منصة Ultralytics#

تُعدّ Ultralytics Platform منصة شاملة للرؤية الحاسوبية من البداية إلى النهاية، تعمل على تبسيط سير عمل ML بأكمله، بدءًا من إعداد البيانات ووصولًا إلى نشر النماذج. وقد صُممت للفرق والأفراد الذين يحتاجون إلى حلول الرؤية الحاسوبية الجاهزة للإنتاج دون تعقيدات البنية التحتية.

ما هي Ultralytics Platform؟#

تجمع Ultralytics Platform إدارة مجموعات البيانات ووضع التعليقات التوضيحية، وتتبع التجارب، والتدريب السحابي وعن بُعد، وتصدير النماذج، ونقاط نهاية الاستدلال المخصصة، ومراقبة النشر في مساحة عمل واحدة. وتدعم أصليًا نماذج YOLO26 وYOLO11 وYOLOv8 وYOLOv5.

سير العمل: التحميل ← وضع التعليقات التوضيحية ← التدريب ← التصدير أو النشر#

توفر المنصة سير عمل شاملًا من البداية إلى النهاية:

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload]:::start --> B[Annotate]:::proc
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure]:::proc --> E[Train on GPU]:::proc
        E --> F[View Metrics]:::out
    end
    subgraph Deploy["🌐 Export or Deploy"]
        G[Export]:::proc
        H[Deploy Endpoint]:::proc --> I[Monitor]:::out
    end
    Data --> Train
    E --> G
    E --> H

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

ما يمكنك فعله:

• تحميل الصور ومقاطع الفيديو وملفات مجموعات البيانات لإنشاء مجموعات بيانات التدريب
• تصوير التعليقات التوضيحية باستخدام تراكبات تفاعلية لأنواع مهام YOLO الستة التي ي supportedها محرر التعليقات التوضيحية (انظر أنواع المهام المدعومة)
• تدريب النماذج على وحدات GPU سحابية (24 وحدة في جميع الخطط، و26 مع Pro أو Enterprise لـB200 وB300) مع مقاييس في الوقت الفعلي
• تصدير إلى 20 صيغة للنشر (ONNX وTensorRT وCoreML وLiteRT وHailo وAscend وغيرها)
• نشر النماذج في 42 منطقة عالمية باستخدام نقاط نهاية مخصصة بنقرة واحدة
• إنشاء سير عمل الوكلاء التي تربط النماذج، والشروط، وجمع مجموعة البيانات، وتنبيهات Slack
• مراقبة تقدم التدريب، وحالة النشر، ومقاييس الاستخدام
• ربط التخزين السحابي وأدوات التعليقات التوضيحية وSlack عبر التكاملات
• التعاون من خلال إتاحة المشروعات ومجموعات البيانات للعامة أمام المجتمع

البنية التحتية متعددة المناطق#

تبقى بياناتك في منطقتك. تشغّل Ultralytics Platform بنيتها التحتية في ثلاث مناطق عالمية:

تحدد منطقة بياناتك أثناء الإعداد الأولي. وتبقى مجموعات البيانات والنماذج وبيانات التدريب المُدارة في تلك المنطقة. تُنشر نقاط النهاية المخصصة بشكل منفصل في منطقة تختارها من خريطة النشر العالمية.

الميزات الرئيسية#

إعداد البيانات#

• إدارة مجموعات البيانات: أنشئ مجموعات بيانات من الملفات المحلية، أو عنوان URL، أو التخزين السحابي المتصل، أو مضيف محلي، مع المعالجة التلقائية
• محرر التعليقات التوضيحية: أدوات يدوية لوضع التعليقات التوضيحية لـ6 أنواع من مهام YOLO (الكشف والتقسيم والدلالات والتصنيف والوضعية وOBB؛ انظر أنواع المهام المدعومة)
• قوالب الهياكل العظمية: قوالب هياكل عظمية مضمّنة (شخص، يد، كلب، وجه، صندوق) وقوالب مخصصة لوضع التعليقات التوضيحية للوضعية بنقرة واحدة
• التوسيم الذكي: استخدِم SAM 2.1 (Tiny، Small، Base، Large)، أو SAM 3، أو SAM 3.1 (الافتراضي) من شريط أدوات التوسيم لمهام الاكتشاف والتجزئة والدلالة وOBB، أو نماذج Ultralytics YOLO المدربة مسبقاً ونماذج YOLO الخاصة بك المُعدلة بدقة لتلك المهام ووضعية الجسم
• إصدارات مجموعة البيانات: أنشئ لقطات NDJSON مرقمة مع أوصاف، ثم نزّل أي إصدار أو استعده لإجراء تدريب قابل لإعادة الإنتاج
• الإحصاءات: توزيع الفئات، وتوزيع التقسيمات، والخرائط الحرارية للمواقع، وتحليل أبعاد مربعات الإحاطة

graph LR
    A[Upload Dataset/Images/Video]:::start --> B[Auto-Process]:::proc
    B --> C[Browse & Filter]:::proc
    C --> D{Annotate}:::decide
    D --> E[Manual Tools]:::proc
    D --> F[SAM Smart]:::proc
    D --> G[YOLO Auto-Label]:::proc
    E --> H[Train-Ready Dataset]:::out
    F --> H
    G --> H

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

تدريب النماذج#

• التدريب السحابي: درّب على وحدات GPU سحابية (24 وحدة في جميع الخطط، و26 مع Pro أو Enterprise لـB200 وB300) مع مقاييس في الوقت الفعلي وتقدير مباشر للتكلفة
• التدريب عن بُعد: درّب من أي مكان وابثث المقاييس إلى Ultralytics Platform
• الإعدادات المتقدمة: تجاوز أي وسيطة تدريب من Ultralytics باستخدام محرر YAML مضمّن في مربع حوار التدريب
• تنظيم المشروعات: جمّع النماذج ذات الصلة، وقارن التجارب، وتتبع النشاط
• 20 صيغة للتصدير: ONNX وTensorRT وCoreML وLiteRT وHailo وAscend وغيرها (انظر الصيغ المدعومة)

يمكنك تدريب النماذج إما من خلال واجهة المستخدم الرسومية للويب (الريب التدريبي السحابي) أو من جهازك الخاص (التدريب عن بُعد):

النشر#

• اختبار الاستدلال: اختبر النماذج مباشرةً في المتصفح باستخدام صورك الخاصة، أو لقطة من كاميرا الويب، أو الأمثلة المضمّنة
• نقاط النهاية المخصصة: انشر في 42 منطقة عالمية مع التوسّع إلى الصفر افتراضيًا (مثيل نشط واحد)
• المراقبة: مقاييس في الوقت الفعلي، وسجلات الطلبات، ولوحات معلومات الأداء

graph LR
    A[Trained Model]:::start --> B{Action}:::decide
    B --> C[Browser Predict]:::proc
    B --> D[Export Format]:::proc
    B --> E[Deploy Endpoint]:::proc
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / LiteRT / ...]:::out
    E --> G[42 Global Regions]:::proc
    G --> H[API Endpoint URL]:::proc
    H --> I[Monitor & Scale]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

بعد النشر، استدعِ نقطة النهاية من أي لغة. الحقول conf وiou وimgsz اختيارية، وتكون قيمها الافتراضية 0.25 و0.7 و640:

import requests

url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

إدارة الحساب#

• الفرق والمؤسسات: تعاون مع أعضاء الفريق، وأدر الأدوار والدعوات، وبدّل مساحات العمل من قائمة الحساب
• مفاتيح API: إدارة آمنة للمفاتيح الخاصة بالتدريب عن بُعد والوصول إلى API
• الأرصدة والفوترة: تدريب بنظام الدفع حسب الاستخدام مع أسعار شفافة وإعادة تعبئة من 5$ إلى 1,000$
• موجز النشاط: تتبع جميع أحداث الحساب وإجراءاته
• المهملات والاستعادة: حذف مؤقت لمدة 30 يومًا مع استعادة العناصر
• الامتثال للائحة GDPR: تصدير البيانات وحذف الحساب

روابط سريعة#

ابدأ باستخدام هذه الموارد:

• البدء السريع: أنشئ مشروعك الأول ودرّب نموذجًا خلال دقائق
• استكشاف: تصفح مجموعات البيانات والمشروعات العامة واستنسخها
• البيانات: نظرة عامة على إعداد مجموعات البيانات
• مجموعات البيانات: حمّل بيانات التدريب وأدرها
• التعليقات التوضيحية: أضف تسميات إلى بياناتك باستخدام أدوات يدوية ومدعومة بالذكاء الاصطناعي
• التدريب: نظرة عامة على التدريب
• المشروعات: نظّم نماذجك وتجاربك
• النماذج: صفحات النماذج والتنزيلات وعمليات التصدير
• التدريب السحابي: درّب على وحدات GPU السحابية
• النشر: نظرة عامة على النشر
• الاستدلال: اختبر نماذجك
• نقاط النهاية: انشر النماذج في بيئة الإنتاج
• المراقبة: تتبع أداء النشر
• الحساب: نظرة عامة على الحساب
• الإعدادات: تفضيلات الملف الشخصي ومساحة العمل
• الفرق: الأعضاء والأدوار والدعوات
• مفاتيح API: إدارة الوصول إلى API
• الفوترة: الأرصدة والدفع
• النشاط: تتبّع أحداث الحساب
• المهملات: استعادة العناصر المحذوفة
• التكاملات: التخزين السحابي وأدوات التعليق التوضيحي وSlack
• REST API: مرجع API

استكشاف الأخطاء وإصلاحها#

مشكلات مجموعة البيانات#

مشكلات التدريب#

مشكلات النشر#

الأسئلة الشائعة#

الأسئلة الشائعة#