Ultralytics Platform: Năm công cụ, một nền tảng thị giác máy tính

Hôm nay, chúng tôi ra mắt Ultralytics Platform, nền tảng computer vision end-to-end tối ưu, được thiết kế để đơn giản hóa cách xây dựng và triển khai các hệ thống vision AI. Mặc dù computer vision, một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc diễn giải hình ảnh và video, đã vận hành nhiều hệ thống mà chúng ta sử dụng ngày nay, việc xây dựng các giải pháp này theo cách truyền thống vốn rất phức tạp.

Đối với nhiều kỹ sư AI và nhà phát triển machine learning, việc xây dựng một ứng dụng computer vision vẫn đòi hỏi phải chuyển đổi giữa nhiều công cụ trong suốt quá trình phát triển. Một nhóm có thể quản lý dataset và annotation trên một platform, chạy model training trên một platform khác, đồng thời dựa vào các dịch vụ bổ sung để kiểm thử prediction, theo dõi experiment và triển khai hệ thống vào production.

Khi dự án phát triển, việc chuyển đổi công cụ có thể làm chậm quá trình phát triển và gia tăng overhead vận hành. Thay vì tập trung cải thiện model và xây dựng các ứng dụng computer vision mới, các nhóm thường phải dành thời gian quản lý workflow, di chuyển dữ liệu giữa các công cụ và cấu hình infrastructure.

Ultralytics Platform được tạo ra để tinh gọn và tăng tốc quy trình này. Bằng cách đưa annotation, training, validation, deployment và monitoring vào cùng một environment, platform thay thế nhiều công cụ trong toàn bộ vision AI stack bằng một nền tảng computer vision duy nhất, giúp các nhóm xây dựng và triển khai hệ thống vision AI có khả năng mở rộng hiệu quả hơn.

Hình 1. Khái quát quá trình chuẩn bị dataset bằng Ultralytics Platform (Nguồn)

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách Ultralytics Platform thay thế nhiều công cụ bằng một nền tảng computer vision hợp nhất. Hãy bắt đầu!

Vấn đề đa công cụ trong quá trình phát triển computer vision#

Việc xây dựng một giải pháp computer vision gồm nhiều giai đoạn, từ chuẩn bị dataset đến triển khai hệ thống vào production. Trong nhiều trường hợp, các nhóm sử dụng những công cụ khác nhau cho từng phần của workflow này, bao gồm:

• Công cụ quản lý dataset: Các nhóm sử dụng những công cụ này để lưu trữ và sắp xếp hình ảnh, video, sau đó dùng làm dữ liệu training cho các hệ thống computer vision.
• Công cụ annotation: Các platform này cho phép developer và nhóm dữ liệu gán nhãn đối tượng, segment hoặc keypoint trong hình ảnh để hệ thống có thể học các pattern từ dữ liệu trực quan.
• Công cụ và framework training model: Developer dựa vào các công cụ này để training hệ thống computer vision bằng dataset đã được annotation và các deep learning model, thường làm việc trong các machine learning framework dựa trên Python như PyTorch và TensorFlow.
• Công cụ kiểm thử và inference: Trước khi deployment, các nhóm chạy model trên hình ảnh hoặc video mới để kiểm tra prediction và đánh giá hiệu suất của hệ thống.
• Công cụ deployment và monitoring: Khi một giải pháp vision AI đã sẵn sàng để phát hành, infrastructure bổ sung được sử dụng để chạy ứng dụng trong production và theo dõi hiệu suất theo thời gian.

Việc quản lý riêng lẻ các công cụ này có thể khiến workflow phát triển khó điều phối hơn. Các nhóm phải dành thời gian di chuyển dữ liệu giữa các platform, duy trì integration và cấu hình infrastructure, thay vì tập trung cải thiện ứng dụng computer vision.

Nền tảng vision AI end-to-end là gì?#

Trước khi đi sâu vào các tính năng chính của Ultralytics Platform và những gì platform có thể thực hiện, hãy cùng tìm hiểu ý nghĩa của một nền tảng computer vision end-to-end.

Nói một cách đơn giản, Ultralytics Platform cung cấp một nơi duy nhất để developer xây dựng và vận hành các ứng dụng computer vision. Thay vì phụ thuộc vào các dịch vụ riêng biệt cho từng phần của quy trình phát triển, cá nhân và nhóm có thể làm việc với dữ liệu trực quan, training model và algorithm, kiểm thử kết quả, cũng như chạy ứng dụng trong cùng một environment.

Hình 2. Kiểm thử model trên Ultralytics Platform (Nguồn)

Cách tiếp cận này giúp developer dễ dàng thử nghiệm, cải thiện hệ thống và thúc đẩy dự án mà không phải liên tục chuyển đổi giữa các công cụ.

Cách Ultralytics Platform đơn giản hóa workflow vision AI#

Ultralytics Platform được định hình qua nhiều năm làm việc chặt chẽ với cộng đồng computer vision. Các cuộc trao đổi với developer và những nhóm xây dựng hệ thống vision AI liên tục đề cập đến một số thách thức phổ biến.

Ví dụ, một mối quan tâm chính là data annotation, công việc có thể tốn nhiều thời gian khi cần gán nhãn các dataset lớn. Một thách thức khác xuất hiện khi các nhóm cố gắng đưa hệ thống vào production, nơi việc triển khai ứng dụng trên các environment và cấu hình hardware khác nhau thường đòi hỏi thêm tooling.

Nhiều nhóm cũng phải xử lý việc chuyển đổi công cụ, vì công cụ annotation, environment training và hệ thống deployment thường bị phân tán trên nhiều platform. Ultralytics Platform giải quyết tất cả những phức tạp này bằng một loạt tính năng tích hợp sẵn.

Tổng quan về các tính năng chính của Ultralytics Platform#

Hãy cùng đi sâu vào một số chức năng chính của Ultralytics Platform, giúp tinh gọn những thách thức này và toàn bộ workflow vision AI:

• Annotation dữ liệu thông minh: Các công cụ annotation tích hợp sẵn giúp nhóm gán nhãn dataset nhanh hơn với những tính năng như annotation thông minh được hỗ trợ bởi Mô hình phân đoạn mọi đối tượng (SAM) và các phím tắt giúp tinh gọn workflow annotation.
• Training model tích hợp: Developer có thể training các model pre-trained trực tiếp trong platform, đồng thời theo dõi experiment và monitoring hiệu suất thông qua các dashboard tương tác.
• Kiểm thử inference trên browser: Các nhóm có thể nhanh chóng kiểm thử prediction trên browser để đánh giá hiệu suất hệ thống trước khi deployment vào production.
• Tùy chọn deployment linh hoạt: Model có thể được export sang 17 format khác nhau hoặc được triển khai thông qua các inference service dùng chung và endpoint chuyên dụng trên 43 region toàn cầu.
• Monitoring tích hợp: Platform cung cấp các dashboard giúp nhóm theo dõi kết quả experiment, hiệu suất hệ thống và tình trạng deployment tại một nơi.

Từ dữ liệu thô đến deployment với Ultralytics Platform#

Khi tìm hiểu thêm về Ultralytics Platform, bạn có thể tự hỏi việc sử dụng platform trên thực tế sẽ như thế nào. Để hình dung rõ hơn, hãy cùng xem qua một ví dụ đơn giản.

Hãy xem xét việc xây dựng một hệ thống kiểm tra trực quan cho dây chuyền sản xuất. Mục tiêu là tự động nhận diện các sản phẩm hư hỏng hoặc lỗi khi chúng di chuyển qua quy trình sản xuất.

Quy trình thường bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu trực quan. Sử dụng nền tảng computer vision mới của Ultralytics, bạn có thể upload hình ảnh hoặc video sản phẩm từ dây chuyền sản xuất và sắp xếp chúng thành các dataset dùng để training model phát hiện lỗi.

Tiếp theo là data annotation. Với các công cụ annotation thủ công hoặc được hỗ trợ bởi AI tích hợp trong platform, bạn có thể gán nhãn lỗi trực tiếp trên hình ảnh cho 5 tác vụ detection. Những cải tiến đằng sau các tính năng như annotation thông minh, được hỗ trợ bởi SAM, và các template skeleton pose tích hợp cho phép đặt keypoint chỉ bằng một cú nhấp chuột, giúp tinh gọn workflow vốn có thể mất hàng giờ.

Khi dataset đã sẵn sàng, bạn có thể chuyển sang training model. Platform cho phép bạn training các model computer vision, chẳng hạn như model Ultralytics YOLO, bằng dữ liệu đã gán nhãn. Trong quá trình training, bạn có thể monitoring các metric hiệu suất, theo dõi experiment và tối ưu model theo thời gian để cải thiện hiệu suất hệ thống từ một dashboard duy nhất.

Sau training, bước tiếp theo là testing và validation. Bạn có thể chạy prediction trên hình ảnh mới ngay trong platform để kiểm tra mức độ chính xác của hệ thống khi phát hiện lỗi và xác định những khu vực có thể cần cải thiện thêm.

Cuối cùng, khi hệ thống hoạt động tốt, hệ thống có thể được triển khai vào production. Ultralytics Platform hỗ trợ export model sang nhiều format hoặc triển khai chúng thông qua inference service và endpoint để có thể chạy trong các environment thực tế.

Hình 3. Ví dụ về export model bằng Ultralytics Platform (Nguồn)

Bằng cách hỗ trợ từng bước trong pipeline này, Ultralytics Platform giúp chuyển đổi dễ dàng hơn từ dữ liệu trực quan thô sang một ứng dụng computer vision hoạt động, có thể tự động phát hiện lỗi trên dây chuyền sản xuất.

Các use case vision AI bạn có thể xây dựng với Ultralytics Platform#

Trong hầu hết ứng dụng mà dữ liệu trực quan có thể được chuyển đổi thành thông tin và sử dụng để tự động hóa quy trình, computer vision đều có thể tạo ra khác biệt. Điều này đúng trong nhiều ngành, từ healthcare đến automotive, và Ultralytics Platform được xây dựng để hỗ trợ tính linh hoạt này.

Platform hỗ trợ native các model state-of-the-art như Ultralytics YOLO26 và nhiều tác vụ computer vision, bao gồm object detection, image classification, instance segmentation, pose estimation và phát hiện bounding box định hướng (OBB). Nhờ tính linh hoạt này, developer có thể xây dựng ứng dụng cho nhiều tình huống khác nhau cần phân tích hình ảnh hoặc video.

Ví dụ, các nhóm có thể tạo hệ thống monitoring dưới nước theo thời gian thực trong môi trường biển, đếm tế bào trong nghiên cứu y khoa và sinh học, theo dõi động vật hoang dã trong các hệ sinh thái hẻo lánh, hỗ trợ hệ thống perception cho xe tự hành và điều hướng robot qua các môi trường phức tạp. Và đó mới chỉ là phần nổi của những gì computer vision có thể thực hiện.

Hình 4. Annotation hình ảnh để phát hiện động vật hoang dã trên Ultralytics Platform (Nguồn)

Vì sao Ultralytics Platform là tương lai của vision AI#

Khi computer vision ngày càng được sử dụng rộng rãi, việc giúp phát triển vision AI dễ tiếp cận hơn ngày càng trở nên quan trọng. Nhiều developer và tổ chức muốn thử nghiệm với dữ liệu trực quan và xây dựng ứng dụng AI, nhưng các setup phát triển truyền thống có thể khiến việc bắt đầu trở nên khó khăn.

Ultralytics Platform giúp giảm những rào cản này bằng cách cung cấp một environment nơi developer có thể nhanh chóng bắt đầu làm việc với công nghệ computer vision. Thay vì dành thời gian thiết lập infrastructure hoặc tích hợp nhiều công cụ khác nhau, các nhóm có thể tập trung thử nghiệm ý tưởng và xây dựng ứng dụng thực tiễn.

Khả năng tiếp cận này mở ra cơ hội để nhiều developer, researcher và tổ chức hơn khám phá vision AI. Nhờ đó, nhiều nhóm hơn có thể chuyển đổi dữ liệu trực quan thành insight có ý nghĩa và tạo ra các ứng dụng giải quyết vấn đề trong thực tế.

Khi vision AI tiếp tục mở rộng trong nhiều ngành, chúng tôi tin rằng Ultralytics Platform sẽ giúp việc phát triển trở nên dễ tiếp cận hơn và đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của computer vision.

Bắt đầu với Ultralytics Platform#

Bắt đầu xây dựng các dự án computer vision với Ultralytics Platform ngay hôm nay. Bạn có thể khám phá platform thông qua gói miễn phí, bao gồm credit đăng ký cho cloud training và quyền truy cập vào các công cụ cốt lõi để quản lý dataset, annotation hình ảnh, training model và deployment ứng dụng.

Khi dự án phát triển, bạn có thể mở rộng quy mô sử dụng với các gói bổ sung cung cấp nhiều tài nguyên compute, storage, tính năng cộng tác và năng lực deployment hơn. Platform cũng sử dụng hệ thống định giá dựa trên credit cho các dịch vụ như cloud training và managed endpoint, cho phép nhóm chạy experiment và triển khai ứng dụng đồng thời theo dõi minh bạch mức sử dụng.

Những điểm chính#

Công nghệ xử lý hình ảnh và computer vision đang nhanh chóng chuyển từ các thử nghiệm nghiên cứu sang những hệ thống thực tế vận hành công nghệ hằng ngày. Ultralytics Platform giúp tăng tốc quá trình chuyển đổi này bằng cách cung cấp cho developer một phương thức đơn giản hơn để xây dựng, kiểm thử và triển khai ứng dụng vision AI. Với ít rào cản hơn giữa ý tưởng và deployment, thế hệ giải pháp computer vision tiếp theo có thể được xây dựng nhanh hơn bao giờ hết.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá repository GitHub để tìm hiểu thêm về các model computer vision. Đọc về những ứng dụng như AI trong nông nghiệp và computer vision trong robotics trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép và bắt đầu xây dựng model vision AI của riêng bạn.