منصة Ultralytics

中文 | 한국어 | 日本語 | Русский | Deutsch | Français | Español | Português | Türkçe | Tiếng Việt | العربية

منصة Ultralytics هي منصة رؤية حاسوبية شاملة ومتكاملة تبسط سير عمل التعلم الآلي (ML) بالكامل، بدءًا من إعداد البيانات وصولاً إلى نشر النماذج. مصممة للفرق والأفراد الذين يحتاجون إلى حلول رؤية حاسوبية جاهزة للإنتاج دون تعقيدات البنية التحتية.

ما هي منصة Ultralytics؟

صُممت منصة Ultralytics لتحل محل أدوات تعلم الآلة المجزأة بحل موحد. وهي تجمع إمكانيات كل من:

• Roboflow - إدارة البيانات والوسم
• Weights & Biases - تتبع التجارب
• SageMaker - التدريب السحابي
• HuggingFace - نشر النماذج
• Arize - المراقبة

منصة شاملة تدعم YOLO26 و YOLO11 .

سير العمل: تحميل → تعليق → تدريب → تصدير → نشر

توفر المنصة سير عمل شامل:

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

ما يمكنك القيام به:

• قم بتحميل الصور ومقاطع الفيديو وأرشيفات ZIP لإنشاء مجموعات بيانات التدريب
• تصور التعليقات التوضيحية باستخدام تراكبات تفاعلية لجميع أنواع YOLO الخمسة (انظر المهام المدعومة)
• تدريب النماذج على 22 GPU السحابية باستخدام مقاييس في الوقت الفعلي
• تصدير إلى 17 تنسيقًا للنشر (ONNX، TensorRT، CoreML، TFLite، إلخ)
• نشر في 43 منطقة حول العالم بنقرة واحدة على نقاط النهاية المخصصة
• مراقبة تقدم التدريب وصحة النشر ومقاييس الاستخدام
• تعاون من خلال جعل المشاريع ومجموعات البيانات متاحة للجمهور

البنية التحتية متعددة المناطق

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

تختار منطقتك أثناء عملية الإعداد، وتبقى جميع بياناتك ونماذجك وعمليات النشر في تلك المنطقة.

الميزات الرئيسية

إعداد البيانات

• إدارة مجموعات البيانات: رفع الصور أو مقاطع الفيديو أو أرشيفات ZIP مع المعالجة التلقائية
• محرر التعليقات التوضيحية: تعليقات توضيحية يدوية لجميع أنواع YOLO الخمسة (detect segment والوضع، و OBB، classify؛ انظر المهام المدعومة)
• التعليقSAM : تعليق ذكي قائم على النقر باستخدام نموذج Segment Anything Model
• التعليق التلقائي: استخدم النماذج المدربة لوضع علامات مسبقة على البيانات الجديدة
• الإحصائيات: توزيع الفئات، وخرائط الحرارة للمواقع، وتحليل الأبعاد

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

تدريب النماذج

• التدريب على السحابة: تدرب على 22 GPU السحابية باستخدام مقاييس في الوقت الفعلي
• التدريب عن بُعد: تدرب في أي مكان وقم ببث المقاييس إلى المنصة (بأسلوب W&B)
• تنظيم المشاريع: تجميع النماذج ذات الصلة، ومقارنة التجارب، وتتبع النشاط
• 17 تنسيق تصدير: ONNX و TensorRT و CoreML و TFLite والمزيد (انظر التنسيقات المدعومة)

يمكنك تدريب النماذج إما من خلال واجهة المستخدم على الويب (التدريب السحابي) أو من جهازك الخاص (التدريب عن بُعد):

# Install ultralytics
pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

# Train and stream metrics to the platform
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)
# Metrics stream to Platform automatically

النشر

• اختبار الاستدلال: اختبار النماذج مباشرة في المتصفح باستخدام صور مخصصة
• نقاط نهاية مخصصة: النشر في 43 منطقة عالمية مع التحجيم التلقائي
• المراقبة: مقاييس في الوقت الفعلي، وسجلات الطلبات، ولوحات معلومات الأداء

graph LR
    A[Trained Model] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

بمجرد النشر، اتصل بنقطة النهاية الخاصة بك من أي لغة:

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())

curl -X POST "https://your-endpoint-url/predict" \
  -H "Authorization: Bearer your_api_key" \
  -F "file=@image.jpg"

const form = new FormData();
form.append("file", fileInput.files[0]);

const response = await fetch("https://your-endpoint-url/predict", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer your_api_key" },
    body: form,
});

const results = await response.json();
console.log(results);

إدارة الحساب

• الفرق والمنظمات: تعاون مع أعضاء الفريق، وقم بإدارة الأدوار والدعوات
• مفاتيح API: إدارة مفاتيح آمنة للتدريب عن بُعد والوصول إلى API
• الاعتمادات والفواتير: تدريب بنظام الدفع حسب الاستخدام مع تسعير شفاف
• موجز الأنشطة: تتبع جميع أحداث الحساب وإجراءاته
• الحذف المؤقت والاستعادة: حذف مؤقت لمدة 30 يومًا مع إمكانية استعادة العناصر
• الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR): تصدير البيانات وحذف الحساب

روابط سريعة

ابدأ باستخدام هذه الموارد:

• البدء السريع: أنشئ مشروعك الأول ودرب نموذجًا في دقائق
• مجموعات البيانات: رفع بيانات التدريب الخاصة بك وإدارتها
• التعليق التوضيحي: وسم بياناتك باستخدام أدوات يدوية ومدعومة بالذكاء الاصطناعي
• المشاريع: تنظيم نماذجك وتجاربك
• التدريب السحابي: تدريب على وحدات GPU السحابية
• الاستدلال: اختبار نماذجك
• نقاط النهاية: نشر النماذج في بيئة الإنتاج
• المراقبة: تتبع أداء النشر
• مفاتيح API: إدارة الوصول إلى API
• الفواتير: الاعتمادات والدفع
• النشاط: تتبع أحداث الحساب
• القمامة: استعادة العناصر المحذوفة
• REST API: مرجع API

الأسئلة الشائعة

كيف أبدأ باستخدام منصة Ultralytics؟

للبدء باستخدام منصة Ultralytics:

1. الاشتراك: أنشئ حسابًا على platform.ultralytics.com
2. تحديد المنطقة: اختر منطقة بياناتك (الولايات المتحدة، الاتحاد الأوروبي، أو AP) أثناء الإعداد الأولي
3. تحميل مجموعة البيانات: انتقل إلى قسم مجموعات البيانات لتحميل بياناتك
4. تدريب النموذج: أنشئ مشروعًا وابدأ التدريب على وحدات GPU السحابية
5. النشر: اختبر نموذجك وانشره إلى نقطة نهاية مخصصة

للحصول على دليل مفصل، راجع صفحة البدء السريع.

ما هي فوائد منصة Ultralytics؟

منصة Ultralytics تقدم:

• سير عمل موحد: البيانات والتدريب والنشر في مكان واحد
• متعدد المناطق: إقامة البيانات في مناطق الولايات المتحدة، الاتحاد الأوروبي، أو AP
• تدريب بدون تعليمات برمجية: تدريب نماذج YOLO المتقدمة بدون كتابة تعليمات برمجية
• مقاييس في الوقت الفعلي: بث تقدم التدريب ومراقبة عمليات النشر
• 43 منطقة نشر: انشر النماذج بالقرب من المستخدمين حول العالم
• 5 أنواع المهام: دعم للكشف والتجزئة والوضع و OBB والتصنيف (انظر وثائق المهام)
• التعليق التوضيحي بمساعدة الذكاء الاصطناعي: SAM والتسمية التلقائية لتسريع إعداد البيانات

ما هي خيارات GPU المتاحة للتدريب السحابي؟

منصة Ultralytics تدعم أنواعًا متعددة من وحدات GPU للتدريب السحابي:

انظر تدريب السحابة للحصول على الأسعار الكاملة GPU .

كيف يعمل التدريب عن بُعد؟

يمكنك تدريب النماذج على أجهزتك الخاصة وبث المقاييس في الوقت الفعلي إلى المنصة، على غرار Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

# Train using a Platform dataset directly
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100 project=username/my-project name=exp1

راجع التدريب السحابي لمزيد من التفاصيل حول التدريب عن بُعد.

ما هي أدوات Annotation المتاحة؟

تتضمن المنصة محرر تعليقات توضيحية كامل الميزات يدعم:

• أدوات يدوية: صناديق الإحاطة، المضلعات، النقاط الرئيسية، الصناديق الموجهة، التصنيف
• التعليقSAM : انقر لإنشاء أقنعة دقيقة باستخدام نموذج Segment Anything Model
• اختصارات لوحة المفاتيح: سير عمل فعال باستخدام مفاتيح الاختصار

راجع التعليق التوضيحي للدليل الكامل.

ما هي تنسيقات التصدير المدعومة؟

تدعم المنصة 17 تنسيقًا للنشر:

انظر تصدير النماذج، ودليل وضع التصدير، وفهرس التكاملات للحصول على خيارات خاصة بالتنسيق.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

مشكلات مجموعة البيانات

قضايا التدريب

قضايا النشر

الأسئلة الشائعة

📅 تم الإنشاء قبل 1 شهر ✏️ تم التحديث قبل 5 أيام

تعليقات