ビジョンAIモデルの学習を数日ではなく数クリックで
22種類のクラウドGPUでUltralytics YOLOモデルを学習し、あらゆるメトリクスをリアルタイムで監視し、実験結果を並べて比較することが、すべて単一のプラットフォームから可能です。
世界をリードするYOLOエコシステムを採用
数百万人の開発者から信頼され、ダウンロード数、使用実績、コミュニティによる検証を通じて広く採用されているオープンソース基盤を使用してトレーニングを行いましょう。
世界で最も採用されているYOLOモデルのネイティブサポート
nanoからlargeまで、全6種類のビジョンタスクにおいて、Ultralytics YOLO26、YOLO11、YOLOv8、およびYOLOv5モデルファミリをトレーニングします。
- Ultralytics YOLOモデルから開始：オリジナルの著者による学習済みモデルを選択し、すぐにファインチューニングが可能です。
- 独自のコンピュータビジョンモデルの持ち込み：.ptファイルをアップロードし、クラウドGPUで学習します。
- データセットの選択：独自の学習データを使用するか、Ultralyticsおよびコミュニティのデータセットを閲覧できます。
オンデマンドGPUまたはローカル学習
ワンクリックで最大22個のクラウドGPUで学習するか、独自のハードウェアで実行します。
- クラウドGPUで学習：RTX 4090からB200まで、22種類のGPUオプションから選択します。GPUを選択し、予算を設定して、学習を開始します。
- 独自のインフラストラクチャでローカル学習：ローカルのGPUやCPUで学習し、Ultralytics Pythonパッケージを使用してリアルタイムのメトリクスをプラットフォームにストリーミングします。
学習をリアルタイムで監視
学習の失敗を早期に発見し、モデルのパフォーマンスを最適化し、進行状況をリアルタイムで追跡します。
- ライブメトリクスチャート：学習の進行に合わせて、エポックごとの損失曲線とパフォーマンスメトリクスをライブストリーミングで表示します。
- 学習ログを簡単に：ANSIカラーサポートと自動エラー検出を備え、GPUからストリーミングされる学習ログ。
- ハードウェア監視：リアルタイムのハードウェアテレメトリにより、GPUが効率的に稼働しているかを確認できます。
デプロイ前にモデルを理解する
コンピュータビジョンモデルの検証メトリクス（混同行列、PR曲線、クラスごとの結果）を確認し、19種類のフォーマットにエクスポートします。
あらゆる実験を体系的に整理
学習の実行結果をプロジェクトごとに整理します。データセット、ハイパーパラメータ、モデルサイズを比較して、最適なモデルを見つけ出しましょう。
学習の仕組みを見る
モデルの選択から最初の学習実行の監視まで、Ultralyticsプラットフォームを使用してデータセットから学習済みモデルまでをわずか数クリックで進める方法をご覧ください。
業界向けソリューションを探す
チームがUltralyticsのコンピュータビジョンを本番環境でどのように活用しているかをご覧ください。
ロボティクスにおけるAI
Ultralytics YOLOモデルで、よりスマートなマシンを実現しましょう。ロボティクスにおけるビジョンAIは、自律航行、認識、物体追跡、リアルタイム制御を推進します。
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物流におけるAI
Ultralytics YOLOモデルで物流を効率化しましょう。ビジョンAIにより、荷物の検査、仕分け、車両追跡、リアルタイムの倉庫安全モニタリングが可能になります。
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小売業界におけるAI
Ultralytics YOLOモデルで小売を再定義しましょう。ビジョンAIは、在庫追跡、棚のモニタリング、キュー管理、そしてより賢明な顧客インサイトを促進します。
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ヘルスケアにおけるAI
Ultralytics YOLOモデルを使用してヘルスケアソリューションを構築しましょう。ヘルスケア分野におけるビジョンAIは、より高速な医療画像診断、よりスマートな診断、患者モニタリングを推進します。
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製造におけるAI
Ultralytics YOLOモデルで製造を最適化しましょう。ビジョンAIは、品質管理、欠陥検出、PPEコンプライアンス、組立ラインの自動化を促進します。
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自動車におけるAI
Ultralytics YOLOモデルを使用して、自動車分野にコンピュータビジョンを適用しましょう。ビジョンAIは、道路の安全性、運転支援、車両の自動化を向上させ、よりスマートな道路を実現します。
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農業におけるAI
Ultralytics YOLOモデルを使用して、スマート農業にビジョンAIを導入しましょう。作物モニタリング、家畜のトラッキング、精密農業を強化し、より高くスマートな収穫を実現します。
詳細はこちらロボティクスにおけるAI
Ultralytics YOLOモデルで、よりスマートなマシンを実現しましょう。ロボティクスにおけるビジョンAIは、自律航行、認識、物体追跡、リアルタイム制御を推進します。
詳細はこちら物流におけるAI
Ultralytics YOLOモデルで物流を効率化しましょう。ビジョンAIにより、荷物の検査、仕分け、車両追跡、リアルタイムの倉庫安全モニタリングが可能になります。
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Ultralytics YOLOモデルを使用してヘルスケアソリューションを構築しましょう。ヘルスケア分野におけるビジョンAIは、より高速な医療画像診断、よりスマートな診断、患者モニタリングを推進します。
詳細はこちら製造におけるAI
Ultralytics YOLOモデルで製造を最適化しましょう。ビジョンAIは、品質管理、欠陥検出、PPEコンプライアンス、組立ラインの自動化を促進します。
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Ultralytics YOLOモデルを使用して、自動車分野にコンピュータビジョンを適用しましょう。ビジョンAIは、道路の安全性、運転支援、車両の自動化を向上させ、よりスマートな道路を実現します。
詳細はこちら農業におけるAI
Ultralytics YOLOモデルを使用して、スマート農業にビジョンAIを導入しましょう。作物モニタリング、家畜のトラッキング、精密農業を強化し、より高くスマートな収穫を実現します。
詳細はこちらロボティクスにおけるAI
Ultralytics YOLOモデルで、よりスマートなマシンを実現しましょう。ロボティクスにおけるビジョンAIは、自律航行、認識、物体追跡、リアルタイム制御を推進します。
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Ultralytics YOLOモデルを使用して、スマート農業にビジョンAIを導入しましょう。作物モニタリング、家畜のトラッキング、精密農業を強化し、より高くスマートな収穫を実現します。
詳細はこちらよくある質問
はい。Ultralytics Platformは、ご自身のGPUやCPUでのローカル学習をサポートしています。Ultralytics Pythonパッケージをインストールし、APIキーを設定して学習を開始してください。リアルタイムの指標は、クラウドでの学習実行と並行して、プラットフォームのダッシュボードに直接ストリーミングされます。これにより、すべての実験を一箇所に整理しつつ、自分のハードウェアを使用する柔軟性が得られます。
Ultralytics Platformでは、1時間あたり$0.24から$4.99までの22種類のGPUオプションを提供しています。ほとんどのワークロードにはRTX PRO 6000 (96 GB, $1.89/時) が標準として強力です。時間制限があるトレーニングには、H100やH200が最大限のパフォーマンスを発揮します。テストや小さなデータセットには、RTX 2000 Ada ($0.24/時) などの予算向けオプションが適しています。プラットフォームは開始前に推定コストと所要時間を表示するため、プロジェクトの速度と予算の適切なバランスを選択できます。
トレーニングが失敗した場合、料金は発生しません。完了または手動でキャンセルされた実行に対してのみ、実際のGPU時間に基づいて請求されます。チェックポイントはトレーニング中ずっと保存されるため、実行が中断またはキャンセルされても、その時点までの進捗状況は保持されます。コンソールログを確認して問題を診断し、設定を調整してトレーニングを再開できます。
はい。Ultralytics Platformは並列トレーニング実行をサポートしています。Freeプランのユーザーは最大3つ、Proユーザーは最大10つ、Enterpriseユーザーは無制限の並列トレーニングジョブを実行できます。各実行には独自の専用GPUインスタンスが割り当てられます。
トレーニング時間は、データセットサイズ、モデルサイズ、エポック数、GPUの選択によって異なります。参考として、YOLO26nを1,000枚の画像で100エポックトレーニングする場合、RTX PRO 6000で約2〜3時間かかります。YOLO26xのような大きなモデルでは、同じ構成でもさらに時間がかかります。プラットフォームはトレーニング開始前にコストと所要時間を見積もるため、何を期待すべきか常に把握できます。
モデルトレーニングとは、コンピュータビジョンモデルに視覚データ内のパターンを認識させるように学習させるプロセスです。トレーニング中、モデルは何千ものラベル付き画像を処理し、パラメータを調整して、検出、セグメンテーション、分類を行う能力を徐々に向上させます。Ultralytics Platformでは、トレーニングはアノテーションおよび展開ワークフローに直接統合されています。データセットにラベルが付けられたら、YOLOモデルを選択し、クラウドGPUを選択して、プラットフォームを離れることなくトレーニングを開始できます。