Ultralytics HUB를 사용하여 새로운 Ultralytics YOLO11 모델을 훈련하고 배포하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. 이 과정에 대해 단계별로 안내해 드립니다.
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2025년 9월 25일
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Ultralytics HUB를 사용하여 새로운 Ultralytics YOLO11 모델을 훈련하고 배포하는 방법을 자세히 알아보겠습니다. 이 과정에 대해 단계별로 안내해 드립니다.
Ultralytics YOLO11은 객체 감지, 이미지 분류 및 인스턴스 분할과 같은 작업을 위해 설계된 최첨단 컴퓨터 비전 모델입니다. 이전 버전의 YOLO(You Only Look Once) 모델보다 더 빠르고 정확하며 효율적입니다. YOLO11은 다양한 실시간 컴퓨터 비전 애플리케이션에 사용할 수 있습니다. 무엇보다도 Ultralytics YOLO11 시작하기는 다른 모든 Ultralytics YOLO 모델만큼 간단하고 직관적입니다.
이전에 YOLO11의 새로운 기능 및 개선 사항에 대해 논의했으며 Ultralytics Python 패키지 또는 Ultralytics HUB를 통해 모델에 액세스하는 방법에 대해 간략하게 언급했습니다. 이 가이드에서는 Ultralytics HUB를 사용하여 Ultralytics YOLO11을 쉽게 학습하고 배포하는 방법을 단계별로 안내합니다.
Ultralytics HUB는 새롭게 출시된 Ultralytics YOLO11 모델을 포함하여 YOLO 모델 훈련에서 배포에 이르기까지 전체 프로세스를 간소화하도록 설계된 Ultralytics의 코드 없는 사용자 친화적인 플랫폼입니다. AI 전문가이든 컴퓨터 비전을 처음 접하는 사람이든 관계없이 HUB는 데이터세트를 업로드하고, 사전 훈련된 모델을 선택하고, 특정 요구 사항에 맞게 미세 조정할 수 있는 직관적인 인터페이스를 제공합니다. 몇 번의 클릭만으로 제조에서 농업에 이르기까지 다양한 산업 분야의 실시간 애플리케이션을 위한 모델을 훈련할 수 있습니다. HUB는 광범위한 코딩 없이도 고급 AI에 접근성을 제공하는 데 중점을 둡니다.
Ultralytics HUB는 다양한 요금제 옵션을 제공하며, 기본 액세스를 위한 무료 티어와 클라우드 훈련, 팀 협업, 사용량 제한 증가와 같은 추가 기능을 제공하는 Pro 요금제가 있습니다. 다음은 Ultralytics HUB에서 제공하는 주요 기능에 대한 간략한 개요입니다.
HUB는 또한 다양한 플랫폼과 통합되어 사용자가 훈련된 모델을 ONNX, TensorFlow 및 CoreML과 같은 다양한 형식으로 내보낼 수 있으므로 여러 플랫폼에서 배포가 원활하게 이루어집니다. 기본적으로 Ultralytics HUB는 데이터 세트 처리부터 실시간 모델 배포에 이르기까지 복잡한 AI 작업을 하나의 포괄적인 도구로 간소화합니다.
YOLO11을 사용하여 Ultralytics HUB에서 추론을 실행하려면 "모델" 섹션으로 이동하여 관심 있는 YOLO11 모델을 선택하기만 하면 됩니다. 그런 다음 "미리보기"를 클릭하여 이미지를 업로드하여 모델을 사용해 볼 수 있습니다.
HUB의 이 기능은 경험 수준에 관계없이 누구나 YOLO11로 모델 예측을 테스트하고 성능을 확인할 수 있도록 합니다. Ultralytics YOLO11을 무료로 직접 체험할 수 있는 사용자 친화적인 방법입니다.
계정을 생성한 후 대시보드에 접속하여 바로 학습을 시작할 수 있습니다. 여기에서 프로젝트를 관리하고, 데이터 세트를 업로드하고, YOLOv8 모델 학습을 간편하게 시작할 수 있습니다. 이 플랫폼은 프로세스를 최대한 빠르고 번거롭지 않게 유지하도록 설계되었습니다.
로그인하면 왼쪽 메뉴에서 "데이터 세트"를 클릭하여 Ultralytics HUB에서 사용할 수 있는 다양한 기존 데이터 세트를 탐색할 수 있습니다. 이러한 데이터 세트는 OBB(Oriented Bounding Boxes) 객체 감지 및 자세 추정과 같은 다양한 작업에 적합합니다. 예를 들어 80개의 클래스로 객체 감지를 위해 COCO128을 사용하거나 이미지 분류를 위해 Fashion-MNIST를 사용할 수 있습니다. 이러한 데이터 세트는 즉시 사용할 수 있으며 YOLO 모델 훈련에 최적화되어 있습니다.
자체 데이터를 사용하려면 사용자 지정 데이터 세트를 업로드할 수 있습니다. 이 때 데이터 세트가 루트 디렉터리에 올바른 형식의 YAML 파일을 포함하여 YOLO 구조를 따르고 압축되었는지 확인하십시오.
데이터 세트가 준비되면 "데이터 세트 업로드" 버튼을 클릭하고 작업 유형을 선택한 다음 ZIP 파일을 업로드할 수 있습니다. 업로드 후 Ultralytics HUB는 데이터 세트를 자동으로 검증하고 즉시 YOLO 모델 훈련을 시작할 수 있습니다. 또한 이미지 분할(훈련, 검증, 테스트)과 같은 데이터 세트 세부 정보를 관리하고 볼 수 있으며 데이터를 분석하여 모델 훈련 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다.
Ultralytics HUB의 클라우드 트레이닝 기능을 사용하여 YOLO11 모델 트레이닝을 시작하려면 Pro 플랜으로 업그레이드해야 합니다. Pro 사용자는 더 빠르고 효율적인 트레이닝을 위해 GPU 리소스를 사용할 수 있습니다. 업그레이드 후 '모델' 섹션에 액세스하여 원하는 YOLO11 모델 변형을 선택하고 트레이닝 설정을 구성합니다.
모델이 데이터 세트를 통과하는 횟수를 정의하는 epoch 수를 선택하거나 시간 제한 훈련에 대한 특정 기간을 설정할 수 있습니다. 모델 훈련이 시작되기 전에 Ultralytics HUB는 최적화된 성능을 보장하기 위해 전용 GPU 인스턴스를 초기화합니다. 수요에 따라 초기화하는 데 시간이 걸릴 수 있지만 이 과정에서는 계정에 요금이 부과되지 않습니다.
설정을 완료한 후 "학습 시작"을 클릭하여 세션을 시작합니다. 학습이 진행되는 동안 대시보드를 통해 실시간으로 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. 필요에 따라 학습을 일시 중지, 중단 또는 재개할 수 있습니다. 에포크 기반 학습 중에 계정 잔액이 부족하면 세션이 일시 중지되고 잔액을 충전한 후 다시 시작할 수 있습니다. 이 플랫폼은 체크포인트를 자동으로 저장하므로 중단된 부분부터 다시 시작할 수 있습니다.
학습이 완료되면 결제 탭에서 모든 비용을 확인할 수 있습니다. 여기에서 비용 추적 및 학습 관리를 효율적으로 수행할 수 있도록 상세한 비용 보고서를 제공합니다.
Ultralytics HUB를 사용하여 사용자 정의 학습된 YOLO11 모델을 배포할 때 공유 추론 API와 전용 추론 API의 두 가지 주요 옵션이 있습니다. 배포된 모델을 사용하려면 설정에 따라 Python 또는 cURL을 사용하여 API에 추론 요청을 할 수 있습니다. 일반적인 프로세스에는 이미지 크기 및 신뢰도 임계값과 같은 관련 파라미터와 함께 이미지 파일을 API로 보내는 것이 포함됩니다. Ultralytics HUB는 간단한 JSON 형식으로 예측을 반환하며, 이를 추가로 처리할 수 있습니다.
Shared Inference API는 무료 티어 사용자를 위한 비용 효율적인 솔루션이며 시간당 100회 호출 및 월 최대 1000회 호출을 제공합니다. 로컬 환경이 필요 없으며 Ultralytics HUB에서 직접 빠른 배포를 지원합니다.
Pro 사용자에게 제공되는 전용 추론 API는 대규모 배포 또는 실시간 애플리케이션에 더 적합합니다. Google Cloud Run에서 제공하는 전용 클라우드 환경에서 한 번의 클릭으로 배포할 수 있습니다. 이 옵션은 고성능 애플리케이션에 최적화되어 실시간 처리를 위해 38개 지역에서 100ms 미만의 대기 시간과 글로벌 커버리지를 보장합니다. 또한 강화된 보안 기능을 지원하므로 엄격한 데이터 보호 요구 사항이 있는 산업에 적합합니다.
YOLO11 모델 배포를 위해 공유 또는 전용 추론 API 중에서 선택했으면 다음 단계는 간단하고 효율적입니다. Ultralytics HUB의 모델 페이지 내에서 “배포” 탭을 열 수 있습니다. 공유 추론 API를 사용하는 경우 이 가이드를 확인하여 API 호출을 설정하는 지침을 따를 수 있습니다. 전용 추론 API 사용자는 엔드포인트 시작 버튼을 클릭하여 엔드포인트를 시작하기만 하면 됩니다. 활성화되면 HUB는 추론 작업에 사용할 고유한 URL을 제공합니다.
프로젝트에 특정 형식의 모델이 필요하거나 오프라인으로 사용해야 하는 경우 Ultralytics HUB는 모바일에서 클라우드 시스템에 이르기까지 다양한 플랫폼을 지원하기 위해 ONNX, CoreML 또는 TensorFlow와 같은 내보내기 옵션을 제공합니다. 모델을 애플리케이션에 직접 통합하려는 개발자를 위해 Ultralytics HUB-SDK는 Python을 통해 배포를 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제공합니다. API 키 또는 Ultralytics 자격 증명을 사용하면 코드에서 배포를 쉽게 제어하고 추론을 실행할 수 있으므로 원활한 통합에 필요한 유연성을 얻을 수 있습니다.
Ultralytics HUB는 초보자와 전문가 모두가 YOLO11 모델을 쉽게 트레이닝하고 배포할 수 있도록 설계된 올인원 플랫폼입니다. 데이터 세트 업로드부터 트레이닝 구성에 이르기까지 광범위한 작업을 지원하며 공유 및 전용 추론 API와 같은 유연한 배포 옵션을 제공합니다. API를 통해 배포하든 오프라인 사용을 위해 모델을 내보내든 HUB는 플랫폼 전반에서 원활한 통합을 보장합니다. 실시간 애플리케이션 및 확장 가능한 솔루션 옵션을 통해 Ultralytics HUB는 초보자와 고급 사용자 모두를 위한 광범위한 배포 요구 사항에 사용할 수 있습니다.
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