Обучай и развертывай Ultralytics YOLO11 с помощью Ultralytics HUB

Ultralytics YOLO11 — это новейшая модель компьютерного зрения современного уровня, разработанная для задач, таких как обнаружение объектов, классификация изображений и сегментация экземпляров. Она быстрее, точнее и эффективнее предыдущих версий моделей YOLO (You Only Look Once). YOLO11 можно использовать для множества приложений компьютерного зрения в реальном времени. И самое лучшее: начать работу с Ultralytics YOLO11 так же просто и понятно, как и с любыми другими моделями Ultralytics YOLO.

Мы уже рассказывали о новых функциях и улучшениях YOLO11 и упоминали доступ к модели через пакет Ultralytics Python или Ultralytics HUB. В этом руководстве мы пошагово расскажем, как использовать Ultralytics HUB, чтобы легко обучать и развертывать Ultralytics YOLO11.

Link to this sectionЗнакомство с Ultralytics HUB#

Ultralytics HUB — это удобная платформа Ultralytics без использования кода, созданная для упрощения всего процесса от обучения до развертывания моделей YOLO, включая недавно выпущенные модели Ultralytics YOLO11. Независимо от того, являешься ли ты экспертом по ИИ или новичком в компьютерном зрении, HUB предоставляет интуитивно понятный интерфейс, который позволяет загружать наборы данных, выбирать предобученные модели и дообучать их под свои конкретные нужды. Всего за несколько кликов ты можешь обучать модели для приложений реального времени в различных отраслях: от производства до сельского хозяйства. HUB фокусируется на том, чтобы сделать продвинутый ИИ доступным без необходимости глубокого программирования.

Рис. 1. Ultralytics HUB — это удобная платформа без использования кода.

У Ultralytics HUB есть разные тарифные планы: бесплатный уровень для базового доступа и план Pro, предлагающий дополнительные возможности, такие как облачное обучение, совместная работа в команде и увеличенные лимиты использования. Вот краткий обзор некоторых ключевых функций, предлагаемых Ultralytics HUB:

• Поддержка пользовательских наборов данных: загружай и управляй своими собственными наборами данных для более персонализированного обучения моделей.
• Мобильная интеграция: запускай модели YOLO на устройствах iOS и Android с помощью приложения Ultralytics HUB с аппаратным ускорением для оптимизированной производительности.
• Облачные ресурсы: облачная инфраструктура с поддержкой GPU обеспечивает более быстрое и эффективное обучение моделей.
• Простое управление проектами: Ultralytics HUB упрощает пользователям Pro управление проектами и совместную работу с членами команды с помощью функции «Команды», что облегчает командную работу и обмен ресурсами.
• API для инференса: HUB предоставляет как общие, так и выделенные API для инференса. Ты можешь запускать модели YOLO без настройки локальной среды.
• Ultralytics HUB-SDK: наш собственный HUB-SDK упрощает интеграцию сервисов машинного обучения Ultralytics в твои Python-приложения.

HUB также интегрируется с различными платформами, и ты можешь экспортировать обученные модели в различные форматы, такие как ONNX, TensorFlow и CoreML, что делает развертывание на разных платформах бесшовным. По сути, Ultralytics HUB упрощает сложные задачи ИИ, от работы с данными до развертывания моделей в реальном времени, в рамках одного комплексного инструмента.

Link to this sectionЗапуск инференса в Ultralytics HUB с использованием YOLO11#

Чтобы запустить инференс в Ultralytics HUB с использованием YOLO11, просто перейди в раздел «Модели» и выбери интересующую тебя модель YOLO11. Затем ты можешь нажать «Предпросмотр», чтобы протестировать модель, загрузив любое изображение.

Рис. 2. Протестируй Ultralytics YOLO11 в Ultralytics HUB.

Эта функция HUB позволяет любому человеку, независимо от уровня опыта, протестировать предсказания модели с помощью YOLO11 и увидеть ее производительность. Это удобный способ бесплатно поработать с Ultralytics YOLO11 на практике.

Link to this sectionОбучение пользовательской модели Ultralytics YOLO11 в Ultralytics HUB#

После создания учетной записи ты можешь сразу приступить к обучению, перейдя в панель управления. Там ты можешь управлять своими проектами, загружать наборы данных и легко запускать обучение своих моделей YOLO11. Платформа создана так, чтобы процесс был быстрым и максимально беспроблемным.

Link to this sectionИспользование пользовательских наборов данных для обучения YOLO11 в HUB#

После того как ты вошел в систему, ты можешь нажать «Наборы данных» в меню слева, чтобы ознакомиться с ассортиментом уже существующих наборов данных, доступных в Ultralytics HUB. Эти наборы данных подходят для разных задач, таких как обнаружение объектов с ориентированными ограничивающими рамками (OBB) и оценка позы. Например, ты можешь использовать COCO128 для обнаружения объектов с 80 классами или Fashion-MNIST для классификации изображений. Эти наборы данных легко доступны и оптимизированы для обучения моделей YOLO.

Рис. 3. Ultralytics HUB предлагает удобный способ управления и применения твоих пользовательских наборов данных.

Если ты хочешь работать со своими собственными данными, ты можешь загрузить пользовательские наборы данных. При этом убедись, что твой набор данных соответствует структуре YOLO, включает правильно отформатированный файл YAML в корневом каталоге и заархивирован в формате ZIP.

Когда твой набор данных готов, ты можешь нажать кнопку «Загрузить набор данных», выбрать тип задачи и загрузить ZIP-файл. После загрузки Ultralytics HUB автоматически проверит твой набор данных, и ты сможешь немедленно начать обучение моделей YOLO. Ты также можешь управлять данными и просматривать детали своего набора, такие как разделение на части (обучающая, валидационная, тестовая), и анализировать данные, чтобы убедиться, что они готовы к обучению модели.

Рис. 4. Ты можешь загрузить пользовательский набор данных и просмотреть его детали.

Link to this sectionЭффективное обучение и мониторинг YOLO11 с помощью Ultralytics HUB#

Чтобы начать обучение модели YOLO11 с помощью функции облачного обучения Ultralytics HUB, тебе нужно перейти на план Pro. Как пользователь Pro, ты получаешь доступ к ресурсам GPU для более быстрого и эффективного обучения. После обновления перейди в раздел «Модели», выбери нужную вариацию модели YOLO11 и настрой параметры обучения.

Рис. 5. Обучи модель YOLO11 в HUB за несколько кликов.

Ты можешь выбрать количество эпох (определяющих, сколько раз модель пройдет через набор данных) или задать определенную длительность для обучения по времени. Перед началом обучения модели Ultralytics HUB инициализирует выделенный экземпляр GPU для обеспечения оптимизированной производительности. В зависимости от спроса, инициализация может занять некоторое время, но плата за этот процесс с твоего счета списываться не будет.

После завершения настроек нажми «Начать обучение», чтобы запустить сессию. На протяжении всего процесса обучения ты можешь отслеживать прогресс в реальном времени через панель управления. Она дает тебе возможность приостанавливать, останавливать или возобновлять обучение по мере необходимости. Если баланс твоего счета станет низким во время обучения по эпохам, сессия будет приостановлена, что позволит тебе пополнить баланс перед возобновлением. Платформа автоматически сохраняет контрольные точки, а значит, ты сможешь продолжить с того места, где остановился.

По окончании обучения ты можешь проверить все расходы во вкладке биллинга, где найдешь подробные отчеты о затратах, позволяющие легко отслеживать расходы и эффективно управлять обучением.

Рис. 6. Ты можешь отслеживать обучение модели по мере его прохождения.

Link to this sectionРазвертывание твоей пользовательской модели Ultralytics YOLO11 с помощью HUB#

При развертывании обученной тобой модели YOLO11 с помощью Ultralytics HUB есть два основных варианта: Общий API инференса и Выделенный API инференса. Чтобы использовать развернутую модель, ты можешь делать запросы на инференс к API, используя Python или cURL, в зависимости от твоей настройки. Общий процесс заключается в отправке файла изображения вместе с соответствующими параметрами (такими как размер изображения и пороги уверенности) в API. Ultralytics HUB вернет предсказания в простом формате JSON, который ты сможешь обрабатывать дальше.

Общий API инференса — это экономичное решение для пользователей бесплатного тарифа, предоставляющее 100 вызовов в час и до 1000 вызовов в месяц. Оно исключает необходимость в локальной среде и поддерживает быстрое развертывание прямо из Ultralytics HUB.

Выделенный API инференса, доступный пользователям Pro, больше подходит для масштабных развертываний или приложений реального времени. Он обеспечивает развертывание одним кликом в выделенной облачной среде на базе Google Cloud Run. Эта опция оптимизирована для высокопроизводительных приложений, обеспечивая задержку менее 100 мс и глобальное покрытие в 38 регионах для обработки в реальном времени. Он также поддерживает улучшенные функции безопасности, что делает его пригодным для отраслей с жесткими требованиями к защите данных.

После того как ты выбрал между Общим или Выделенным API инференса для развертывания твоей модели YOLO11, дальнейшие шаги просты и эффективны. Ты можешь открыть вкладку «Развертывание» на странице своей модели в Ultralytics HUB. Если ты используешь Общий API инференса, ознакомься с этим руководством, чтобы выполнить инструкции по настройке своих API-запросов. Для пользователей Выделенного API инференса достаточно просто нажать кнопку «Запустить эндпоинт», чтобы инициировать эндпоинт. После активации HUB предоставит тебе уникальный URL для использования в твоих задачах инференса.

Рис. 7. Использовать Выделенный API инференса Ultralytics HUB просто.

Link to this sectionДругие варианты развертывания, предоставляемые HUB#

Если твоему проекту нужна модель в определенном формате или для автономного использования, Ultralytics HUB предлагает варианты экспорта, такие как ONNX, CoreML или TensorFlow, для поддержки различных платформ, от мобильных до облачных систем. Разработчикам, желающим интегрировать модели непосредственно в приложения, Ultralytics HUB-SDK предоставляет эффективный способ управления развертываниями через Python. Используя ключи API или учетные данные Ultralytics, ты можешь легко контролировать развертывание и запускать инференс в своем коде, что дает тебе гибкость, необходимую для бесшовной интеграции.

Link to this sectionОсновные выводы#

Ultralytics HUB — это универсальная платформа, созданная для того, чтобы сделать обучение и развертывание моделей YOLO11 доступными как для новичков, так и для экспертов. Она поддерживает широкий спектр задач, от загрузки наборов данных до настройки обучения, предлагая гибкие варианты развертывания, такие как Общий и Выделенный API инференса. Развертываешь ли ты модели через API или экспортируешь их для автономного использования, HUB обеспечивает бесшовную интеграцию между платформами. Благодаря возможностям для приложений реального времени и масштабируемым решениям, Ultralytics HUB можно использовать для широкого спектра задач развертывания как новичкам, так и опытным пользователям.

Изучи наш репозиторий GitHub и присоединяйся к нашему активному сообществу, чтобы глубже погрузиться в ИИ. Узнай, как компьютерное зрение способствует инновациям в таких отраслях, как здравоохранение и сельское хозяйство.