세계 최고의 YOLO 생태계 기반
수백만 명의 개발자가 신뢰하는 오픈 소스 기반으로 학습하며, 다운로드 수, 사용량, 커뮤니티 검증을 통해 널리 인정받고 있습니다.
세계에서 가장 많이 채택된 YOLO 모델에 대한 기본 지원
Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 및 YOLOv5 모델 제품군을 나노 모델부터 라지 모델까지 모든 6가지 비전 작업에 대해 학습시키십시오.
- Ultralytics YOLO 모델로 시작하십시오: 원저자가 제공하고 파인튜닝할 준비가 된 사전 학습된 모델을 선택하십시오.
- 사용자의 컴퓨터 비전 모델 가져오기: .pt 파일을 업로드하고 클라우드 GPU에서 학습시키십시오.
- 귀하의 데이터셋 또는 당사의 데이터셋: 사용자의 학습 데이터를 사용하거나 Ultralytics 및 커뮤니티 데이터셋을 탐색하십시오.
온디맨드 GPU 또는 로컬 학습
클릭 한 번으로 최대 22개의 클라우드 GPU에서 학습하거나 사용자 고유의 하드웨어에서 실행하십시오.
- 클라우드 GPU에서 학습: RTX 4090부터 B200까지 22개의 GPU 옵션 중에서 선택하십시오. GPU를 선택하고 예산을 설정한 후 학습을 시작하십시오.
- 사용자 인프라에서 로컬 학습: 로컬 GPU 또는 CPU에서 학습하고 Ultralytics Python 패키지를 사용하여 실시간 메트릭을 플랫폼으로 스트리밍하십시오.
실시간으로 학습 모니터링
발산하는 실행을 조기에 포착하고, 모델 성능을 최적화하며, 진행 상황을 실시간으로 추적하십시오.
- 실시간 메트릭 차트: 학습이 진행됨에 따라 에포크(epoch)별로 플롯되는 실시간 스트리밍 손실 곡선 및 성능 메트릭.
- 간편한 학습 로그: ANSI 색상 지원 및 자동 오류 감지 기능을 갖추고 GPU에서 스트리밍되는 학습 로그.
- 하드웨어 모니터링: GPU가 효율적으로 실행되고 있는지 확인할 수 있는 실시간 하드웨어 텔레메트리.
배포 전 모델 이해
컴퓨터 비전 모델의 검증 메트릭(혼동 행렬, PR 곡선, 클래스별 결과)을 검토한 다음 19가지 형식으로 내보내십시오.
체계적으로 정리된 모든 실험
학습 실행을 프로젝트별로 정리하십시오. 데이터셋, 하이퍼파라미터 및 모델 크기를 비교하여 최적의 모델을 찾으십시오.
학습 작동 방식 보기
모델 선택부터 첫 학습 실행 모니터링까지, Ultralytics 플랫폼이 단 몇 번의 클릭으로 데이터셋에서 학습된 모델로 어떻게 전환되는지 확인하십시오.
산업 솔루션 탐색
팀들이 프로덕션 환경에서 어떻게 Ultralytics 컴퓨터 비전을 적용하는지 확인해 보십시오.
로봇 공학에서의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 더 스마트한 기기를 구동하십시오. 로봇 공학의 비전 AI는 자율 주행, 인식, 객체 추적 및 실시간 제어를 촉진합니다.
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물류 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 물류 프로세스를 간소화하십시오. 비전 AI를 통해 패키지 검사, 분류, 차량 추적 및 실시간 창고 안전 모니터링이 가능합니다.
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소매업에서의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 소매업을 재구상하십시오. 비전 AI는 재고 추적, 선반 모니터링, 대기열 관리 및 더 스마트한 고객 인사이트를 지원합니다.
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의료 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 의료 솔루션을 구축하십시오. 의료 분야의 비전 AI는 더 빠른 의료 영상 분석, 더 스마트한 진단 및 환자 모니터링을 지원합니다.
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제조 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델로 제조 공정을 최적화하십시오. 비전 AI는 품질 관리, 결함 탐지, PPE 규정 준수 및 조립 라인 자동화를 주도합니다.
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자동차 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델을 통해 자동차 분야에 컴퓨터 비전을 적용하십시오. 비전 AI는 도로 안전, 운전자 보조 및 차량 자동화를 향상하여 더 스마트한 도로를 만듭니다.
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농업 분야의 AI
Ultralytics YOLO 모델을 통해 스마트 농업에 비전 AI를 도입하십시오. 작물 모니터링, 가축 추적 및 정밀 농업을 강화하여 더 높고 스마트한 생산량을 달성하십시오.
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Ultralytics YOLO 모델로 더 스마트한 기기를 구동하십시오. 로봇 공학의 비전 AI는 자율 주행, 인식, 객체 추적 및 실시간 제어를 촉진합니다.
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Ultralytics YOLO 모델로 물류 프로세스를 간소화하십시오. 비전 AI를 통해 패키지 검사, 분류, 차량 추적 및 실시간 창고 안전 모니터링이 가능합니다.
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Ultralytics YOLO 모델로 소매업을 재구상하십시오. 비전 AI는 재고 추적, 선반 모니터링, 대기열 관리 및 더 스마트한 고객 인사이트를 지원합니다.
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Ultralytics YOLO 모델을 통해 스마트 농업에 비전 AI를 도입하십시오. 작물 모니터링, 가축 추적 및 정밀 농업을 강화하여 더 높고 스마트한 생산량을 달성하십시오.
더 알아보기자주 묻는 질문
네. Ultralytics Platform은 자체 GPU나 CPU에서의 로컬 학습을 지원합니다. Ultralytics Python 패키지를 설치하고, API 키를 설정한 후 학습을 시작하십시오. 실시간 메트릭은 클라우드 학습 실행과 함께 플랫폼 대시보드로 직접 스트리밍됩니다. 이를 통해 모든 실험을 한곳에서 체계적으로 관리하면서 자체 하드웨어를 유연하게 사용할 수 있습니다.
Ultralytics Platform은 시간당 $0.24에서 $4.99까지의 22가지 GPU 옵션을 제공합니다. 대부분의 워크로드에는 RTX PRO 6000(96GB, 시간당 $1.89)이 권장되는 기본 옵션입니다. 시간이 중요한 학습의 경우 H100 및 H200이 최고의 성능을 제공합니다. 테스트나 작은 데이터셋의 경우 RTX 2000 Ada(시간당 $0.24)와 같은 저가형 옵션이 잘 작동합니다. 플랫폼은 학습을 시작하기 전에 예상 비용과 소요 시간을 표시하므로 프로젝트에 적합한 속도와 예산의 균형을 선택할 수 있습니다.
학습 실행이 실패하면 비용이 청구되지 않습니다. 완료되거나 수동으로 취소된 실행에 대한 실제 GPU 시간에 대해서만 비용이 청구됩니다. 체크포인트는 학습 전반에 걸쳐 저장되므로 실행이 중단되거나 취소되더라도 그 시점까지의 진행 상황이 보존됩니다. 콘솔 로그를 검토하여 문제를 진단하고 설정을 조정하여 학습을 재시작할 수 있습니다.
네. Ultralytics Platform은 동시 학습 실행을 지원합니다. 무료 플랜 사용자는 최대 3개의 동시 학습 작업을 실행할 수 있고, Pro 사용자는 최대 10개, Enterprise 사용자는 무제한 동시 작업을 실행할 수 있습니다. 각 실행은 자체 전용 GPU 인스턴스를 제공받습니다.
학습 시간은 데이터셋 크기, 모델 크기, 에포크 수 및 GPU 선택에 따라 다릅니다. 참조로, 1,000개의 이미지에 대해 100 에포크 동안 YOLO26n을 학습하는 데 RTX PRO 6000에서 약 2~3시간이 소요됩니다. YOLO26x와 같은 대형 모델은 동일한 구성에서 더 많은 시간이 소요됩니다. 플랫폼은 학습 시작 전에 비용과 기간을 예상하므로 항상 예상되는 결과를 알 수 있습니다.
모델 학습은 컴퓨터 비전 모델이 시각 데이터의 패턴을 인식하도록 가르치는 과정입니다. 학습 중에 모델은 수천 개의 레이블이 지정된 이미지를 처리하고 매개변수를 조정하며 객체를 탐지, 분할 또는 분류하는 능력을 점진적으로 향상시킵니다. Ultralytics Platform에서 학습은 주석 및 배포 워크플로우에 직접 통합됩니다. 데이터셋에 레이블이 지정되면 플랫폼을 떠나지 않고도 YOLO 모델을 선택하고 클라우드 GPU를 골라 학습을 시작할 수 있습니다.