Treine modelos de visão computacional com cliques, não dias
Treine modelos Ultralytics YOLO em 22 GPUs em nuvem, monitore todas as métricas em tempo real e compare experimentos 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.
GPUs sob demanda ou treinamento local
Treine em até 22 GPUs em nuvem com um clique ou execute em seu próprio hardware.
- Treine em GPUs em nuvem: Escolha entre 22 opções de GPU, da RTX 4090 à B200. Selecione uma GPU, defina seu orçamento e comece a treinar.
- Treine localmente em sua própria infraestrutura: Treine em suas GPUs ou CPUs locais e transmita métricas em tempo real de volta para a plataforma usando o pacote Python da Ultralytics.
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: Curvas de perda e métricas de desempenho transmitidas ao vivo e plotadas por época à medida que o treinamento ocorre.
- Logs de treinamento facilitados: Logs de treinamento transmitidos da GPU com suporte a cores ANSI e detecção automática de erros.
- Monitoramento de hardware: Telemetria de hardware em tempo real para que você possa confirmar se sua GPU está funcionando de forma eficiente.
Entenda seu modelo antes de colocá-lo em produção
Revise as métricas de validação para seus modelos de visão computacional: matriz de confusão, curva PR e resultados por classe, e depois exporte para 19 formatos.
Cada experimento, organizado
Organize as execuções de treinamento em projetos. Compare conjuntos de dados, hiperparâmetros e tamanhos de modelo para encontrar o melhor modelo.
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.
Explore soluções para o setor
Veja como as equipes aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.
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Potencialize máquinas mais inteligentes com modelos Ultralytics YOLO. A IA de visão em robótica impulsiona a navegação autônoma, percepção, rastreamento de objetos e controle em tempo real.
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Sabe maisPerguntas frequentes
Sim. A Ultralytics Platform suporta treinamento local em suas próprias GPUs ou CPUs. Instale o pacote Python Ultralytics, defina sua chave de API e comece a treinar. Métricas em tempo real são transmitidas diretamente para o painel da plataforma, junto com suas execuções de treinamento na nuvem. Isso lhe dá a flexibilidade de usar seu próprio hardware enquanto mantém todos os experimentos organizados em um só lugar.
A Ultralytics Platform oferece 22 opções de GPU 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 um padrão forte. Para treinamento sensível ao tempo, a H100 e a H200 oferecem desempenho máximo. Para testes e conjuntos de dados pequenos, opções de orçamento como a RTX 2000 Ada ($0,24/h) funcionam bem. A plataforma mostra um custo e duração estimados antes de você começar, para que você possa escolher o equilíbrio certo de velocidade e orçamento para seu projeto.
Se uma execução de treinamento falhar, você não será cobrado. Você é cobrado apenas pelo tempo real de GPU em execuções concluídas ou canceladas manualmente. Checkpoints são salvos durante todo o treinamento, portanto, se uma execução for interrompida ou cancelada, seu progresso até aquele ponto é preservado. Você pode revisar os logs do console para diagnosticar problemas e reiniciar o treinamento com configurações ajustadas.
Sim. A Ultralytics Platform suporta execuções de treinamento simultâneas. Usuários do Plano Gratuito podem executar até 3 trabalhos de treinamento simultâneos, usuários Pro podem executar até 10 e usuários Enterprise podem executar trabalhos simultâneos ilimitados. Cada execução recebe sua própria instância de GPU dedicada.
O tempo de treinamento depende do tamanho do seu conjunto de dados, tamanho do modelo, número de épocas e seleção de GPU. Como referência, treinar o YOLO26n em 1.000 imagens por 100 épocas leva aproximadamente de 2 a 3 horas em uma RTX PRO 6000. Modelos maiores como o YOLO26x levarão mais tempo para a mesma configuração. A plataforma estima o custo e a duração antes que o treinamento comece, para que você sempre saiba o que esperar.
O treinamento de modelo é o processo de ensinar um modelo de visão computacional a reconhecer padrões em dados visuais. Durante o treinamento, o modelo processa milhares de imagens rotuladas, ajusta seus parâmetros e melhora progressivamente sua capacidade de detectar, segmentar ou classificar objetos. Na Ultralytics Platform, o treinamento é integrado diretamente ao fluxo de trabalho de anotação e implantação. Depois que seu conjunto de dados for rotulado, você pode selecionar um modelo YOLO, escolher uma GPU na nuvem e começar a treinar sem sair da plataforma.
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