Addestra modelli di IA per la visione in pochi clic, non in giorni

Sì. Installa una versione aggiornata del pacchetto ultralytics (Python 3.11 o successivo), imposta la chiave API di Platform e addestrati con project="username/project" per trasmettere metriche a Ultralytics Platform insieme alle esecuzioni cloud. Funziona sui computer locali e nei notebook come Google Colab. L'addestramento sul tuo hardware non usa crediti Platform e non rientra nel limite di addestramento cloud.

Scegli in base alle dimensioni del modello e del dataset, alla memoria necessaria e al budget. Platform offre 26 GPU NVIDIA a partire da 0,24 $ all'ora. RTX PRO 6000 è l'opzione predefinita consigliata per la maggior parte dei lavori, mentre le GPU economiche sono adatte agli esperimenti più piccoli. Gli spazi di lavoro Free possono usarne 24; per B200 e B300 serve un piano Pro o Enterprise. Prima di iniziare, la finestra di addestramento mostra i prezzi aggiornati e una stima di tempo e costi.

Paghi il tempo di utilizzo della GPU cloud. Un'esecuzione che fallisce prima dell'avvio della GPU non costa nulla; quando la GPU è in funzione, le esecuzioni completate, annullate e non riuscite vengono fatturate in base al tempo trascorso. Se il saldo dei crediti scende sotto zero, le esecuzioni cloud attive si interrompono e ti viene addebitato il tempo utilizzato; la ricarica automatica aiuta a evitarlo. Un'esecuzione interrotta conserva l'ultimo checkpoint caricato, se presente; Retry Training ripristina il modello, il dataset e le impostazioni di addestramento dell'esecuzione non riuscita.

Sì. Gli spazi di lavoro Free possono eseguire fino a 3 processi di addestramento cloud contemporaneamente, Pro fino a 10 ed Enterprise senza limiti. L'addestramento sul tuo hardware non rientra in questi limiti.

Dipende dalle dimensioni del dataset e del modello, dalla dimensione delle immagini, dal numero di epoche e dalla GPU. Ad esempio, con le impostazioni predefinite, lo strumento di stima prevede circa 6 minuti e 0,23 $ per addestrare YOLO26n su 1.000 immagini per 100 epoche a 640 pixel su una RTX PRO 6000; i modelli più grandi richiedono più tempo. Tempo e costi effettivi variano, quindi controlla la stima per la tua configurazione prima di iniziare.

L'addestramento del modello ottimizza i parametri di un modello di visione artificiale usando esempi etichettati, in modo che il modello possa riconoscere gli stessi schemi nelle nuove immagini. Su Ultralytics Platform puoi passare dall'annotazione all'addestramento in un unico spazio di lavoro: seleziona il dataset, scegli un modello e una GPU cloud e avvia un'esecuzione.

Sì. Avvia un'esecuzione da un modello ufficiale YOLO26, YOLO11, YOLOv8 o YOLOv5, da un modello addestrato in precedenza oppure da un checkpoint Ultralytics .pt che carichi (fino a 1 GB). Per migliorare un modello con nuove immagini o classi, aggiungile al dataset e addestra a partire dal modello esistente. In questo modo addestri un nuovo modello e lasci invariato l'originale.

Inizia con un modello Ultralytics YOLO26 piccolo, come YOLO26n o YOLO26s. I modelli più piccoli si addestrano e funzionano più velocemente e sono adatti ai dispositivi edge; quelli più grandi possono essere più accurati, ma richiedono più risorse di calcolo. Confronta un modello piccolo e uno più grande nello stesso progetto, poi scegli in base ad accuratezza, velocità e al dispositivo su cui lo eseguirai.

Sì. Il piano Free non prevede costi di abbonamento e include 5 $ di credito alla registrazione, o 25 $ in totale dopo aver verificato un'email aziendale. L'addestramento nel cloud consuma crediti in base al tempo di utilizzo della GPU, mentre l'addestramento sul tuo hardware non comporta costi per la Platform. Consulta i prezzi per conoscere piani e crediti.

Per impostazione predefinita, i modelli Ultralytics YOLO sono distribuiti con licenza AGPL-3.0; i piani Free e Pro non includono una licenza Enterprise. Per utilizzare i tuoi modelli in prodotti proprietari senza gli obblighi previsti da AGPL-3.0, ti serve una licenza Ultralytics Enterprise. Consulta le informazioni sulle licenze per i dettagli.