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、インスタンス分割などの タスク用に設計された、新しい最先端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 Ultralytics YOLO11 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、基本的なアクセスのための無料層と、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しており、ユーザーは学習済みモデルを以下のような様々な形式にエクスポートすることができます。 ONNX, TensorFlowや CoreMLをサポートし、複数のプラットフォームへの展開をシームレスにします。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 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 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 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、左側のメニューから「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 COCO128MNIST画像分類に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 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track 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SharedInference API DedicatedInference API2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Inference API 、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DedicatedInference API、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DedicatedInference API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。SharedInference API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。DedicatedInference API ユーザーの場合は、Start Endpointボタンをクリックするだけでエンドポイントを開始できます。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 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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