Обучайте модели искусственного интеллекта для распознавания изображений за несколько кликов, а не за несколько дней

Да. Ultralytics поддерживает локальное обучение на ваших собственных графических процессорах (GPU) или центральных процессорах (CPU). Установите Python Ultralytics Python , настройте свой ключ API и начните обучение — показатели в режиме реального времени будут поступать непосредственно на панель управления платформы наряду с данными о ваших облачных сессиях обучения. Это дает вам возможность использовать собственное оборудование, при этом все эксперименты будут упорядочены в одном месте.

Ultralytics предлагает 22 GPU по цене от 0,24 до 4,99 доллара в час. Для большинства рабочих нагрузок оптимальным выбором по умолчанию является RTX PRO 6000 (96 ГБ, 1,89 доллара/час). Для обучения, требующего оперативности, максимальную производительность обеспечивают модели H100 и H200. Для тестирования и небольших наборов данных хорошо подходят бюджетные варианты, такие как RTX 2000 Ada (0,24 доллара в час). Платформа показывает примерную стоимость и продолжительность до начала работы, поэтому вы можете выбрать оптимальный баланс между скоростью и бюджетом для своего проекта.

Если процесс обучения завершится неудачно, с вас не будет взиматься плата. Оплата производится только за фактическое GPU в случае завершенных или вручную отмененных процессов. На протяжении всего обучения сохраняются контрольные точки, поэтому в случае прерывания или отмены процесса ваш прогресс до этого момента сохраняется. Вы можете проанализировать журналы консоли для диагностики проблем и возобновить обучение с измененными настройками.

Да. Ultralytics поддерживает одновременное выполнение тренировочных заданий. Пользователи бесплатного тарифа могут запускать до 3 одновременных тренировочных заданий, пользователи тарифа Pro — до 10, а пользователи тарифа Enterprise — без ограничений. Каждому заданию выделяется собственный GPU .

Время обучения зависит от объема набора данных, размера модели, количества эпох и GPU . Для справки: обучение модели YOLO26n на 1000 изображений в течение 100 эпох занимает примерно 2–3 часа на графическом процессоре RTX PRO 6000. Обучение более крупных моделей, таких как YOLO26x, на той же конфигурации займет больше времени. Платформа рассчитывает стоимость и продолжительность перед началом обучения, поэтому вы всегда знаете, чего ожидать.

Обучение модели — это процесс, в ходе которого модель компьютерного зрения обучается распознавать закономерности в визуальных данных. В процессе обучения модель обрабатывает тысячи аннотированных изображений, корректирует свои параметры и постепенно совершенствует способность detect, segment или classify объекты. На Ultralytics обучение интегрировано непосредственно в рабочий процесс аннотирования и развертывания. После аннотирования набора данных вы можете выбрать YOLO , выбрать облачный GPU и начать обучение, не покидая платформу.