Huấn luyện và triển khai Ultralytics YOLO11 bằng Ultralytics HUB

Ultralytics YOLO11 là computer vision model tiên tiến mới nhất, được thiết kế cho các tasks như object detection, image classification và instance segmentation. Nó nhanh hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn so với các phiên bản mô hình YOLO (You Only Look Once) trước đó. YOLO11 có thể được sử dụng cho nhiều computer vision applications thời gian thực khác nhau. Tuyệt vời hơn cả, bắt đầu với Ultralytics YOLO11 cũng đơn giản và dễ dàng như mọi mô hình Ultralytics YOLO khác.

Trước đây chúng tôi đã thảo luận về các tính năng và cải tiến mới của YOLO11 và đề cập đến việc truy cập mô hình thông qua Ultralytics Python package hoặc Ultralytics HUB. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ dẫn dắt bạn cách sử dụng Ultralytics HUB từng bước để huấn luyện và triển khai Ultralytics YOLO11 một cách dễ dàng.

Link to this sectionGiới thiệu về Ultralytics HUB#

Ultralytics HUB là nền tảng no-code, thân thiện với người dùng của Ultralytics, được thiết kế để hợp lý hóa toàn bộ quy trình từ huấn luyện đến triển khai các mô hình YOLO, bao gồm các mô hình Ultralytics YOLO11 vừa ra mắt. Cho dù bạn là chuyên gia AI hay mới làm quen với thị giác máy tính, HUB cung cấp giao diện trực quan cho phép bạn tải lên datasets, chọn pre-trained models và tinh chỉnh chúng cho các nhu cầu cụ thể của mình. Chỉ với vài cú nhấp chuột, bạn có thể huấn luyện các mô hình cho các ứng dụng thời gian thực trong các ngành công nghiệp từ sản xuất đến nông nghiệp. HUB tập trung vào việc làm cho AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận mà không cần phải viết code phức tạp.

Hình 1. Ultralytics HUB là nền tảng no-code, thân thiện với người dùng.

Ultralytics HUB có các tùy chọn gói dịch vụ khác nhau, với gói miễn phí cho các truy cập cơ bản và gói Pro cung cấp các khả năng bổ sung như huấn luyện trên đám mây, cộng tác nhóm và tăng giới hạn sử dụng. Dưới đây là cái nhìn nhanh về một số tính năng chính do Ultralytics HUB cung cấp:

• Hỗ trợ tập dữ liệu tùy chỉnh: Tải lên và quản lý các dataset của riêng bạn để huấn luyện mô hình cá nhân hóa hơn.
• Tích hợp di động: Chạy các mô hình YOLO trên các thiết bị iOS và Android bằng ứng dụng Ultralytics HUB, với khả năng tăng tốc phần cứng để đạt hiệu suất tối ưu.
• Tài nguyên đám mây: Cơ sở hạ tầng đám mây hỗ trợ GPU cho phép huấn luyện mô hình nhanh hơn và hiệu quả hơn.
• Quản lý dự án dễ dàng: Ultralytics HUB giúp người dùng Pro dễ dàng quản lý các dự án và cộng tác với các thành viên trong nhóm thông qua tính năng Teams, giúp hợp lý hóa làm việc nhóm và chia sẻ tài nguyên.
• Inference API: HUB cung cấp cả API suy luận chia sẻ (shared) và chuyên dụng (dedicated). Người dùng có thể chạy các mô hình YOLO mà không cần thiết lập môi trường cục bộ.
• Ultralytics HUB-SDK: HUB-SDK nội bộ của chúng tôi giúp tích hợp dễ dàng các dịch vụ machine learning của Ultralytics vào các ứng dụng Python của bạn.

HUB cũng tích hợp với nhiều nền tảng khác nhau và người dùng có thể xuất các mô hình đã huấn luyện sang nhiều định dạng như ONNX, TensorFlow và CoreML, giúp việc triển khai trên nhiều nền tảng trở nên liền mạch. Về cơ bản, Ultralytics HUB đơn giản hóa các tác vụ AI phức tạp, từ xử lý dữ liệu đến triển khai mô hình thời gian thực, tất cả trong một công cụ toàn diện.

Link to this sectionThực hiện suy luận (inferences) trên Ultralytics HUB sử dụng YOLO11#

Để thực hiện suy luận trên Ultralytics HUB bằng YOLO11, chỉ cần điều hướng đến phần "Models" và chọn mô hình YOLO11 mà bạn quan tâm. Sau đó, bạn có thể nhấp vào "Preview" để thử nghiệm mô hình bằng cách tải lên bất kỳ hình ảnh nào.

Hình 2. Thử nghiệm Ultralytics YOLO11 trên Ultralytics HUB.

Tính năng này của HUB giúp bất kỳ ai, bất kể trình độ kinh nghiệm nào, cũng có thể kiểm tra model predictions với YOLO11 và xem cách nó hoạt động. Đây là cách thân thiện với người dùng để trải nghiệm thực tế với Ultralytics YOLO11 hoàn toàn miễn phí.

Link to this sectionHuấn luyện một mô hình Ultralytics YOLO11 tùy chỉnh trên Ultralytics HUB#

Sau khi tạo tài khoản, bạn có thể bắt đầu huấn luyện ngay bằng cách truy cập vào bảng điều khiển (dashboard). Từ đó, bạn có thể quản lý các dự án, tải lên các dataset và bắt đầu huấn luyện các mô hình YOLO11 của mình một cách dễ dàng. Nền tảng được thiết kế để giữ cho quy trình diễn ra nhanh chóng và không rắc rối nhất có thể.

Link to this sectionSử dụng các tập dữ liệu tùy chỉnh cho huấn luyện YOLO11 trên HUB#

Khi đã đăng nhập, bạn có thể nhấp vào "Datasets" từ menu bên trái để khám phá nhiều dataset có sẵn trên Ultralytics HUB. Các dataset này phục vụ cho nhiều tác vụ khác nhau, như oriented bounding boxes (OBB) object detection và pose estimation. Ví dụ: bạn có thể sử dụng COCO128 cho phát hiện đối tượng với 80 lớp hoặc Fashion-MNIST cho phân loại hình ảnh. Những dataset này đều có sẵn và được tối ưu hóa để huấn luyện các mô hình YOLO.

Hình 3. Ultralytics HUB cung cấp một cách thuận tiện để quản lý và áp dụng các tập dữ liệu tùy chỉnh của bạn.

Nếu bạn muốn làm việc với dữ liệu của riêng mình, bạn có thể tải lên các tập dữ liệu tùy chỉnh. Khi thực hiện việc này, hãy đảm bảo rằng dataset của bạn tuân theo cấu trúc YOLO, bao gồm một tệp YAML được định dạng đúng trong thư mục gốc và tệp phải được nén dưới dạng ZIP.

Sau khi dataset đã sẵn sàng, bạn có thể nhấp vào nút "Upload Dataset", chọn loại tác vụ và tải lên tệp ZIP. Sau khi tải lên, Ultralytics HUB sẽ tự động xác thực dataset của bạn và bạn có thể bắt đầu huấn luyện các mô hình YOLO ngay lập tức. Bạn cũng có thể quản lý và xem chi tiết dataset của mình, chẳng hạn như các tập dữ liệu chia nhỏ (train, validation, test) và phân tích dữ liệu để đảm bảo nó sẵn sàng cho việc huấn luyện mô hình.

Hình 4. Bạn có thể tải lên tập dữ liệu tùy chỉnh và xem chi tiết dữ liệu của mình.

Link to this sectionHuấn luyện và giám sát YOLO11 hiệu quả với Ultralytics HUB#

Để bắt đầu huấn luyện mô hình YOLO11 bằng tính năng Cloud Training của Ultralytics HUB, bạn cần nâng cấp lên gói Pro. Là người dùng Pro, các tài nguyên GPU sẽ dành cho bạn để huấn luyện nhanh hơn và hiệu quả hơn. Sau khi đã nâng cấp, hãy truy cập phần "Models", chọn biến thể mô hình YOLO11 mà bạn mong muốn và định cấu hình các cài đặt huấn luyện.

Hình 5. Huấn luyện mô hình YOLO11 trên HUB với vài cú nhấp chuột.

Bạn có thể chọn số lượng epochs (xác định số lần mô hình sẽ duyệt qua toàn bộ dataset) hoặc đặt thời lượng cụ thể cho quá trình huấn luyện theo thời gian. Trước khi việc huấn luyện mô hình bắt đầu, Ultralytics HUB sẽ khởi tạo một instance GPU chuyên dụng để đảm bảo hiệu suất được tối ưu hóa. Tùy thuộc vào nhu cầu, việc khởi tạo có thể mất một chút thời gian, nhưng sẽ không có phí nào được tính vào tài khoản của bạn trong quá trình này.

Sau khi hoàn tất cài đặt, nhấp vào "Start Training" để bắt đầu phiên huấn luyện. Trong suốt quá trình, bạn có thể theo dõi tiến độ theo thời gian thực thông qua bảng điều khiển. Nó cung cấp cho bạn khả năng tạm dừng, dừng hoặc tiếp tục huấn luyện khi cần. Nếu số dư tài khoản của bạn thấp trong quá trình huấn luyện theo epoch, phiên huấn luyện sẽ tạm dừng, cho phép bạn nạp thêm số dư trước khi tiếp tục. Nền tảng tự động lưu các checkpoints, nghĩa là bạn có thể tiếp tục từ nơi bạn đã dừng lại.

Khi kết thúc huấn luyện, bạn có thể kiểm tra tất cả chi phí thông qua tab thanh toán, nơi bạn sẽ tìm thấy các báo cáo chi phí chi tiết giúp việc theo dõi chi tiêu và quản lý quá trình huấn luyện của bạn trở nên dễ dàng.

Hình 6. Bạn có thể giám sát việc huấn luyện mô hình khi đang diễn ra.

Link to this sectionTriển khai mô hình Ultralytics YOLO11 tùy chỉnh của bạn bằng HUB#

Khi triển khai mô hình YOLO11 đã huấn luyện tùy chỉnh bằng Ultralytics HUB, có hai tùy chọn chính: Shared Inference API và Dedicated Inference API. Để sử dụng mô hình đã triển khai, bạn có thể gửi các yêu cầu suy luận đến API bằng Python hoặc cURL, tùy thuộc vào thiết lập của bạn. Quy trình chung bao gồm việc gửi tệp hình ảnh cùng với các tham số liên quan (như kích thước hình ảnh và ngưỡng tin cậy) đến API. Ultralytics HUB sẽ trả về các dự đoán ở định dạng JSON đơn giản mà bạn có thể xử lý thêm.

Shared Inference API là một giải pháp hiệu quả về chi phí cho người dùng ở gói miễn phí và cung cấp 100 lượt gọi mỗi giờ và lên đến 1000 lượt gọi hàng tháng. Nó loại bỏ nhu cầu về môi trường cục bộ và hỗ trợ triển khai nhanh chóng trực tiếp từ Ultralytics HUB.

Dedicated Inference API, dành cho người dùng Pro, phù hợp hơn cho các triển khai quy mô lớn hoặc các ứng dụng thời gian thực. Nó cung cấp khả năng triển khai chỉ với một cú nhấp chuột trong môi trường đám mây chuyên dụng được hỗ trợ bởi Google Cloud Run. Tùy chọn này được tối ưu hóa cho các ứng dụng hiệu suất cao, đảm bảo độ trễ dưới 100ms và phạm vi phủ sóng toàn cầu trên 38 khu vực để xử lý thời gian thực. Nó cũng hỗ trợ các tính năng bảo mật nâng cao, làm cho nó phù hợp với các ngành có yêu cầu bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt.

Sau khi bạn đã chọn giữa Shared hoặc Dedicated Inference API để triển khai mô hình YOLO11 của mình, các bước tiếp theo rất đơn giản và hiệu quả. Bạn có thể mở tab "Deploy" bên trong trang mô hình của mình trên Ultralytics HUB. Nếu bạn đang sử dụng Shared Inference API, bạn có thể xem hướng dẫn này để làm theo các chỉ dẫn thiết lập các lệnh gọi API của mình. Đối với người dùng Dedicated Inference API, chỉ cần nhấp vào nút Start Endpoint để khởi tạo điểm cuối. Sau khi hoạt động, HUB sẽ cung cấp cho bạn một URL duy nhất để sử dụng cho các tác vụ suy luận của mình.

Hình 7. Sử dụng Ultralytics HUB Dedicated Inference API rất đơn giản.

Link to this sectionCác tùy chọn triển khai khác được cung cấp bởi HUB#

Nếu dự án của bạn cần một mô hình ở định dạng cụ thể hoặc để sử dụng ngoại tuyến (offline), Ultralytics HUB cung cấp các tùy chọn xuất như ONNX, CoreML hoặc TensorFlow để hỗ trợ nhiều nền tảng, từ di động đến các hệ thống đám mây. Đối với các nhà phát triển muốn tích hợp các mô hình trực tiếp vào ứng dụng, Ultralytics HUB-SDK cung cấp cách hiệu quả để quản lý triển khai thông qua Python. Bằng cách sử dụng API keys hoặc thông tin đăng nhập Ultralytics, bạn có thể dễ dàng kiểm soát việc triển khai và chạy suy luận trong mã nguồn của mình, mang lại sự linh hoạt cần thiết cho việc tích hợp liền mạch.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Ultralytics HUB là một nền tảng tất-cả-trong-một được thiết kế để làm cho việc huấn luyện và triển khai các mô hình YOLO11 trở nên dễ dàng cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia. Nó hỗ trợ nhiều tác vụ, từ tải lên dataset đến cấu hình huấn luyện, cung cấp các tùy chọn triển khai linh hoạt như Shared và Dedicated Inference APIs. Cho dù bạn đang triển khai thông qua API hay xuất mô hình để sử dụng ngoại tuyến, HUB đảm bảo việc tích hợp liền mạch trên các nền tảng. Với các tùy chọn cho ứng dụng thời gian thực và các giải pháp có khả năng mở rộng, Ultralytics HUB có thể được sử dụng cho nhiều nhu cầu triển khai khác nhau cho cả người dùng trình độ mới bắt đầu và nâng cao.

Khám phá GitHub repository của chúng tôi và tham gia cộng đồng sôi động của chúng tôi để tìm hiểu sâu hơn về AI. Khám phá cách AI thị giác đang thúc đẩy đổi mới trong các ngành như chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp.