Can I train on my own hardware instead of cloud GPUs?

Sì, puoi eseguire l'addestramento localmente sulle tue GPU o CPU e trasmettere le metriche in tempo reale alla piattaforma utilizzando ilPython Ultralytics . I tuoi esperimenti vengono visualizzati insieme alle esecuzioni su cloud nella dashboard dello stesso progetto.

How do I choose the right GPU?

La piattaforma offre 22 GPU , che vanno dalla RTX 4090 e dall'A100 alle H100, H200 e B200. La piattaforma calcola in anticipo il costo e la durata in base alla selezione effettuata.

What happens if training fails?

Ti verrà addebitato solo GPU di utilizzo effettivo GPU . La piattaforma include il rilevamento automatico degli errori nei registri di addestramento in tempo reale, in modo che eventuali problemi vengano individuati immediatamente.

Can I train multiple models at the same time?

Sì, è possibile addestrare più modelli contemporaneamente. Il piano gratuito consente di eseguire sessioni di addestramento simultanee.

How long does training take?

La durata dell'addestramento varia in base alle dimensioni del set di dati, alla complessità del modello e GPU . Ad esempio, i modelli YOLO26n si addestrano più rapidamente rispetto alle varianti più grandi. La piattaforma calcola in anticipo il costo e la durata quando si seleziona la GPU.

What is model training?

L'addestramento dei modelli consiste nel processo attraverso il quale si insegna a un modello di visione artificiale a detect, segment o classify presenti nelle immagini. Ultralytics supporta l'addestramento YOLO per tutte e cinque le attività di visione artificiale.

Addestrare modelli di visione artificiale sulla Ultralytics

Interfaccia utente per l'addestramento di un nuovo modello di IA che mostra le opzioni del modello di base, comprese le varianti di YOLO26 con diverse impostazioni di rilevamento e segmentazione, e una sezione dedicata al set di dati con miniature delle immagini e la possibilità di inserire un nome per l'esecuzione.

Supporto nativo per i YOLO più diffusi al mondo

Ultralytics è stata progettata appositamente per i modelli che già utilizzi. Addestra Ultralytics , YOLO11, YOLOv8 e YOLOv5 tutte e cinque le attività di visione artificiale, con pieno supporto per modelli di tutte le dimensioni, da quelli più piccoli a quelli più grandi.

Parti da unYOLO Ultralytics : YOLO26 , YOLO11, YOLOv8 o YOLOv5 , pre-addestrati dagli autori originali e pronti per la messa a punto.

Usa il tuo modello di visione artificiale: carica un file .pt e addestralo sulle GPU cloud. I parametri di addestramento, l'architettura e i risultati vengono analizzati automaticamente.

I tuoi dati o i nostri: collega i tuoi dati di addestramento e i tuoi set di dati etichettati oppure esplora i set di dati ufficiali Ultralytics quelli condivisi dalla community per iniziare.

GPU su richiesta o addestramento locale.

Allenati su un massimo di 22 GPU cloud con un solo clic, oppure esegui il tutto sul tuo hardware, il tutto sulla Ultralytics .

Screenshot del menu GPU per l'addestramento su cloud, che mostra vari GPU con le relative specifiche di memoria e il prezzo orario, con particolare attenzione alla RTX PRO 6000 da 96 GB a 1,89 $/ora e un saldo attuale di 24,10 $.

Allenati sulle GPU cloud

Scegli tra 22 GPU , dalla RTX 4090 e A100 alle H100, H200 e B200. Seleziona una GPU, imposta il tuo budget e avvia l'addestramento. La piattaforma calcola in anticipo il costo e la durata, quindi non ci saranno sorprese.

Screenshot del comando da terminale per l'addestramento locale con Ultralytics YOLO, che include chiave API, modello, dati, epoche, dimensione del batch, dimensione dell'immagine e nome del progetto.

Allenati in locale sulla tua infrastruttura

Preferisci utilizzare il tuo hardware? Esegui i test sulle tue GPU o CPU locali e trasmetti i dati in tempo reale alla piattaforma tramite ilPython Ultralytics . I tuoi esperimenti appariranno accanto alle esecuzioni su cloud nella stessa dashboard del progetto.

Assicurati di aver compreso bene il tuo modello prima di spedirlo

La validazione dei modelli è una fase fondamentale una volta completato l'addestramento dei modelli di visione artificiale. Esamina la matrice di confusione, la curva ROC e le metriche per classe direttamente nella piattaforma, quindi esporta i dati in oltre 17 formati, ottimizzati per l'implementazione su cloud, edge o sul dispositivo.

Domande frequenti

Posso eseguire l'addestramento sul mio hardware invece che sulle GPU cloud?

Sì. Ultralytics supporta l'addestramento locale sulle tue GPU o CPU. Installa il Python Ultralytics , configura la tua chiave API e avvia l'addestramento: le metriche in tempo reale verranno trasmesse direttamente alla dashboard della piattaforma, parallelamente alle sessioni di addestramento in cloud. Questo ti offre la flessibilità di utilizzare il tuo hardware, mantenendo tutti gli esperimenti organizzati in un unico posto.

Come faccio a scegliere la GPU giusta?

Ultralytics offre 22 GPU con prezzi che vanno da 0,24 $ a 4,99 $ all'ora. Per la maggior parte dei carichi di lavoro, la RTX PRO 6000 (96 GB, 1,89 $/ora) rappresenta un'ottima scelta predefinita. Per l'addestramento in cui il tempo è un fattore critico, le H100 e le H200 garantiscono le massime prestazioni. Per i test e i set di dati di piccole dimensioni, le opzioni economiche come l'RTX 2000 Ada (0,24 $/ora) funzionano bene. La piattaforma mostra una stima dei costi e della durata prima dell'avvio, consentendoti di scegliere il giusto equilibrio tra velocità e budget per il tuo progetto.

Cosa succede se l'addestramento fallisce?

Se un'esecuzione di addestramento fallisce, non ti verrà addebitato alcun costo. Ti verrà addebitato solo GPU effettivamente utilizzato per le esecuzioni completate o annullate manualmente. Durante l'addestramento vengono salvati dei checkpoint, quindi se un'esecuzione viene interrotta o annullata, i progressi compiuti fino a quel momento vengono conservati. Puoi consultare i log della console per individuare eventuali problemi e riavviare l'addestramento con impostazioni modificate.

Posso addestrare più modelli contemporaneamente?

Sì. Ultralytics supporta l'esecuzione simultanea di sessioni di addestramento. Gli utenti del piano gratuito possono eseguire fino a 3 sessioni di addestramento simultanee, mentre quelli del piano Pro possono eseguirne fino a 10 e quelli del piano Enterprise un numero illimitato. Ogni sessione dispone di GPU propria GPU dedicata.

Quanto dura la formazione?

La durata dell'addestramento dipende dalle dimensioni del set di dati, dalle dimensioni del modello, dal numero di epoche e GPU . A titolo indicativo, l'addestramento di YOLO26n su 1.000 immagini per 100 epoche richiede circa 2-3 ore su una RTX PRO 6000. Modelli più grandi come YOLO26x richiederanno più tempo con la stessa configurazione. La piattaforma stima il costo e la durata prima dell'inizio dell'addestramento, così saprai sempre cosa aspettarti.

Che cos'è l'addestramento dei modelli?

L'addestramento di un modello consiste nel processo attraverso il quale si insegna a un modello di visione artificiale a riconoscere schemi ricorrenti nei dati visivi. Durante l'addestramento, il modello elabora migliaia di immagini etichettate, regola i propri parametri e migliora progressivamente la propria capacità di detect, segment o classify gli oggetti. Sulla Ultralytics , l'addestramento è integrato direttamente nel flusso di lavoro di annotazione e distribuzione. Una volta etichettato il set di dati, è possibile selezionare un YOLO , scegliere una GPU cloud e avviare l'addestramento, il tutto senza uscire dalla piattaforma.

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