nền tảng ultralytics
Huấn luyện các mô hình Ultralytics YOLO trên 22 GPU đám mây, giám sát mọi chỉ số theo thời gian thực và so sánh các thử nghiệm song song, tất cả từ một nền tảng duy nhất.
Hơn 130.500
Số sao trên GitHub
Hơn 261,7 triệu
Tải xuống
Hơn 2,8 tỷ
Lượt sử dụng hàng ngày
Xe lửa Ultralytics YOLO26, YOLO11 , YOLOv8 , Và YOLOv5 Các dòng mô hình trải rộng trên cả 5 nhiệm vụ thị giác, từ kích thước nano đến lớn.
Hãy bắt đầu với mô hình YOLO Ultralytics : Chọn các mô hình đã được huấn luyện sẵn bởi các tác giả ban đầu và sẵn sàng để tinh chỉnh.
Hãy tự chuẩn bị mô hình thị giác máy tính của riêng bạn: Tải lên tệp .pt và huấn luyện nó trên GPU đám mây.
Bộ dữ liệu của bạn hoặc của chúng tôi: Sử dụng dữ liệu huấn luyện của riêng bạn hoặc duyệt qua bộ dữ liệu của chúng tôi. Ultralytics và các bộ dữ liệu cộng đồng.
Chọn từ 22 GPU nhiều tùy chọn, từ RTX 4090 đến B200. Chọn một GPU Hãy lập ngân sách và bắt đầu huấn luyện.
Tạo tác vụ trên GPU hoặc CPU cục bộ của bạn và truyền dữ liệu số liệu thời gian thực trở lại nền tảng bằng cách sử dụng Ultralytics Python gói. Các thử nghiệm xuất hiện cùng với các lần chạy trên đám mây.
Biểu đồ tổn thất và các chỉ số hiệu suất được hiển thị trực tiếp theo từng epoch trong quá trình huấn luyện.
Nhật ký huấn luyện được truyền trực tiếp từ... GPU Hỗ trợ màu ANSI và tự động phát hiện lỗi.
Dữ liệu đo từ xa phần cứng theo thời gian thực để bạn có thể xác nhận... GPU đang hoạt động hiệu quả.
Xem lại các chỉ số đánh giá độ chính xác của mô hình thị giác máy tính của bạn: Ma trận nhầm lẫn, đường cong PR và kết quả trên từng lớp, sau đó xuất ra hơn 17 định dạng khác nhau.
1
Ghi nhãn
2
Huấn luyện
3
Triển khai
Có. Nền tảng Ultralytics hỗ trợ huấn luyện cục bộ trên GPU hoặc CPU của riêng bạn. Cài đặt gói Ultralytics Python, thiết lập API key của bạn và bắt đầu huấn luyện. Các chỉ số theo thời gian thực sẽ được truyền trực tiếp đến bảng điều khiển của nền tảng cùng với các phiên huấn luyện trên đám mây của bạn. Điều này mang lại cho bạn sự linh hoạt để sử dụng phần cứng của riêng mình trong khi vẫn giữ tất cả các thử nghiệm được tổ chức tại một nơi.
Nền tảng Ultralytics cung cấp 22 tùy chọn GPU với mức giá từ 0,24 USD đến 4,99 USD mỗi giờ. Đối với hầu hết các khối lượng công việc, RTX PRO 6000 (96 GB, 1,89 USD/giờ) là một lựa chọn mặc định mạnh mẽ. Đối với các tác vụ huấn luyện nhạy cảm về thời gian, H100 và H200 mang lại hiệu suất tối đa. Để thử nghiệm và với các tập dữ liệu nhỏ, các tùy chọn tiết kiệm như RTX 2000 Ada (0,24 USD/giờ) hoạt động hiệu quả. Nền tảng hiển thị chi phí và thời lượng ước tính trước khi bạn bắt đầu, giúp bạn có thể chọn sự cân bằng phù hợp giữa tốc độ và ngân sách cho dự án của mình.
Nếu một phiên huấn luyện thất bại, bạn sẽ không bị tính phí. Bạn chỉ bị tính phí cho thời gian sử dụng GPU thực tế đối với các phiên đã hoàn thành hoặc bị hủy thủ công. Các checkpoint được lưu trong suốt quá trình huấn luyện, vì vậy nếu một phiên bị gián đoạn hoặc hủy bỏ, tiến độ của bạn đến thời điểm đó sẽ được bảo toàn. Bạn có thể xem lại nhật ký console để chẩn đoán sự cố và khởi động lại quá trình huấn luyện với các cài đặt đã điều chỉnh.
Có. Nền tảng Ultralytics hỗ trợ chạy các phiên huấn luyện đồng thời. Người dùng gói miễn phí có thể chạy tối đa 3 tác vụ huấn luyện đồng thời, trong khi người dùng gói Pro có thể chạy tối đa 10 và gói Enterprise không giới hạn. Mỗi phiên chạy sẽ có một phiên bản GPU chuyên dụng riêng.
Thời gian huấn luyện phụ thuộc vào kích thước tập dữ liệu, kích thước mô hình, số epoch và lựa chọn GPU của bạn. Để tham khảo, việc huấn luyện YOLO26n trên 1.000 hình ảnh trong 100 epoch mất khoảng 2-3 giờ trên RTX PRO 6000. Các mô hình lớn hơn như YOLO26x sẽ mất nhiều thời gian hơn với cùng cấu hình. Nền tảng ước tính chi phí và thời lượng trước khi quá trình huấn luyện bắt đầu, vì vậy bạn luôn biết điều gì sẽ xảy ra.
Huấn luyện mô hình là quá trình dạy một mô hình thị giác máy tính nhận diện các mẫu trong dữ liệu hình ảnh. Trong quá trình huấn luyện, mô hình xử lý hàng nghìn hình ảnh đã được gán nhãn, điều chỉnh các tham số của nó và dần dần cải thiện khả năng detect, segment, hoặc classify đối tượng. Trên Nền tảng Ultralytics, quá trình huấn luyện được tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc chú thích và triển khai. Khi tập dữ liệu của bạn đã được gán nhãn, bạn có thể chọn một mô hình YOLO, chọn một GPU đám mây và bắt đầu huấn luyện, tất cả mà không cần rời khỏi nền tảng.
Xây dựng các mô hình AI thị giác sẵn sàng cho sản xuất trên GPU đám mây — bắt đầu từ 0,24 USD mỗi giờ.
