Ultralytics HUBを使用して、新しいUltralytics YOLO11モデルをトレーニングおよびデプロイする方法を詳しく見ていきましょう。ステップ・バイ・ステップで説明します。
Ultralytics YOLO11は、物体検出、画像分類、インスタンスセグメンテーションなどの タスク用に設計された最新のコンピュータビジョンモデルです。以前のバージョンのYOLO（You Only Look Once）モデルよりも高速、高精度、高効率です。YOLO11は、様々なリアルタイムコンピュータビジョンアプリケーションに使用できます。何よりも、Ultralytics YOLO11を使い始めるのは、他のすべてのUltralytics YOLOモデルと同様にシンプルで簡単です。
前回、YOLO11の新機能と改善点について説明し、Ultralytics PythonパッケージまたはUltralytics HUBを使用したモデルへのアクセスについて触れました。このガイドでは、Ultralytics HUBを使ってUltralyticsYOLO11を簡単にトレーニングし、デプロイする方法を順を追って説明します。
Ultralytics HUBは、新しく発表されたUltralytics YOLO11モデルを含む、YOLOモデルの トレーニングから デプロイまでの全プロセスを合理化するために設計された、Ultralyticsのノーコードでユーザーフレンドリーなプラットフォームです。HUBは、あなたがAIの専門家であろうと、コンピュータビジョンの初心者であろうと、データセットのアップロード、事前トレーニング済みモデルの選択、特定のニーズに合わせた微調整を可能にする直感的なインターフェイスを提供します。数回クリックするだけで、製造業から 農業まで幅広い産業におけるリアルタイムのアプリケーション用にモデルを訓練することができます。HUBは、大規模なコーディングを必要とせずに高度なAIを利用できるようにすることに重点を置いています。
Ultralytics HUBには様々なプランオプションがあり、基本的なアクセスを提供する無料層と、クラウドトレーニング、チームコラボレーション、利用制限の増加などの追加機能を提供するProプランがあります。ここでは、Ultralytics HUBが提供する主な機能を簡単にご紹介します：
また、HUBは様々なプラットフォームと統合されており、ユーザーは学習済みモデルを ONNX、TensorFlow、CoreMLなどの様々なフォーマットにエクスポートすることができるため、複数のプラットフォームへの展開をシームレスに行うことができます。基本的に、Ultralytics HUBは、データセットの取り扱いからリアルタイムのモデル展開まで、複雑なAIタスクを1つの包括的なツールで簡素化します。
YOLO11を使ってUltralytics HUBで推論を実行するには、「モデル」セクションに移動し、興味のあるYOLO11モデルを選択するだけです。そして、「プレビュー」をクリックし、任意の画像をアップロードしてモデルを試すことができます。
HUBのこの機能により、経験レベルに関係なく、誰でもYOLO11でモデル予測をテストし、そのパフォーマンスを確認することができます。無料でUltralytics YOLO11に触れることができる、ユーザーフレンドリーな方法です。
アカウントを作成した後、ダッシュボードにアクセスしてすぐにトレーニングに入ることができます。そこから、プロジェクトの管理、データセットのアップロード、YOLO11モデルのトレーニングを簡単に開始することができます。このプラットフォームは、プロセスを素早く、できるだけ手間をかけずに行えるように設計されています。
ログイン後、左のメニューから「Datasets」をクリックすると、Ultralytics HUBで利用可能な既存のデータセットを検索することができます。これらのデータセットは、オリエンテッドバウンディングボックス（OBB）オブジェクト検出や ポーズ推定など、様々なタスクに対応しています。例えば、80クラスのオブジェクト検出にはCOCO128を、画像分類にはFashion-MNISTを使用することができます。これらのデータセットはすぐに利用でき、YOLOモデルの学習に最適化されています。
自分のデータを使いたい場合は、カスタムデータセットをアップロードすることができます。その際、データセットがYOLOの構造に従っていること、ルートディレクトリに適切な書式のYAMLファイルがあること、zip圧縮されていることを確認してください。
データセットの準備ができたら、「Upload Dataset」ボタンをクリックし、タスクタイプを選択してZIPファイルをアップロードします。アップロード後、Ultralytics HUBは自動的にデータセットを検証し、すぐにYOLOモデルのトレーニングを開始することができます。また、画像の分割（トレーニング、検証、テスト）など、データセットの詳細を管理・表示したり、データを分析してモデルトレーニングの準備が整っていることを確認することもできます。
Ultralytics HUBのクラウドトレーニング機能を使用してYOLO11モデルのトレーニングを開始するには、Proプランにアップグレードする必要があります。Proユーザーになると、GPUリソースが利用できるようになり、より迅速で効率的なトレーニングが可能になります。アップグレード後、「モデル」セクションにアクセスし、ご希望のYOLO11モデルバリエーションを選択し、トレーニング設定を行います。
エポック数(モデルがデータセットを通過する回数を定義)を選択したり、時間指定のトレーニング期間を設定することができます。モデルのトレーニングが始まる前に、Ultralytics HUBはパフォーマンスを最適化するために専用のGPUインスタンスを初期化します。需要に応じて、初期化に時間がかかる場合がありますが、このプロセスの間、お客様のアカウントに料金が適用されることはありません。
設定を確定したら、「トレーニングを開始」をクリックしてセッションを開始します。トレーニング中は、ダッシュボードからリアルタイムで進捗状況を確認することができます。必要に応じて、トレーニングを一時停止、停止、再開することができます。エポック・ベースのトレーニング中にアカウント残高が不足した場合、セッションは一時停止され、再開前に残高を補充することができます。プラットフォームは自動的にチェックポイントを保存するので、中断したところから再開することができます。
トレーニング終了時には、請求タブですべての費用を確認することができます。詳細な費用レポートが表示されるので、費用を簡単に追跡し、トレーニングを効率的に管理することができます。
カスタムトレーニングしたYOLO11モデルをUltralytics HUBでデプロイする場合、主にShared Inference APIと Dedicated Inference APIの2つのオプションがあります。デプロイされたモデルを使用するには、セットアップに応じて、PythonまたはcURLを使用してAPIに推論リクエストを行うことができます。一般的なプロセスでは、関連するパラメータ（画像サイズや信頼度のしきい値など）とともに画像ファイルをAPIに送信します。Ultralytics HUBはシンプルなJSON形式で予測値を返します。
共有推論APIは、無料ティアのユーザーにとって費用対効果の高いソリューションで、1時間あたり100コール、毎月最大1000コールを提供します。ローカル環境を必要とせず、Ultralytics HUBから直接迅速な導入をサポートします。
Proユーザーが利用できるDedicated Inference APIは、より大規模なデプロイメントやリアルタイムアプリケーションに適しています。Google Cloud Runによる専用クラウド環境にシングルクリックでデプロイできます。このオプションはハイパフォーマンスなアプリケーション向けに最適化されており、100ミリ秒以下のレイテンシーと38リージョンにわたるグローバルなカバレッジを確保し、リアルタイム処理を実現します。また、強化されたセキュリティ機能をサポートしているため、データ保護要件が厳しい業界にも適しています。
YOLO11モデルをデプロイするためにSharedまたはDedicated Inference APIを選択したら、次のステップはシンプルで効率的です。Ultralytics HUBのモデルのページにある "Deploy "タブを開きます。Shared Inference APIをご利用の場合は、こちらのガイドに従ってAPIコールを設定してください。Dedicated Inference APIユーザーの場合は、Start Endpointボタンをクリックしてエンドポイントを開始するだけです。アクティブになると、HUBは推論タスクに使用する一意のURLを提供します。
プロジェクトでモデルを特定のフォーマットで、またはオフラインで使用する必要がある場合、Ultralytics HUBはONNX、CoreML、TensorFlowなどのエクスポートオプションを提供し、モバイルからクラウドシステムまで様々なプラットフォームをサポートします。モデルをアプリケーションに直接統合したい開発者のために、Ultralytics HUB-SDKはPythonを通してデプロイメントを管理する効率的な方法を提供します。APIキーまたはUltralytics認証情報を使用することで、デプロイメントを簡単に制御し、コード内で推論を実行することができ、シームレスな統合に必要な柔軟性を提供します。
Ultralytics HUBは、YOLO11モデルのトレーニングとデプロイを初心者からエキスパートまでが利用できるように設計されたオールインワンのプラットフォームです。データセットのアップロードからトレーニングの設定まで幅広いタスクをサポートし、共有推論APIや専用推論APIなどの柔軟なデプロイオプションを提供します。APIを介したデプロイであれ、オフラインで使用するためのモデルのエクスポートであれ、HUBはプラットフォーム間のシームレスな統合を保証します。リアルタイムアプリケーションとスケーラブルなソリューションのオプションを備えたUltralytics HUBは、初心者から上級者まで幅広いデプロイメントニーズに対応します。
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