4 de outubro de 2024
Junte-se a nós enquanto analisamos mais de perto como você pode usar o Ultralytics HUB para treinar e implantar os novos modelos Ultralytics YOLO11. Vamos guiá-lo pelo processo passo a passo.
O Ultralytics YOLO11 é o novo modelo de visão computacional de última geração projetado para tarefas como detecção de objetos, classificação de imagens e segmentação de instâncias. É mais rápido, mais preciso e mais eficiente do que as versões anteriores dos modelos YOLO (You Only Look Once). O YOLO11 pode ser usado para uma variedade de aplicações de visão computacional em tempo real. O melhor de tudo é que começar com o Ultralytics YOLO11 é tão simples e direto quanto todos os outros modelos Ultralytics YOLO.
Anteriormente, discutimos os novos recursos e melhorias do YOLO11 e mencionamos o acesso ao modelo por meio do pacote Ultralytics Python ou do Ultralytics HUB. Neste guia, vamos orientá-lo como usar o Ultralytics HUB passo a passo para treinar e implantar o Ultralytics YOLO11 facilmente.
O Ultralytics HUB é a plataforma sem código e fácil de usar da Ultralytics, projetada para otimizar todo o processo, desde o treinamento até a implantação de modelos YOLO, incluindo os modelos Ultralytics YOLO11 recém-lançados. Seja você um especialista em IA ou novo em visão computacional, o HUB oferece uma interface intuitiva que permite que você carregue conjuntos de dados, selecione modelos pré-treinados e os ajuste para suas necessidades específicas. Com apenas alguns cliques, você pode treinar modelos para aplicações em tempo real em setores que vão desde a manufatura até a agricultura. O HUB se concentra em tornar a IA avançada acessível sem a necessidade de codificação extensa.
O Ultralytics HUB tem diferentes opções de plano, com um nível gratuito para acesso básico e um plano Pro que oferece recursos adicionais, como treinamento na nuvem, colaboração em equipe e limites de uso aumentados. Aqui está uma visão rápida de alguns dos principais recursos oferecidos pelo Ultralytics HUB:
O HUB também se integra com várias plataformas, e os usuários podem exportar modelos treinados para vários formatos, como ONNX, TensorFlow e CoreML, tornando a implantação em várias plataformas perfeita. Essencialmente, o Ultralytics HUB simplifica tarefas complexas de IA, desde o manuseio de conjuntos de dados até a implantação de modelos em tempo real, tudo dentro de uma ferramenta abrangente.
Para executar inferências no Ultralytics HUB usando YOLO11, basta navegar até a seção "Models" e escolher o modelo YOLO11 em que você está interessado. Em seguida, você pode clicar em "Preview" para experimentar o modelo enviando qualquer imagem.
Este recurso do HUB possibilita que qualquer pessoa, independentemente do seu nível de experiência, teste previsões de modelos com o YOLO11 e veja como ele se comporta. É uma maneira amigável de experimentar o Ultralytics YOLO11 gratuitamente.
Após criar uma conta, você pode mergulhar direto no treinamento acessando o painel. A partir daí, você pode gerenciar seus projetos, enviar conjuntos de dados e começar a treinar seus modelos YOLO11 com facilidade. A plataforma foi projetada para manter o processo rápido e o mais descomplicado possível.
Depois de fazer login, você pode clicar em "Datasets" no menu à esquerda para explorar uma variedade de conjuntos de dados pré-existentes disponíveis no Ultralytics HUB. Esses conjuntos de dados atendem a várias tarefas, como detecção de objetos com caixas delimitadoras orientadas (OBB) e estimativa de pose. Por exemplo, você pode usar o COCO128 para detecção de objetos com 80 classes ou o Fashion-MNIST para classificação de imagens. Esses conjuntos de dados estão prontamente disponíveis e otimizados para treinar modelos YOLO.
Se você quiser trabalhar com seus próprios dados, pode enviar conjuntos de dados personalizados. Ao fazer isso, certifique-se de que seu conjunto de dados siga a estrutura YOLO, incluindo um arquivo YAML formatado corretamente no diretório raiz, e que esteja compactado.
Depois que seu conjunto de dados estiver pronto, você pode clicar no botão "Upload Dataset", selecionar o tipo de tarefa e enviar o arquivo ZIP. Após o envio, o Ultralytics HUB valida automaticamente seu conjunto de dados, e você pode começar imediatamente a treinar modelos YOLO. Você também pode gerenciar e visualizar os detalhes do seu conjunto de dados, como divisões de imagem (treino, validação, teste), e analisar os dados para garantir que estejam prontos para o treinamento do modelo.
Para começar a treinar um modelo YOLO11 usando o recurso de Treinamento na Nuvem do Ultralytics HUB, você precisará atualizar para o plano Pro. Como usuário Pro, os recursos de GPU estão disponíveis para você para um treinamento mais rápido e eficiente. Depois de atualizar, acesse a seção "Models", selecione sua variação de modelo YOLO11 desejada e configure as configurações de treinamento.
Você pode escolher o número de épocas (que definem quantas vezes o modelo passará pelo conjunto de dados) ou definir uma duração específica para o treinamento cronometrado. Antes do início do treinamento do modelo, o Ultralytics HUB inicializará uma instância de GPU dedicada para garantir um desempenho otimizado. Dependendo da demanda, a inicialização pode levar algum tempo, mas nenhuma cobrança será aplicada à sua conta durante este processo.
Depois de finalizar suas configurações, clique em "Start Training" para iniciar a sessão. Ao longo do treinamento, você pode monitorar o progresso em tempo real por meio de um painel. Ele oferece a capacidade de pausar, interromper ou retomar o treinamento conforme necessário. Se o saldo da sua conta estiver baixo durante o treinamento baseado em épocas, a sessão será pausada, permitindo que você recarregue seu saldo antes de retomar. A plataforma salva automaticamente os checkpoints, o que significa que você pode continuar de onde parou.
Ao final do treinamento, você pode verificar todos os custos na guia de faturamento, onde encontrará relatórios de custos detalhados que facilitam o rastreamento de despesas e o gerenciamento eficiente do seu treinamento.
Ao implantar seu modelo YOLO11 treinado personalizado com o Ultralytics HUB, existem duas opções principais: a API de Inferência Compartilhada e a API de Inferência Dedicada. Para usar o modelo implantado, você pode fazer solicitações de inferência para a API usando Python ou cURL, dependendo da sua configuração. O processo geral envolve o envio de um arquivo de imagem junto com parâmetros relevantes (como tamanho da imagem e limiares de confiança) para a API. O Ultralytics HUB retornará as previsões em um formato JSON simples, que você pode processar ainda mais.
A API de Inferência Compartilhada é uma solução econômica para usuários no nível gratuito e fornece 100 chamadas por hora e até 1000 chamadas mensais. Ela elimina a necessidade de um ambiente local e oferece suporte à implantação rápida diretamente do Ultralytics HUB.
A API de Inferência Dedicada, disponível para usuários Pro, é mais adequada para implantações em larga escala ou aplicações em tempo real. Ela fornece uma implantação com um clique em um ambiente de nuvem dedicado alimentado pelo Google Cloud Run. Esta opção é otimizada para aplicações de alto desempenho, garantindo latência abaixo de 100ms e cobertura global em 38 regiões para processamento em tempo real. Ela também oferece suporte a recursos de segurança aprimorados, tornando-a adequada para setores com requisitos rigorosos de proteção de dados.
Depois de escolher entre a API de Inferência Compartilhada ou Dedicada para implementar seu modelo YOLO11, os próximos passos são simples e eficientes. Você pode abrir a aba “Deploy” (Implementar) na página do seu modelo no Ultralytics HUB. Se você estiver usando a API de Inferência Compartilhada, pode consultar este guia para seguir as instruções de configuração das suas chamadas de API. Para usuários da API de Inferência Dedicada, basta clicar no botão Start Endpoint (Iniciar Endpoint) para iniciar o endpoint. Uma vez ativo, o HUB fornecerá uma URL exclusiva para usar em suas tarefas de inferência.
Se o seu projeto precisa de um modelo em um formato específico ou para uso offline, o Ultralytics HUB oferece opções de exportação como ONNX, CoreML ou TensorFlow para suportar várias plataformas, de sistemas móveis a sistemas em nuvem. Para desenvolvedores que desejam integrar modelos diretamente em aplicações, o Ultralytics HUB-SDK oferece uma forma eficiente de gerenciar implementações através de Python. Ao usar chaves de API ou credenciais Ultralytics, você pode facilmente controlar a implementação e executar inferências no seu código, oferecendo a flexibilidade necessária para uma integração perfeita.
O Ultralytics HUB é uma plataforma completa projetada para tornar o treinamento e a implementação de modelos YOLO11 acessíveis tanto para iniciantes quanto para especialistas. Ele suporta uma ampla gama de tarefas, desde uploads de conjuntos de dados até configuração de treinamento, oferecendo opções de implementação flexíveis como APIs de Inferência Compartilhada e Dedicada. Seja implementando através de APIs ou exportando modelos para uso offline, o HUB garante uma integração perfeita entre plataformas. Com opções para aplicações em tempo real e soluções escaláveis, o Ultralytics HUB pode ser usado para uma ampla gama de necessidades de implementação tanto para usuários iniciantes quanto avançados.
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