منصة Ultralytics#

Ultralytics Platform هي منصة متكاملة للرؤية الحاسوبية تعمل على تبسيط سير عمل التعلم الآلي بالكامل من إعداد البيانات إلى نشر النماذج. صُممت للفرق والأفراد الذين يحتاجون إلى حلول رؤية حاسوبية جاهزة للإنتاج دون تعقيدات البنية التحتية.

ما هي منصة Ultralytics؟#

توفر Ultralytics Platform إدارة البيانات والتعليقات التوضيحية، وتتبع التجارب، والتدريب السحابي وعن بُعد، وتصدير النماذج، ومقاطع الاستدلال المخصصة، ومراقبة النشر في مساحة عمل واحدة. وهي تدعم بشكل أصلي نماذج YOLO26 وYOLO11 وYOLOv8 وYOLOv5.

سير العمل: تحميل → تصنيف → تدريب → تصدير → نشر#

توفر المنصة سير عمل متكاملاً:

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

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

ما يمكنك القيام به:

• تحميل الصور ومقاطع الفيديو وملفات مجموعات البيانات لإنشاء مجموعات بيانات للتدريب
• عرض التعليقات التوضيحية باستخدام تراكبات تفاعلية لجميع أنواع مهام YOLO الستة (راجع المهام المدعومة)
• تدريب النماذج على وحدات معالجة الرسومات السحابية (24 في جميع الخطط، 26 مع Pro أو Enterprise لـ B200 و B300) مع مقاييس في الوقت الفعلي
• تصدير إلى 20 تنسيق نشر (ONNX، وTensorRT، وCoreML، وLiteRT، وHailo، وAscend، وما إلى ذلك)
• انشر في 42 منطقة عالمية بنقرة واحدة باستخدام نقاط نهاية مخصصة
• مراقبة تقدم التدريب، وصحة النشر، ومقاييس الاستخدام
• التعاون من خلال جعل المشاريع ومجموعات البيانات عامة للمجتمع

بنية تحتية متعددة المناطق#

تبقى بياناتك في منطقتك. تدير منصة Ultralytics بنيتها التحتية في ثلاث مناطق عالمية:

أنت تحدد منطقة بياناتك أثناء الإعداد الأولي. وتبقى مجموعات البيانات، والنماذج، وبيانات التدريب المُدارة في تلك المنطقة. يتم نشر نقاط النهاية المخصصة بشكل منفصل في منطقة تختبرها من خريطة النشر العالمية.

الميزات الرئيسية#

إعداد البيانات#

• إدارة مجموعات البيانات: تحميل الصور، أو مقاطع الفيديو، أو ملفات مجموعات البيانات مع معالجة تلقائية
• محرر التعليقات التوضيحية: تعليقات توضيحية يدوية لجميع أنواع مهام YOLO الستة (الاكتشاف، والتجزئة، والدلالية، والتصنيف، والوضع، وOBB؛ راجع المهام المدعومة)
• قوالب الهيكل العظمي: قوالب هيكلية مدمجة (للشخص، اليد، الوجه، الكلب، الصندوق) وأخرى مخصصة لتصنيف الوضعية بضغطة زر
• التعليق التوضيحي الذكي: استخدم SAM 2.1 (صغير جداً، صغير، أساسي، كبير)، أو SAM 3، أو نماذج Ultralytics YOLO المدربة مسبقاً، أو نماذج YOLO الخاصة بك التي تم ضبطها دقيقاً من شريط أدوات التعليقات التوضيحية لمهام الاكتشاف، والتجزئة، والدلالية، وOBB
• إصدار مجموعات البيانات: إنشاء لقطات NDJSON مرقمة مع أوصاف لتدريب قابل للتكرار
• الإحصائيات: توزيع الفئات، والخرائط الحرارية للمواقع، وتحليل الأبعاد

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 النموذج#

• التدريب السحابي: التدريب على وحدات معالجة الرسوميات السحابية (24 في جميع الخطط، و26 مع Pro أو Enterprise لـ B200 وB300) مع مقاييس في الوقت الفعلي
• التدريب عن بُعد: تدرب في أي مكان وقم ببث المقاييس إلى Ultralytics Platform
• تنظيم المشاريع: تجميع النماذج ذات الصلة، ومقارنة التجارب، وتتبع النشاط
• 20 تنسيق تصدير: ONNX، وTensorRT، وCoreML، وLiteRT، وHailo، وAscend، والمزيد (راجع التنسيقات المدعومة)

يمكنك تدريب النماذج إما عبر واجهة مستخدم الويب (التدريب السحابي) أو من جهازك الخاص (التدريب عن بُعد):

النشر#

• اختبار الاستدلال (Inference): اختبار النماذج مباشرة في المتصفح باستخدام صور مخصصة
• نقاط النهاية المخصصة: انشر في 42 منطقة عالمية مع خاصية القياس التلقائي إلى الصفر افتراضياً (مثيل نشط واحد)
• المراقبة: مقاييس الأداء في الوقت الفعلي، وسجلات الطلبات، ولوحات التحكم في 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

بمجرد النشر، استدعِ نقطة النهاية الخاصة بك من أي لغة برمجية:

import requests

url = "https://your-endpoint-url/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

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

print(response.json())

إدارة الحساب#

• الفرق والمؤسسات: التعاون مع أعضاء الفريق، وإدارة الأدوار والدعوات
• مفاتيح API: إدارة آمنة للمفاتيح للتدريب عن بعد والوصول إلى API
• الأرصدة والفواتير: نظام الدفع حسب الاستخدام للتدريب مع أسعار شفافة
• موجز النشاط: تتبع جميع أحداث الحساب والإجراءات
• سلة المهملات والاستعادة: حذف مؤقت لمدة 30 يوماً مع إمكانية استعادة العناصر
• الامتثال لـ GDPR: تصدير البيانات وحذف الحساب

روابط سريعة#

ابدأ بهذه الموارد:

• البدء السريع: انشئ مشروعك الأول ودرب نموذجاً في دقائق
• مجموعات البيانات: قم بتحميل وإدارة بيانات التدريب الخاصة بك
• التعليق التوضيحي: ضع تسميات لبياناتك باستخدام أدوات يدوية ومساعدة بالذكاء الاصطناعي
• المشاريع: قم بتنظيم نماذجك وتجاربك
• التدريب السحابي: التدريب على وحدات معالجة الرسوميات السحابية
• الاستدلال: اختبار نماذجك
• نقاط النهاية: نشر النماذج للإنتاج
• المراقبة: تتبع أداء النشر
• مفاتيح API: إدارة الوصول إلى API
• الفواتير: الأرصدة والدفع
• النشاط: تتبع أحداث الحساب
• سلة المهملات: استعادة العناصر المحذوفة
• REST API: مرجع API

استكشاف الأخطاء وإصلاحها#

مشكلات مجموعة البيانات#

مشكلات التدريب#

مشكلات النشر#

أسئلة شائعة#

الأسئلة الشائعة#