Treine modelos de visão computacional com cliques, não dias
Treina modelos Ultralytics YOLO em 26 GPUs na nuvem, monitoriza cada métrica em tempo real e compara experiências lado a lado, tudo a partir de uma única plataforma.
Impulsionado pelo ecossistema YOLO líder mundial
Treine com a base de código aberto confiável por milhões de desenvolvedores, apoiada por ampla adoção em downloads, uso e validação da comunidade.
Suporte nativo para os modelos YOLO mais adotados no mundo
Treina as famílias de modelos Ultralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 e YOLOv5 em todas as 6 tarefas de visão, desde nano até large.
- Comece com um modelo Ultralytics YOLO: Selecione modelos pré-treinados pelos autores originais e prontos para fine-tuning.
- Traga seu próprio modelo de visão computacional: Faça upload de um arquivo .pt e treine-o em GPUs em nuvem.
- O seu conjunto de dados ou o nosso: Use seus próprios dados de treinamento ou navegue pelos conjuntos de dados da Ultralytics e da comunidade.
Cada experimento, organizado
Organize as execuções de treinamento em projetos. Compare conjuntos de dados, hiperparâmetros e tamanhos de modelo para encontrar o melhor modelo.
GPUs sob demanda ou treinamento local
Treina em até 26 GPUs na nuvem com um clique, ou executa no teu próprio hardware.
Treine em GPUs em nuvem
Treine localmente em sua própria infraestrutura
Treina nas melhores GPUs por menos
26 GPUs NVIDIA a partir de $0.24/h — de Ampere a Blackwell. Sem margem de lucro, sem mínimos, sem compromisso.
Monitore seu treinamento em tempo real
Detecte execuções divergentes rapidamente, otimize o desempenho do modelo e acompanhe o progresso à medida que ele acontece.
Gráficos de métricas ao vivo
Logs de treinamento facilitados
Monitoramento de hardware
Entenda seu modelo antes de colocá-lo em produção
Consulta as métricas de validação dos teus modelos de visão computacional: matriz de confusão, curva PR e resultados por classe, e depois exporta para 20 formatos.
Veja como o treinamento funciona
Desde a seleção de um modelo até o monitoramento da sua primeira execução de treinamento, veja como a Ultralytics Platform leva você do conjunto de dados ao modelo treinado em apenas alguns cliques.
Modelo treinado. Pronto para implantar?
Implanta em endpoints dedicados em 42 regiões globais ou exporta para 19 formatos para executar o teu modelo na tua própria infraestrutura.
Explore soluções para o setor
Veja como as equipes aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.
IA em robótica
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Perguntas frequentes
Sim. A Ultralytics Platform suporta treino local nas tuas próprias GPUs ou CPUs. Instala o Ultralytics Python package, define a tua API key e começa a treinar. As métricas em tempo real são transmitidas diretamente para o painel da plataforma, juntamente com as tuas execuções de treino na nuvem. Isto dá-te a flexibilidade de usar o teu próprio hardware, mantendo todas as experiências organizadas num só lugar.
A Ultralytics Platform oferece 22 GPU options que variam de $0.24 a $4.99 por hora. Para a maioria das cargas de trabalho, a RTX PRO 6000 (96 GB, $1.89/h) é uma forte predefinição. Para treinos sensíveis ao tempo, as H100 e H200 oferecem o máximo desempenho. Para testes e pequenos conjuntos de dados, opções económicas como a RTX 2000 Ada ($0.24/h) funcionam bem. A plataforma mostra um custo estimado e duração antes de começares, para que possas escolher o equilíbrio certo entre velocidade e orçamento para o teu projeto.
Se uma execução de treino falhar, não serás cobrado. Só és faturado pelo actual GPU time em execuções concluídas ou canceladas manualmente. Os pontos de verificação são guardados ao longo do treino, portanto, se uma execução for interrompida ou cancelada, o teu progresso até esse ponto é preservado. Podes rever os registos da consola para diagnosticar problemas e reiniciar o treino com definições ajustadas.
Sim. A Ultralytics Platform suporta execuções de treino concorrentes. Os utilizadores do Free plan podem executar até 3 trabalhos de treino simultâneos, os utilizadores Pro podem executar até 10 e os utilizadores Enterprise podem executar trabalhos concorrentes ilimitados. Cada execução obtém a sua própria instância de GPU dedicada.
O tempo de treino depende do tamanho do teu conjunto de dados, tamanho do modelo, número de épocas e seleção de GPU. Como referência, treinar o YOLO26n em 1.000 imagens durante 100 épocas demora aproximadamente 2 a 3 horas numa RTX PRO 6000. Modelos maiores como o YOLO26x demorarão mais tempo para a mesma configuração. A plataforma estimates cost and duration antes de o treino começar, para que saibas sempre o que esperar.
O treino de modelos é o processo de ensinar um modelo de visão computacional a reconhecer padrões em dados visuais. Durante o treino, o modelo processa milhares de imagens rotuladas, ajusta os seus parâmetros e melhora progressivamente a sua capacidade de detect, segment, or classify objetos. Na Ultralytics Platform, o treino é integrado diretamente no fluxo de trabalho de anotação e implementação. Assim que o teu conjunto de dados estiver rotulado, podes selecionar um YOLO model, escolher uma GPU na nuvem e começar a treinar sem sair da plataforma.
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