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について詳しく見ていきましょう。その手順をステップごとに説明します。
Ultralytics YOLO11は、オブジェクト検出、画像分類、およびインスタンスセグメンテーションなどのタスク向けに設計された、最新のコンピュータビジョンモデルです。これは、以前のバージョンのYOLO（You Only Look Once）モデルよりも高速で、より正確で、より効率的です。YOLO11は、さまざま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の使用を開始することは、他のすべてのUltralytics YOLOモデルと同様に簡単で簡単です。
以前、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 を介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 を使用して Ultralytics YOLO11 を簡単にトレーニングおよびデプロイする方法をステップごとに説明します。
Ultralytics HUBは、トレーニングからYOLOモデルのデプロイまでのプロセス全体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あり、新しくリリースされたUltralytics YOLO11モデルも含まれています。AIの専門家であろうと、コンピュータビジョンを初めて使用する人であろうと、HUBは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、および特定のニーズに合わせてそれらを微調整できる直感的なインターフェースを提供します。数回クリックするだけで、製造から農業までの業界のリアルタイムアプリケーション向けのモデルをトレーニングできます。HUBは、広範なコーディングを必要とせずに高度なAIをアクセス可能にすることに焦点を当てています。
Ultralytics HUBにはさまざまなプランオプションがあります。基本的なアクセスには無料の階層があり、クラウドトレーニング、チームコラボレーション、使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。Ultralytics HUBが提供する主要な機能の概要を以下に示します。
HUBはまた、さまざまなプラットフォームと統合されており、ユーザーはトレーニング済みのモデルをONNX、TensorFlow、CoreMLなどのさまざまな形式にエクスポートできるため、複数のプラットフォームでのデプロイメントがシームレスになります。基本的に、Ultralytics HUBは、データセットの処理からリアルタイムのモデルデプロイメントまで、複雑なAIタスクをすべて1つの包括的なツール内で簡素化します。
YOLO11を使用してUltralytics HUBで推論を実行するには、「モデル」セクションに移動し、関心のあるYOLO11モデルを選択するだけです。次に、「プレビュー」をクリックして、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できます。Ultralytics YOLO11を無料で体験できる、ユーザーフレンドリーな方法です。
アカウントを作成すると、ダッシュボードにアクセスしてすぐにトレーニングを開始できます。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行うことができます。このプラットフォームは、プロセスを迅速かつ可能な限り手間のかからないように設計されています。
ログインすると、左側のメニューから「Datasets」をクリックして、Ultralytics HUBで利用可能なさまざまな既存のデータセットを調べることができます。これらのデータセットは、傾斜バウンディングボックス（OBB）オブジェクト検出や姿勢推定など、さまざまなタスクに対応しています。たとえば、80クラスのオブジェクト検出にはCOCO128、画像分類にはFashion-MNISTを使用できます。これらのデータセットはすぐに利用でき、YOLOモデルのトレーニング用に最適化されています。
独自のデータを使用したい場合は、カスタムデータセットをアップロードできます。その際、データセットがYOLO構造に従っていること、ルートディレクトリに適切にフォーマットされたYAMLファイルが含まれていること、そしてzip形式になっ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はデータセットを自動的に検証し、すぐにYOLOモデルのトレーニングを開始できます。また、画像分割（トレーニング、検証、テスト）などのデータセットの詳細を管理および表示したり、データを分析してモデルトレーニングの準備ができていることを確認したり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ユーザーとして、より高速かつ効率的なトレーニングのためにGPUリソースを利用できます。アップグレードしたら、「モデル」セクションにアクセスし、目的のYOLO11モデルのバリエーションを選択して、トレーニング設定を構成します。
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）を選択するか、時間指定トレーニングの特定の期間を設定できます。モデルのトレーニングを開始する前に、Ultralytics HUBは専用のGPUインスタンスを初期化して、パフォーマンスを最適化します。需要に応じて、初期化に時間がかかる場合がありますが、この間、お客様のアカウントに料金が請求されることはありません。
設定が完了したら、[トレーニングの開始]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監視できます。必要に応じてトレーニングを一時停止、停止、または再開する機能が提供されます。エポックベースのトレーニング中にアカウント残高が少なくなると、セッションは一時停止し、再開する前に残高を補充できます。プラットフォームはチェックポイントを自動的に保存するため、中断したところから再開できます。
トレーニングの終了時に、請求タブからすべての費用を確認できます。そこには、経費の追跡とトレーニングの効率的な管理を容易にする詳細な費用レポートがあります。
Ultralytics HUBでカスタムトレーニングされたYOLO11モデルをデプロイする場合、主なオプションとして、Shared Inference APIとDedicated Inference APIの2つがあります。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送信できます。一般的なプロセスでは、画像ファイルと関連するパラメータ（画像サイズや信頼度閾値など）をAPIに送信します。Ultralytics HUBは、単純なJSON形式で予測を返し、それをさらに処理できます。
Shared Inference APIは、無料プラン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あり、1時間あたり100コール、月あたり最大1000コールを提供します。ローカル環境が不要になり、Ultralytics HUBから直接迅速にデプロイできます。
Proユーザーが利用できるDedicated Inference APIは、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より適しています。Google Cloud Runを搭載した専用のクラウド環境で、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、高性能アプリケーション向けに最適化されており、100ms未満のレイテンシと、リアルタイム処理のための38の地域にわたるグローバルカバレッジを保証します。また、強化されたセキュリティ機能もサポートしており、厳格なデータ保護要件を持つ業界に適しています。
YOLO11モデルのデプロイに共有または専用の推論APIのどちらかを選択したら、次のステップは簡単かつ効率的です。Ultralytics HUBのモデルページ内で「Deploy」タブを開くことができます。共有推論APIを使用している場合は、このガイドをチェックして、API呼び出しを設定する手順に従ってください。専用推論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。
特定の形式のモデルが必要な場合、またはオフラインで使用する必要がある場合、Ultralytics HUBは、モバイルシステムからクラウドシステムまで、さまざまなプラットフォームをサポートするために、ONNX、CoreML、またはTensorFlowなどのエクスポートオプションを提供します。モデルをアプリケーションに直接統合したい開発者にとって、Ultralytics HUB-SDKは、Pythonを通じてデプロイメントを効率的に管理する方法を提供します。APIキーまたはUltralyticsの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できるため、シームレスな統合に必要な柔軟性が得られます。
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専門家までアクセスできるように設計された、オールインワン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構成まで、幅広いタスクをサポートし、共有および専用の推論APIのような柔軟なデプロイオプションを提供します。APIを介してデプロイする場合でも、オフラインで使用するためにモデルをエクスポートする場合でも、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およびスケーラブルなソリューションのオプションにより、Ultralytics HUBは、初心者および上級ユーザーの両方に対して、幅広いデプロイニーズに使用できます。
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