企业级安全保障： 符合 ISO 27001 和 SOC 2 Type I 标准。
Ultralytics 平台

只需点击几下，无需数日，即可训练视觉 AI 模型

在 26 个云端 GPU 上训练 Ultralytics YOLO 模型，实时监控各项指标，并从单一平台并排比较实验结果。

申请许可证开始使用
显示实验指标的 Ultralytics 模型训练仪表盘。

由全球领先的 YOLO 生态系统驱动

使用深受数百万开发者信赖的开源基石进行训练，并得到下载量、使用率和社区验证的广泛支持。

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用于选择模型和数据集的 Ultralytics 训练设置界面。

原生支持全球最广泛采用的 YOLO 模型

训练 Ultralytics YOLO26、YOLO11、YOLOv8 和 YOLOv5 模型系列，涵盖从 nano 到 large 的所有 6 个视觉任务。

  • 从 Ultralytics YOLO 模型开始：选择由原作者提供的预训练模型，随时准备进行微调。
  • 使用你自己的计算机视觉模型：上传 .pt 文件并在云端 GPU 上进行训练。
  • 使用你的数据集或我们的数据集：使用你自己的训练数据，或浏览 Ultralytics 和社区数据集。
用于 Ultralytics 训练的云端 GPU 选择界面。

按需使用 GPU，或进行本地训练

一键在多达 26 个云端 GPU 上进行训练，或者在你自己硬件上运行。

  • 在云端 GPU 上训练：从 26 种 GPU 选项中进行选择，涵盖从 RTX 2000 Ada 到 B300 的各种型号。选择 GPU，设定预算，即可开始训练。
  • 在自己的基础设施上进行本地训练：在本地 GPU 或 CPU 上训练，并使用 Ultralytics Python 包将实时指标传回平台。
Ultralytics 模型运行的训练指标图表。

实时监控你的训练过程

及早发现发散的运行任务，优化模型性能，并随时跟踪进度。

  • 实时指标图表：随着训练运行，实时流式传输损失曲线和性能指标并进行绘制。
  • 轻松记录训练日志：从 GPU 流式传输的训练日志，支持 ANSI 颜色和自动错误检测。
  • 硬件监控：实时硬件遥测，让你确认 GPU 是否在高效运行。
Ultralytics 支持和训练工作流界面。

在发布前深入了解你的模型

查看你的计算机视觉模型的验证指标：混淆矩阵、PR 曲线以及每个类别的结果，然后导出为 20 种格式。

井然有序的每一次实验

将训练运行组织成项目。对比数据集、超参数和模型大小，以找到最佳模型。

每次训练运行都属于一个项目。可在运行之间即时切换。所有指标、日志和检查点均可随时访问。
保持你的项目公开或私有。点击一下，即可与社区共享或与你的团队协作。
叠加跨运行的损失曲线和性能指标。切换差异视图，准确查看配置之间的变化。
Ultralytics 平台中的训练配置选项卡。

查看训练流程

从选择模型到监控你的首次训练运行，看看 Ultralytics 平台如何让你只需点击几下，即可从数据集完成到训练模型的全过程。

探索行业解决方案

了解团队如何将 Ultralytics 计算机视觉应用于生产环境。

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常见问题解答

  • 是的。Ultralytics Platform 支持在你自己的 GPU 或 CPU 上进行本地训练。安装 Ultralytics Python 包，设置你的 API 密钥，然后开始训练。实时指标将与你的云端训练运行同步直接流式传输到平台仪表盘。这使你可以灵活地使用自己的硬件，同时将所有实验组织在一个地方。

  • Ultralytics Platform 提供 22 种 GPU 选项，价格从每小时 $0.24 到 $4.99 不等。对于大多数工作负载，RTX PRO 6000（96 GB，每小时 $1.89）是一个强大的默认选项。对于时间敏感的训练，H100 和 H200 提供最大性能。对于测试和小数据集，RTX 2000 Ada（每小时 $0.24）等预算选项效果很好。平台会在你开始前显示预估成本和时长，因此你可以为你的项目选择速度与预算之间的正确平衡。

  • 如果训练运行失败，你将不会被扣费。你仅需为已完成或手动取消的运行中的 实际 GPU 使用时间 付费。训练期间会保存检查点，因此如果运行中断或被取消，你之前的进度会被保留。你可以查看控制台日志来诊断问题，并使用调整后的设置重新开始训练。

  • 是的。Ultralytics Platform 支持并发训练运行。免费计划 用户最多可运行 3 个并发训练任务，专业版用户最多可运行 10 个，企业版用户可运行无限个并发任务。每个运行都有其专有的 GPU 实例。

  • 训练时间取决于你的数据集大小、模型大小、Epoch 数和 GPU 选择。作为参考，在 RTX PRO 6000 上，使用 1,000 张图像训练 YOLO26n 100 个 Epoch 大约需要 2 到 3 小时。对于相同的配置，像 YOLO26x 这样的大型模型将需要更长的时间。平台在训练开始前会 预估成本和时长，因此你总是知道预期情况。

  • 模型训练是教计算机视觉模型识别视觉数据中的模式的过程。在训练期间，模型会处理成千上万张带有标签的图像，调整其参数，并逐步提高其 检测、分割或分类 物体的能力。在 Ultralytics Platform 上，训练直接集成在标注和部署工作流中。一旦你的数据集被标记，你就可以选择一个 YOLO 模型，挑选一个云端 GPU，然后开始训练，无需离开平台。

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