Link to this sectionمنصة Ultralytics#

منصة Ultralytics هي منصة شاملة ومتكاملة للرؤية الحاسوبية تعمل على تبسيط سير عمل تعلم الآلة بالكامل بدءاً من إعداد البيانات وصولاً إلى نشر النماذج. صُممت للفرق والأفراد الذين يحتاجون إلى حلول رؤية حاسوبية جاهزة للإنتاج دون تعقيدات البنية التحتية.

Link to this sectionما هي منصة Ultralytics؟#

صُممت منصة Ultralytics لتحل محل أدوات تعلم الآلة المشتتة بحل موحد. فهي تجمع بين إمكانيات:

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

كل ذلك في منصة واحدة مع دعم أصلي لنماذج YOLO26 و YOLO11.

Link to this sectionسير العمل: تحميل ← تصنيف ← تدريب ← تصدير ← نشر#

توفر المنصة سير عمل متكامل:

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 فعله:

• تحميل الصور والفيديوهات وملفات مجموعات البيانات لإنشاء مجموعات بيانات للتدريب
• تصور التصنيفات مع تراكبات تفاعلية لجميع أنواع مهام YOLO الستة (راجع المهام المدعومة)
• تدريب النماذج على وحدات GPU سحابية (22 في جميع الخطط، 24 مع Pro أو Enterprise لـ B200 و B300) مع مقاييس في الوقت الفعلي
• تصدير إلى أكثر من 19 تنسيقاً للنشر (ONNX، TensorRT، CoreML، TFLite، إلخ)
• نشر في 43 منطقة عالمية بنقرة واحدة لنقاط نهاية مخصصة
• مراقبة تقدم التدريب، وصحة النشر، ومقاييس الاستخدام
• التعاون من خلال جعل المشاريع ومجموعات البيانات عامة للمجتمع

Link to this sectionبنية تحتية متعددة المناطق#

بياناتك تبقى في منطقتك. تشغل منصة Ultralytics بنية تحتية في ثلاث مناطق عالمية:

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

Link to this sectionالميزات الرئيسية#

Link to this sectionإعداد البيانات#

• إدارة مجموعات البيانات: تحميل الصور، الفيديوهات، أو ملفات مجموعات البيانات مع معالجة تلقائية
• محرر التصنيف: تصنيف يدوي لجميع أنواع مهام YOLO الستة (الكشف، التقسيم، الدلالي، الوضعية، OBB، التصنيف؛ راجع المهام المدعومة)
• قوالب الهياكل العظمية: مدمجة (شخص، يد، وجه، كلب، صندوق) وقوالب هياكل عظمية مخصصة لتصنيف الوضعية بنقرة واحدة
• التصنيف الذكي: استخدم SAM 2.1 (Tiny، Small، Base، Large)، أو SAM 3، أو نماذج YOLO المدربة مسبقاً من Ultralytics، أو نماذج YOLO الخاصة بك التي قمت بضبطها من شريط أدوات التصنيف لمهام الكشف، والتقسيم، والدلالي، و OBB
• إصدار مجموعات البيانات: إنشاء لقطات NDJSON مرقمة مع أوصاف لتدريب قابل للتكرار
• الإحصائيات: توزيع الفئات، خرائط الحرارة للموقع، وتحليل الأبعاد

graph LR
    A[Upload Dataset/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

Link to this sectionتدريب النماذج#

• التدريب السحابي: التدريب على وحدات GPU سحابية (22 في جميع الخطط، 24 مع Pro أو Enterprise لـ B200 و B300) مع مقاييس في الوقت الفعلي
• التدريب عن بعد: التدريب من أي مكان وبث المقاييس إلى المنصة (بأسلوب W&B)
• تنظيم المشاريع: تجميع النماذج ذات الصلة، مقارنة التجارب، تتبع النشاط
• أكثر من 19 تنسيقاً للتصدير: ONNX، TensorRT، CoreML، TFLite، والمزيد (راجع التنسيقات المدعومة)

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

Link to this sectionالنشر#

• اختبار الاستنتاج: اختبار النماذج مباشرة في المتصفح باستخدام صور مخصصة
• نقاط نهاية مخصصة: النشر في 43 منطقة عالمية مع قابلية التوسع إلى الصفر افتراضياً (مثيل نشط واحد)
• المراقبة: مقاييس في الوقت الفعلي، سجلات الطلبات، ولوحات تحكم 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())

Link to this sectionإدارة الحساب#

• الفرق والمؤسسات: التعاون مع أعضاء الفريق، إدارة الأدوار والدعوات
• مفاتيح API: إدارة آمنة للمفاتيح للتدريب عن بعد والوصول إلى API
• الرصيد والفواتير: التدريب بنظام الدفع حسب الاستخدام مع أسعار شفافة
• خلاصة النشاط: تتبع جميع أحداث وإجراءات الحساب
• سلة المهملات والاستعادة: حذف مرن لمدة 30 يوماً مع استعادة العناصر
• الامتثال لـ GDPR: تصدير البيانات وحذف الحساب

Link to this sectionروابط سريعة#

ابدأ باستخدام هذه الموارد:

• بداية سريعة: أنشئ مشروعك الأول وقم بتدريب نموذج في دقائق
• مجموعات البيانات: ارفع بيانات التدريب الخاصة بك وقم بإدارتها
• التعليق التوضيحي: صنف بياناتك باستخدام أدوات يدوية ومدعومة بالذكاء الاصطناعي
• المشاريع: نظم نماذجك وتجاربك
• التدريب السحابي: درب على وحدات GPU سحابية
• الاستنتاج: اختبر نماذجك
• نقاط النهاية: انشر النماذج في بيئة الإنتاج
• 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

Link to this sectionالأسئلة الشائعة#

Link to this sectionكيف أبدأ استخدام Ultralytics Platform؟#

لبدء استخدام Ultralytics Platform:

1. التسجيل: أنشئ حساباً على platform.ultralytics.com
2. اختيار المنطقة: اختر منطقة بياناتك (US أو EU أو AP) أثناء إعداد الحساب
3. رفع مجموعة البيانات: انتقل إلى قسم مجموعات البيانات لرفع بياناتك
4. تدريب النموذج: أنشئ مشروعاً وابدأ التدريب على وحدات GPU سحابية
5. النشر: اختبر نموذجك وانشره على نقطة نهاية مخصصة

للحصول على دليل تفصيلي، راجع صفحة بداية سريعة.

Link to this sectionما هي مزايا Ultralytics Platform؟#

تقدم Ultralytics Platform:

• سير عمل موحد: البيانات، والتدريب، والنشر في مكان واحد
• متعدد المناطق: إقامة البيانات في مناطق US أو EU أو AP
• تدريب بدون برمجة: درب نماذج YOLO متقدمة دون كتابة كود
• مقاييس في الوقت الفعلي: بث تقدم التدريب ومراقبة عمليات النشر
• 43 منطقة نشر: انشر النماذج بالقرب من مستخدميك حول العالم
• 6 أنواع مهام: دعم للكشف، وتجزئة المثيل، والتجزئة الدلالية، والوضع (pose)، وOBB، والتصنيف (راجع وثائق المهام)
• تعليق توضيحي مدعوم بالذكاء الاصطناعي: تعليق ذكي باستخدام نماذج SAM و YOLO لتسريع إعداد البيانات

Link to this sectionما هي خيارات GPU المتاحة للتدريب السحابي؟#

تدعم Ultralytics Platform أنواع GPU متعددة للتدريب السحابي:

راجع Cloud Training للحصول على قائمة الأسعار الكاملة وخيارات GPU.

Link to this sectionكيف يعمل التدريب عن بُعد؟#

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

pip install "ultralytics>=8.4.60"

# 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

راجع Cloud Training لمزيد من التفاصيل حول التدريب عن بُعد.

Link to this sectionما هي أدوات التخطيط المتاحة؟#

تتضمن المنصة محرر تخطيط كامل الميزات يدعم:

• أدوات يدوية: مربعات الإحاطة، المضلعات، النقاط الرئيسية مع قوالب الهيكل العظمي، المربعات الموجهة، التصنيف
• قوالب الهيكل العظمي: ضع جميع النقاط الرئيسية دفعة واحدة باستخدام قوالب مدمجة (شخص، يد، وجه، كلب، مربع) أو قوالب مخصصة
• التخطيط الذكي: استخدم SAM 2.1 أو SAM 3 للتخطيط بناءً على النقرات، أو قم بتشغيل نماذج Ultralytics YOLO المدربة مسبقًا ونماذج YOLO الخاصة بك التي قمت بضبطها من شريط الأدوات للكشف، والتقسيم، والتصنيف الدلالي، و OBB
• اختصارات لوحة المفاتيح: سير عمل فعال مع مفاتيح الاختصار

راجع Annotation للحصول على الدليل الكامل.

Link to this sectionما هي تنسيقات التصدير المدعومة؟#

تدعم المنصة أكثر من 19 تنسيقاً للنشر:

راجع تصدير النماذج، ودليل وضع التصدير، وفهرس عمليات التكامل للحصول على خيارات خاصة بكل تنسيق.

Link to this sectionاستكشاف الأخطاء وإصلاحها#

Link to this sectionمشكلات مجموعة البيانات#

Link to this sectionمشكلات التدريب#

Link to this sectionمشكلات النشر#

Link to this sectionأسئلة شائعة#