Обучай модели компьютерного зрения за клики, а не за дни

Да. Установи актуальный пакет ultralytics (Python 3.11 или новее), укажи ключ API Platform и обучай модель с помощью project="username/project", чтобы передавать метрики в Ultralytics Platform вместе с облачными запусками. Это работает на локальных машинах и в ноутбуках, например Google Colab. Обучение на собственном оборудовании не расходует кредиты Platform и не учитывается в лимите облачного обучения.

Выбирай исходя из размера модели и набора данных, требований к памяти и бюджета. Platform предлагает 26 GPU NVIDIA по цене от $0.24 в час. Для большинства задач рекомендуется RTX PRO 6000, а бюджетные GPU подходят для небольших экспериментов. В бесплатных рабочих областях доступны 24 GPU; для B200 и B300 нужен план Pro или Enterprise. Перед началом диалог обучения показывает текущие цены, примерное время и стоимость.

Ты платишь за использованное время работы облачного GPU. Запуск, завершившийся с ошибкой до запуска GPU, ничего не стоит; после запуска GPU завершённые, отменённые и неудачные запуски оплачиваются за фактически прошедшее время. Если баланс кредитов становится отрицательным, активные облачные запуски останавливаются, а оплата начисляется за использованное время. Автоматическое пополнение помогает этого избежать. В остановленном запуске сохраняется последняя загруженная контрольная точка, если она есть. Функция Retry Training восстанавливает модель, набор данных и настройки обучения неудачного запуска.

Да. В бесплатных рабочих областях можно одновременно запускать до 3 заданий облачного обучения, в Pro — до 10, а в Enterprise ограничений нет. Обучение на собственном оборудовании в эти лимиты не входит.

Это зависит от размера набора данных и модели, размера изображения, количества эпох и GPU. Например, при настройках по умолчанию оценщик предполагает, что обучение YOLO26n на 1,000 изображениях в течение 100 эпох с размером 640 пикселей на RTX PRO 6000 займёт около 6 минут и будет стоить $0.23. Обучение более крупных моделей занимает больше времени. Фактические время и стоимость могут отличаться, поэтому перед началом проверь оценку для своей конфигурации.

Обучение модели оптимизирует параметры модели компьютерного зрения на размеченных примерах, чтобы она распознавала те же закономерности на новых изображениях. На Ultralytics Platform весь путь от аннотирования до обучения проходит в одной рабочей области: выбери набор данных, модель и облачный GPU, затем запусти обучение.

Да. Запусти обучение на официальной модели YOLO26, YOLO11, YOLOv8 или YOLOv5, на ранее обученной модели или на контрольной точке Ultralytics .pt, которую можно загрузить (до 1 GB). Чтобы улучшить модель с помощью новых изображений или классов, добавь их в набор данных и обучай модель на основе уже существующей. Это создаст новую дообученную модель, не изменяя оригинал.

Начни с небольшой модели Ultralytics YOLO26, например YOLO26n или YOLO26s. Небольшие модели быстрее обучаются и работают, поэтому подходят для edge-устройств; более крупные могут быть точнее, но требуют больше вычислительных ресурсов. Сравни небольшую и более крупную модель в одном проекте, а затем выбери модель с учетом точности, скорости и устройства, на котором будешь ее запускать.

Да. В тарифе Free нет абонентской платы, а при регистрации начисляется кредит на $5 или на общую сумму $25 после подтверждения корпоративного адреса электронной почты. Облачное обучение расходует кредиты в зависимости от времени использования GPU, а обучение на собственном оборудовании не требует оплаты Platform. Ознакомься с тарифами, чтобы узнать о планах и кредитах.

По умолчанию модели Ultralytics YOLO распространяются по лицензии AGPL-3.0, а планы Free и Pro не включают корпоративную лицензию. Чтобы использовать свои модели в проприетарных продуктах без обязательств по AGPL-3.0, тебе нужна корпоративная лицензия Ultralytics. Подробнее см. в разделе о лицензировании.