며칠이 아니라 몇 번의 클릭으로 비전 AI 모델 학습
26개의 클라우드 GPU에서 Ultralytics YOLO 모델을 학습하세요. 모든 지표를 실시간으로 모니터링하고 실험을 비교하거나, Ask AI가 포함된 AutoTrain으로 기준 성능을 측정하고 다음 실행을 제안받을 수 있습니다.
세계적인 YOLO 생태계 기반
수백만 명의 개발자가 신뢰하는 오픈 소스 기반으로 학습하고, 다운로드와 사용량, 커뮤니티 검증을 통해 폭넓은 도입이 입증된 기술을 활용하세요.
세계적으로 가장 널리 채택된 YOLO 모델 기본 지원
나노부터 라지까지 모든 크기의 Ultralytics YOLO11, YOLOv8, YOLOv5 제품군을 활용하고, 7가지 비전 태스크 전반에서 Ultralytics YOLO26을 학습하세요.
- Ultralytics YOLO 모델로 시작하기:원저자가 제공하는 사전 학습 모델 중에서 선택하고 파인튜닝을 시작하세요.
- 사용자 컴퓨터 비전 모델 가져오기:.pt 파일을 업로드하고 클라우드 GPU에서 학습하세요.
- 사용자 데이터셋 또는 제공 데이터셋:자체 학습 데이터를 사용하거나 Ultralytics 및 커뮤니티 데이터셋을 둘러보세요.
모든 실험을 체계적으로 정리
학습 실행을 프로젝트로 정리하세요. 데이터셋, 하이퍼파라미터, 모델 크기를 비교하거나 AutoTrain에 다음 실험을 요청할 수 있습니다.
필요에 따라 GPU를 사용하거나 로컬에서 학습
한 번의 클릭으로 최대 26개의 클라우드 GPU에서 학습하거나 자체 하드웨어에서 실행하세요.
클라우드 GPU에서 학습
자체 인프라에서 로컬 학습
최고의 GPU를 더 저렴하게 사용해 학습하세요
Ampere부터 Blackwell까지 26종의 NVIDIA GPU를 시간당 $0.24부터 이용할 수 있습니다. 추가 비용이나 최소 사용량, 약정이 없습니다.
학습을 실시간으로 모니터링하세요
성능이 저하되는 실행을 조기에 파악하고, 모델 성능을 최적화하며, 진행 상황을 실시간으로 추적하세요.
실시간 지표 차트
간편한 학습 로그
하드웨어 모니터링
배포 전에 모델을 파악하세요
혼동 행렬, PR 곡선, 클래스별 결과 등 컴퓨터 비전 모델의 검증 지표를 확인한 다음 22개 형식으로 내보내세요.
학습 방식 알아보기
모델 선택부터 첫 학습 실행 모니터링까지, Ultralytics Platform이 데이터셋을 학습된 모델로 만드는 과정을 확인하거나 AutoTrain에 다음 실험을 실행하도록 요청하세요.
고객의 의견
Ultralytics Platform은 저희에게 획기적인 도구였습니다. 데이터 사이언티스트가 데이터 세트를 쉽게 만들고, 클라우드 컴퓨팅을 사용해 새 모델을 빠르게 학습하며, 모델 설정을 달리한 실험을 비교하고, 각 문제에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있습니다. 객체 탐지, 인스턴스 세그멘테이션 및 시맨틱 세그멘테이션 실험을 시작할 때 가장 먼저 찾는 도구가 되었습니다.
Tyler Biesel, 소프트웨어 엔지니어링 매니저
Ultralytics가 제공하는 학습 인프라를 매우 유용하게 활용하고 있으며, 특히 시작하기가 무척 쉽다는 점이 마음에 듭니다. 특히 데이터셋을 구축하고 “train” 함수를 실행하는 과정이 간단했습니다.
Ultralytics YOLOv8 nano를 사용하면 엣지에서 재학습하고 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 새 모델을 배포할 수 있으며, 데이터의 일부만 전송하면 됩니다. 정확도와 작은 설치 공간의 조합은 바로 저희 환경에 필요한 것입니다.
Ultralytics Python 패키지를 사용하면 모델을 매우 쉽고 빠르게 학습할 수 있습니다. 또한 다양한 모델과 새로운 YOLO 버전 전반에 적용된 표준화 덕분에 오랜 기간 높은 안정성을 확보할 수 있습니다.
ALYCE에서는 Ultralytics를 활용해 모델 학습 방식을 획기적으로 개선했으며, 데이터 정확도를 높이고 고객에게 탁월한 품질을 제공하는 동시에 지속 가능한 모빌리티 프로젝트를 지원할 수 있었습니다.
Ultralytics의 YOLO 모델은 AI 업계의 판도를 바꾸고 있습니다. YOLOv5 및 YOLOv8 모델은 사용 편의성과 최첨단 성능, 정확도 덕분에 개발자들에게 사랑받고 있습니다. OpenVINO와 함께 사용하면 최신 CPU에서 별도 설정 없이도 최고의 성능을 발휘할 잠재력을 갖습니다.
모델 학습을 마쳤습니다. 배포할 준비가 되셨나요?
전 세계 42개 리전의 전용 엔드포인트에 배포하거나, 22개 형식으로 내보내 자체 인프라에서 모델을 실행하세요.
산업별 솔루션 살펴보기
프로덕션 환경 전반에서 팀이 Ultralytics 컴퓨터 비전을 어떻게 적용하는지 확인하세요.
스포츠 분야의 컴퓨터 비전
항공 이미지 컴퓨터 비전
항공우주 분야의 컴퓨터 비전
보안 분야의 컴퓨터 비전
로보틱스 분야의 컴퓨터 비전
물류 분야의 컴퓨터 비전
리테일 분야의 컴퓨터 비전
의료 분야의 컴퓨터 비전
제조 분야의 컴퓨터 비전
자동차 분야의 컴퓨터 비전
농업 분야의 컴퓨터 비전
엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수
안심하고 구축 및 배포하세요. ISO 27001 인증을 획득하고 SOC 2 검증을 받았으며, HIPAA 준수를 지원합니다.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
GDPR 및 CCPA
자주 묻는 질문
예. 최신
ultralytics패키지(Python 3.11 이상)를 설치하고 Platform API 키를 설정한 다음project="username/project"로 학습하면 클라우드 실행과 함께 Ultralytics Platform으로 지표를 스트리밍할 수 있습니다. 로컬 머신과 Google Colab 같은 노트북에서 모두 사용할 수 있습니다. 자체 하드웨어에서 학습하면 Platform 크레딧이 사용되지 않으며 클라우드 학습 한도에도 포함되지 않습니다.모델 크기, 데이터 세트 크기, 메모리 요구 사항, 예산을 고려해 선택하세요. Platform에서는 시간당 $0.24부터 시작하는 NVIDIA GPU 26종을 제공합니다. 대부분의 작업에는 RTX PRO 6000을 기본 선택으로 권장하며, 소규모 실험에는 저가형 GPU가 적합합니다. Free 워크스페이스에서는 이 중 24종을 사용할 수 있으며 B200과 B300은 Pro 또는 Enterprise 요금제가 필요합니다. 학습 대화상자에서 시작 전에 현재 가격과 예상 시간 및 비용을 확인할 수 있습니다.
사용한 클라우드 GPU 시간에 대해 요금이 부과됩니다. GPU가 시작되기 전에 실패한 실행은 비용이 들지 않습니다. GPU가 실행되기 시작하면 완료, 취소, 실패한 실행 모두 경과 시간에 따라 요금이 청구됩니다. 크레딧 잔액이 0 미만으로 떨어지면 실행 중인 클라우드 작업이 중지되고 사용 시간에 대한 요금이 청구되며, 자동 충전 기능으로 이를 방지할 수 있습니다. 중지된 실행에 최신 업로드 체크포인트가 있으면 해당 체크포인트가 유지됩니다. 학습 재시도 기능은 실패한 실행의 모델, 데이터 세트, 학습 설정을 복원합니다.
예. Free 워크스페이스에서는 클라우드 학습 작업을 한 번에 최대 3개, Pro에서는 최대 10개까지 실행할 수 있으며 Enterprise에는 제한이 없습니다. 자체 하드웨어에서 수행하는 학습은 이 한도에 포함되지 않습니다.
데이터 세트 크기, 모델 크기, 이미지 크기, 에포크 수, GPU에 따라 다릅니다. 예를 들어 기본 설정에서 추정기는 RTX PRO 6000으로 640픽셀 이미지 1,000개를 사용해 100에포크 동안 YOLO26n을 학습하는 데 약 6분과 $0.23가 든다고 예측합니다. 더 큰 모델은 시간이 더 걸립니다. 실제 시간과 비용은 달라질 수 있으므로 시작 전에 설정별 예상치를 확인하세요.
모델 학습은 라벨이 지정된 예제를 사용해 컴퓨터 비전 모델의 파라미터를 최적화함으로써 새 이미지에서도 동일한 패턴을 인식할 수 있도록 합니다. Ultralytics Platform에서는 하나의 워크스페이스에서 어노테이션부터 학습까지 진행할 수 있습니다. 데이터 세트를 선택하고 모델과 클라우드 GPU를 지정한 다음 실행을 시작하세요.
예. 공식 YOLO26, YOLO11, YOLOv8, YOLOv5 모델이나 이전에 학습한 모델, 또는 업로드한 Ultralytics
.pt체크포인트(최대 1GB)로 실행을 시작할 수 있습니다. 새 이미지나 클래스로 모델을 개선하려면 데이터 세트에 추가한 다음 기존 모델에서 학습하세요. 이 작업은 새 모델을 미세 조정하며 원본 모델은 변경하지 않습니다.YOLO26n 또는 YOLO26s와 같은 소형 Ultralytics YOLO26 모델로 시작하세요. 소형 모델은 학습과 실행이 더 빠르고 엣지 디바이스에 적합하며, 대형 모델은 정확도가 더 높을 수 있지만 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 동일한 프로젝트에서 소형 모델과 대형 모델을 비교한 다음, 정확도와 속도, 실행할 디바이스를 기준으로 선택하세요.
예. Free 플랜에는 구독료가 없으며 가입 크레딧 $5가 제공됩니다. 회사 이메일을 인증하면 총 $25의 크레딧을 받을 수 있습니다. 클라우드 학습에는 사용한 GPU 시간만큼 크레딧이 차감되며, 자체 하드웨어에서 학습하면 Platform 요금이 부과되지 않습니다. 플랜과 크레딧에 대한 자세한 내용은 가격을 참조하세요.
Ultralytics YOLO 모델은 기본적으로 AGPL-3.0 라이선스가 적용되며, Free 및 Pro 플랜에는 Enterprise License가 포함되지 않습니다. AGPL-3.0 의무 없이 독점 제품에서 모델을 사용하려면 Ultralytics Enterprise License가 필요합니다. 자세한 내용은 라이선스를 참조하세요.
오늘 학습을 시작하세요!
클라우드 GPU에서 프로덕션 환경에 바로 적용할 수 있는 비전 AI 모델을 구축하거나, 시간당 $0.24부터 제공되는 AutoTrain에 다음 실험을 요청하세요.