Ngày 18 tháng 3 năm 2026
Chú thích, huấn luyện và triển khai các mô hình thị giác máy tính sẵn sàng cho sản xuất trong một không gian làm việc toàn diện được xây dựng dành cho các nhóm đang triển khai AI thị giác thực tế.
Chúng tôi đã xây dựng Ultralytics Hệ sinh thái mã nguồn mở giúp mọi người dễ dàng tiếp cận với thị giác máy tính. Hàng triệu nhà phát triển trên toàn thế giới hiện đang huấn luyện các mô hình Ultralytics YOLO để hỗ trợ mọi thứ, từ dây chuyền kiểm tra nhà máy đến hệ thống giao hàng tự động.
Nhưng qua nhiều năm, chúng tôi vẫn liên tục nhận được phản hồi tương tự từ cộng đồng: việc huấn luyện một mô hình mạnh mẽ không còn là rào cản lớn nhất trong lĩnh vực thị giác máy tính nữa. Vấn đề chính là đưa nó vào sản xuất.
Hôm nay, chúng ta sẽ thay đổi điều đó. Hãy cùng gặp gỡ Ultralytics Platform : nền tảng toàn diện tối ưu được xây dựng chuyên dụng để đưa trí tuệ nhân tạo thị giác của bạn từ dữ liệu thô đến triển khai thực tế ở cấp độ sản xuất.
Khoảng cách giữa một mô hình tuyệt vời và một sản phẩm tuyệt vời.
Trong thập kỷ qua, thị giác máy tính và học sâu đã nhanh chóng phát triển từ lĩnh vực nghiên cứu thành cơ sở hạ tầng quan trọng hỗ trợ các hệ thống thực tế. Chúng hỗ trợ kiểm tra chất lượng trên dây chuyền sản xuất, cho phép bán lẻ không cần thu ngân, điều khiển robot phẫu thuật và giữ cho xe tự hành đi đúng hướng. Các mô hình chưa bao giờ có khả năng cao hơn thế, nhưng hành trình từ một nguyên mẫu hoạt động đến một hệ thống sản xuất đáng tin cậy thì sao? Điều đó vẫn khó khăn hơn so với lẽ ra phải vậy.
Hầu hết các nhóm hiện nay đều kết hợp các công cụ riêng biệt để chú thích, đào tạo, theo dõi thử nghiệm, triển khai và giám sát. Mỗi lần tích hợp đều làm tăng thêm độ phức tạp. Mỗi lần chuyển giao đều làm chậm tiến độ. Và nhiều tuần có thể trôi qua một cách lặng lẽ, chỉ để quản lý cơ sở hạ tầng thay vì xây dựng ứng dụng.
Trong quá trình hợp tác chặt chẽ với các nhà phát triển, các công ty khởi nghiệp và các nhóm doanh nghiệp trong cộng đồng thị giác máy tính, ba thách thức sau liên tục xuất hiện:
Những thách thức lặp đi lặp lại này chính là nút thắt cổ chai quyết định sự phát triển của thị giác máy tính hiện đại và cuối cùng đã dẫn chúng tôi đến việc xây dựng hệ thống này. Ultralytics Nền tảng này giúp đơn giản hóa quy trình làm việc từ khâu chuẩn bị dữ liệu đến triển khai và kết nối các giai đoạn quan trọng của quá trình phát triển thị giác máy tính, cho phép các nhóm dễ dàng chuyển từ các mô hình đầy hứa hẹn sang các hệ thống AI thị giác thực tế.
Ultralytics Nền tảng này tích hợp mọi giai đoạn của quy trình làm việc thị giác máy tính, từ quản lý dữ liệu đến chú thích, huấn luyện mô hình, triển khai và giám sát. Tất cả đều nằm trong một không gian làm việc duy nhất, được kết nối để giảm độ phức tạp và đẩy nhanh quá trình từ ý tưởng đến tác động thực tế.
Tải lên hình ảnh hoặc video của bạn. Gắn nhãn chúng bằng các công cụ chú thích tích hợp sẵn. Huấn luyện các mô hình như Ultralytics YOLO26 trực tiếp trên nền tảng. Triển khai toàn cầu. Giám sát hiệu suất theo thời gian thực. Mọi giai đoạn đều được kết nối liền mạch, vì vậy bạn có thể tập trung vào việc xây dựng ứng dụng thay vì quản lý cơ sở hạ tầng.
Việc biến một ý tưởng về thị giác máy tính thành một hệ thống hoạt động thực tế bao gồm nhiều giai đoạn, từ chuẩn bị dữ liệu đến chạy mô hình trong môi trường sản xuất. Ultralytics Nền tảng này tổ chức quy trình thành một luồng công việc rõ ràng, đơn giản, giúp bạn dễ dàng chuyển từ ý tưởng ban đầu đến mô hình đã triển khai.
Việc gắn nhãn dữ liệu theo truyền thống là một trong những phần tốn nhiều thời gian nhất trong bất kỳ dự án thị giác máy tính nào. Ultralytics Nền tảng này giúp tăng tốc đáng kể và được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của bạn bất kể dữ liệu được lưu trữ ở đâu.
Bạn có thể tải lên hình ảnh thô, video hoặc kho lưu trữ dữ liệu, nhập các bộ dữ liệu đã được gắn nhãn. YOLO hoặc COCO định dạng, hoặc sao chép các bộ dữ liệu công khai được chia sẻ bởi Ultralytics cộng đồng. Cho dù bạn đang bắt đầu từ đầu hay xây dựng dựa trên công việc hiện có, dữ liệu của bạn đã sẵn sàng để sử dụng ngay khi được đưa lên nền tảng.
Nếu hình ảnh hoặc video của bạn chưa được gắn nhãn, trình chỉnh sửa chú thích tích hợp sẽ giúp bạn thực hiện việc này nhanh hơn đáng kể. Nó hỗ trợ mọi tác vụ thị giác máy tính chính, từ phát hiện đối tượng và phân đoạn đối tượng đến ước lượng tư thế, phát hiện hộp giới hạn định hướng (OBB) và phân loại hình ảnh, với các công cụ được thiết kế cho cả tốc độ và độ chính xác.
Khả năng nổi bật ở đây là SAM Chú thích thông minh được hỗ trợ bởi 3. Sử dụng Mô hình Segment Anything 3 ( SAM 3) Bạn có thể tạo mặt nạ chính xác, khung bao hoặc khung định hướng bằng cách nhấp vào một đối tượng và tinh chỉnh với một vài điểm. Việc trước đây mất hàng giờ để vẽ thủ công giờ chỉ mất vài phút, giúp các nhóm có khả năng xây dựng bộ dữ liệu chất lượng cao với tốc độ phù hợp với tốc độ phát triển của họ.
Các mẫu khung xương tư thế, phím tắt, quản lý lớp nội tuyến và hỗ trợ hoàn tác/làm lại tạo nên trải nghiệm chú thích được thiết kế để giúp bạn luôn làm việc hiệu quả.
Sau khi dữ liệu của bạn được gắn nhãn, việc huấn luyện chỉ cần một cú nhấp chuột. Ultralytics YOLO26, YOLO11 và toàn bộ dòng sản phẩm của họ Ultralytics YOLO Các mô hình được hỗ trợ nguyên bản và có thể được huấn luyện trực tiếp trên nền tảng bằng cách sử dụng bộ xử lý đồ họa đám mây (GPU) hoặc được huấn luyện trên phần cứng cục bộ trong khi truyền dữ liệu về nền tảng.
Hãy lựa chọn từ nhiều loại dịch vụ đám mây khác nhau. GPU các tùy chọn, bao gồm RTX 4090, RTX PRO 6000, NVIDIA Bạn có thể sử dụng A100, H100, và nhiều thiết bị khác, hoặc huấn luyện trên phần cứng cục bộ của riêng mình trong khi truyền dữ liệu số liệu thời gian thực về nền tảng. Mỗi thử nghiệm được tự động tổ chức thành các dự án nhóm các mô hình liên quan lại với nhau, giúp việc quản lý trở nên dễ dàng hơn. track Nghiên cứu cách các tập dữ liệu, tham số và cấu hình khác nhau ảnh hưởng đến kết quả và xác định các mô hình mạnh nhất.
Theo dõi đường cong tổn thất, độ chính xác, độ thu hồi và độ chính xác trung bình ( mAP ) khi chúng phát triển qua từng kỷ nguyên. Khám phá ma trận nhầm lẫn và đường cong độ chính xác-độ thu hồi để hiểu chính xác mô hình của bạn hoạt động tốt ở đâu và cần cải thiện ở đâu. So sánh nhiều lần chạy cạnh nhau để tìm ra cấu hình mang lại kết quả tốt nhất.
Ultralytics Nền tảng này cũng tự động quản lý các giai đoạn quan trọng của vòng đời huấn luyện. Các điểm kiểm tra được lưu lại trong suốt quá trình huấn luyện, bảo toàn cả mô hình hoạt động tốt nhất và trọng số huấn luyện cuối cùng. Các mô hình được huấn luyện trước có thể được tinh chỉnh trực tiếp trong nền tảng, và các mô hình đã huấn luyện có thể được tải lên hoặc tải xuống để sử dụng trong các môi trường khác, mang lại cho các nhóm sự linh hoạt tối đa về cách thức và địa điểm làm việc.
Không cần phải cấp phát cơ sở hạ tầng. Không cần thiết lập dịch vụ theo dõi thử nghiệm riêng biệt. Chỉ cần một quy trình rõ ràng, hiệu quả từ dữ liệu đã được gắn nhãn đến mô hình đã được huấn luyện sẵn sàng cho thế giới thực.
Một mô hình được đào tạo bài bản cần một lộ trình đưa vào sản xuất hiệu quả tương đương. Ultralytics Nền tảng này cung cấp điều đó.
Hãy bắt đầu bằng cách xác thực kết quả suy luận của mô hình trực tiếp trong trình duyệt. Khi bạn tự tin về kết quả, hãy triển khai đến 43 khu vực toàn cầu với các điểm cuối chuyên dụng có khả năng tự động mở rộng quy mô để phù hợp với nhu cầu, mỗi điểm cuối đều có một điểm cuối API duy nhất sẵn sàng để tích hợp vào ứng dụng của bạn.
Cho dù bạn cần triển khai trên đám mây hay chạy mô hình trên các thiết bị biên, thì... Ultralytics Nền tảng này cung cấp các tùy chọn linh hoạt được thiết kế cho cả hai trường hợp. Tất cả Ultralytics YOLO Các mô hình được tối ưu hóa sẵn để chạy hiệu quả trên nhiều môi trường, mang lại hiệu suất đáng tin cậy ngay cả trên phần cứng biên với tài nguyên tính toán hạn chế. Đối với các nhóm cần chạy mô hình bên ngoài nền tảng, Ultralytics Hỗ trợ xuất sang 17 định dạng đã được kiểm chứng, bao gồm ONNX , TensorRT , CoreML , TFLite , Và OpenVINO Nhờ đó, các mô hình của bạn có thể chạy nguyên bản trên các dịch vụ đám mây, thiết bị di động, hệ thống biên và nhiều hơn nữa.
Sau khi các mô hình của bạn được đưa vào hoạt động, tính năng giám sát tích hợp trong bảng điều khiển triển khai sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện về hiệu suất sản xuất: khối lượng yêu cầu, số liệu độ trễ, tỷ lệ lỗi, trạng thái hoạt động của điểm cuối và nhật ký chi tiết. Bạn cũng có thể xem lại nhật ký, kiểm tra trạng thái hoạt động của điểm cuối, và track Hiệu suất được theo dõi theo thời gian để giúp đảm bảo hệ thống thị giác máy tính của bạn hoạt động ổn định trong môi trường sản xuất và xác định các cơ hội để tối ưu hóa hiệu suất.
Hãy bắt đầu ngay hôm nay, hoặc tìm hiểu tài liệu Ultralytics để hiểu rõ hơn về những khả năng của nền tảng này.
Khi bạn tìm hiểu thêm về Ultralytics Khi tìm hiểu về nền tảng này, bạn sẽ nhanh chóng nhận thấy mục tiêu của nó không chỉ dừng lại ở việc cung cấp các công cụ để xây dựng hệ thống thị giác máy tính. Về bản chất, nền tảng này được thiết kế để giúp việc phát triển trí tuệ nhân tạo thị giác trở nên dễ tiếp cận và thân thiện hơn với người dùng trong cộng đồng rộng lớn hơn.
Trong quá khứ, việc xây dựng và triển khai các hệ thống AI đòi hỏi cơ sở hạ tầng chuyên dụng, công cụ phức tạp và khoản đầu tư ban đầu đáng kể. Ngay cả khi việc huấn luyện các mô hình mạnh mẽ trở nên dễ dàng hơn, quy trình làm việc xung quanh - quản lý tập dữ liệu, chạy thử nghiệm, triển khai mô hình và bảo trì cơ sở hạ tầng - vẫn rất khó khăn đối với các cá nhân và nhóm nhỏ.
Ultralytics Nền tảng này giúp giảm bớt những rào cản đó bằng cách tích hợp toàn bộ quy trình làm việc AI thị giác vào một môi trường duy nhất, đồng thời giúp người dùng dễ dàng bắt đầu . Người dùng mới có thể bắt đầu thử nghiệm nền tảng thông qua gói miễn phí, bao gồm tín dụng đăng ký để đào tạo trên đám mây và quyền truy cập vào các tính năng cốt lõi như quản lý tập dữ liệu, công cụ chú thích, đào tạo mô hình và xuất mô hình.
Khi các dự án phát triển, người dùng hoặc khách hàng doanh nghiệp có thể mở rộng quy mô bằng cách mua thêm tín dụng và gói nền tảng để mở khóa thêm tài nguyên tính toán, lưu trữ, tính năng cộng tác và khả năng triển khai. Cách tiếp cận linh hoạt này có nghĩa là các nhà phát triển, nhà nghiên cứu, công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp có thể bắt đầu với quy mô nhỏ, thử nghiệm tự do và mở rộng việc sử dụng khi hệ thống thị giác máy tính của họ tiến đến giai đoạn sản xuất.
Bằng cách kết hợp quy trình làm việc thị giác máy tính từ đầu đến cuối với mô hình định giá dễ tiếp cận, Ultralytics Nền tảng này giúp mở ra cơ hội cho nhiều người hơn xây dựng, thử nghiệm và triển khai các ứng dụng AI thị giác thực tế.
Ultralytics Nền tảng này tích hợp toàn bộ vòng đời AI thị giác vào một không gian làm việc mạnh mẽ duy nhất, giúp rút ngắn quá trình chuyển đổi từ dữ liệu thô sang các hệ thống AI thị giác sẵn sàng cho sản xuất. Với các công cụ tích hợp sẵn để chú thích, huấn luyện, triển khai và giám sát, các nhóm có thể xây dựng và triển khai các mô hình như... Ultralytics YOLO26, Ultralytics YOLO11 , Ultralytics YOLOv8 , Và Ultralytics YOLOv5 mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp.
Cho dù bạn đang thử nghiệm mô hình đầu tiên hay triển khai AI thị giác ở quy mô lớn, nền tảng này được thiết kế để hỗ trợ mọi giai đoạn của hành trình.
Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá những đổi mới như trí tuệ nhân tạo trong sản xuất và trí tuệ nhân tạo thị giác máy tính trong bán lẻ. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và bắt đầu tìm hiểu về thị giác máy tính ngay hôm nay bằng cách xem xét các tùy chọn cấp phép của chúng tôi.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của học máy
