Günler değil, birkaç tıklamayla görsel yapay zekâ modelleri eğit

Evet. Ultralytics Platform, kendi GPU'larında veya CPU'larında yerel eğitimi destekler. Ultralytics Python paketini kur, API anahtarını ayarla ve eğitime başla. Gerçek zamanlı metrikler, bulut eğitim çalışmalarının yanında doğrudan platform panosuna aktarılır. Böylece kendi donanımını kullanırken tüm deneylerini tek bir yerde düzenli tutabilirsin.

Ultralytics Platform, saatlik 0,24 ila 4,99 ABD doları arasında değişen 22 GPU seçeneği sunar. Çoğu iş yükü için RTX PRO 6000 (96 GB, saatlik 1,89 ABD doları) güçlü bir varsayılan seçenektir. Zamanın kritik olduğu eğitimlerde H100 ve H200 en yüksek performansı sağlar. Testler ve küçük veri kümeleri için RTX 2000 Ada (saatlik 0,24 ABD doları) gibi bütçe dostu seçenekler iyi çalışır. Platform, başlamadan önce tahmini maliyeti ve süreyi gösterir; böylece projen için hız ve bütçe arasındaki doğru dengeyi seçebilirsin.

Bir eğitim çalışması başarısız olursa ücretlendirilmezsin. Yalnızca tamamlanan veya manuel olarak iptal edilen çalışmalardaki gerçek GPU süresi için ücret ödersin. Kontrol noktaları eğitim boyunca kaydedilir; bu nedenle bir çalışma kesintiye uğrar veya iptal edilirse o ana kadarki ilerlemen korunur. Sorunları teşhis etmek ve ayarları değiştirerek eğitimi yeniden başlatmak için konsol günlüklerini inceleyebilirsin.

Evet. Ultralytics Platform eş zamanlı eğitim çalışmalarını destekler. Free plan kullanıcıları aynı anda en fazla 3 eğitim işi, Pro kullanıcıları 10 ve Enterprise kullanıcıları sınırsız eş zamanlı iş çalıştırabilir. Her çalışmaya kendi özel GPU örneği atanır.

Eğitim süresi veri kümesinin boyutuna, model boyutuna, epoch sayısına ve GPU seçimine bağlıdır. Referans olarak, YOLO26n modelini 1.000 görüntüyle 100 epoch boyunca RTX PRO 6000 üzerinde eğitmek yaklaşık 2 ila 3 saat sürer. YOLO26x gibi daha büyük modeller aynı yapılandırmada daha uzun sürer. Platform, eğitim başlamadan önce maliyeti ve süreyi tahmin eder; böylece her zaman ne beklemen gerektiğini bilirsin.

Model eğitimi, bir bilgisayarlı görü modeline görsel verilerdeki örüntüleri tanımayı öğretme sürecidir. Eğitim sırasında model, etiketlenmiş binlerce görüntüyü işler, parametrelerini ayarlar ve nesneleri algılama, bölütleme veya sınıflandırma becerisini kademeli olarak geliştirir. Ultralytics Platform'da eğitim, etiketleme ve dağıtım iş akışına doğrudan entegre edilmiştir. Veri kümen etiketlendiğinde bir YOLO modeli seçebilir, bir bulut GPU'su belirleyebilir ve platformdan ayrılmadan eğitimi başlatabilirsin.