Meet YOLO26: next-gen vision AI.

Link to this sectionمنصة Ultralytics#

منصة Ultralytics هي منصة متكاملة وشاملة للرؤية الحاسوبية تعمل على تبسيط سير عمل تعلم الآلة (ML) بالكامل بدءاً من إعداد البيانات وحتى نشر النماذج. تم تصميمها للفرق والأفراد الذين يحتاجون إلى حلول رؤية حاسوبية جاهزة للإنتاج دون تعقيدات البنية التحتية.

لقطة شاشة لمجموعة بيانات منصة Ultralytics

Link to this sectionما هي منصة Ultralytics؟#

صُممت منصة Ultralytics لاستبدال أدوات تعلم الآلة المشتتة بحل موحد. فهي تجمع بين قدرات:

  • Roboflow - إدارة البيانات والتصنيف
  • 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 متكاملاً:

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
المرحلةالمميزات
Uploadالصور (50 ميجابايت)، مقاطع الفيديو (1 جيجابايت)، وملفات مجموعات البيانات (ZIP، TAR بما في ذلك .tar.gz/.tgz، NDJSON) مع معالجة تلقائية
التصنيف (Annotate)أدوات يدوية لجميع أنواع المهام الست، بالإضافة إلى التصنيف الذكي باستخدام نماذج SAM و YOLO للكشف، والتقطيع، والمهام الدلالية، و OBB (انظر المهام المدعومة)
التدريبوحدات معالجة الرسوميات السحابية (GPU) (22 في جميع الخطط + 2 حصرية لـ Pro/Enterprise: B200، B300)، مقاييس الأداء في الوقت الفعلي، وتنظيم المشاريع
التصدير19+ تنسيقاً للنشر (ONNX، TensorRT، CoreML، TFLite، إلخ؛ انظر التنسيقات المدعومة)
نشر43 منطقة عالمية مع نقاط نهاية مخصصة، قابلية التحجيم إلى الصفر افتراضياً (مثيل نشط واحد)، والمراقبة

ما يمكنك القيام به:

  • تحميل الصور ومقاطع الفيديو وملفات مجموعات البيانات لإنشاء مجموعات بيانات للتدريب
  • تصور التصنيفات باستخدام طبقات تفاعلية لجميع أنواع مهام YOLO الستة (انظر المهام المدعومة)
  • تدريب النماذج على وحدات معالجة الرسوميات السحابية (GPU) (22 في جميع الخطط، 24 مع Pro أو Enterprise لـ B200 و B300) مع مقاييس الأداء في الوقت الفعلي
  • تصدير إلى 19+ تنسيقاً للنشر (ONNX، TensorRT، CoreML، TFLite، إلخ.)
  • نشر إلى 43 منطقة عالمية بضغطة زر واحدة عبر نقاط 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#

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

المنطقةالتسميةالموقعالأفضل لـ
USالأمريكتانآيوا، الولايات المتحدة الأمريكيةمستخدمو الأمريكتين، الأسرع للأمريكتين
EUأوروبا والشرق الأوسط وأفريقيابلجيكا، أوروباالمستخدمون الأوروبيون، الامتثال لـ GDPR
APآسيا والمحيط الهادئتايوان، آسيا والمحيط الهادئمستخدمو آسيا والمحيط الهادئ، أقل زمن استجابة في منطقة APAC

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

المنطقة دائمة

لا يمكن تغيير منطقة بياناتك بعد إنشاء الحساب. أثناء الإعداد، تقيس المنصة زمن الوصول (latency) إلى كل منطقة وتوصي بالأقرب إليك. اختر بعناية.

Link to this sectionالميزات الرئيسية#

Link to this sectionإعداد البيانات#

  • إدارة مجموعات البيانات: تحميل الصور، أو مقاطع الفيديو، أو ملفات مجموعات البيانات مع معالجة تلقائية
  • محرر التصنيف: تصنيف يدوي لجميع أنواع مهام YOLO الستة (الكشف، والتقطيع، والمهام الدلالية، والوضعية، و OBB، والتصنيف؛ انظر المهام المدعومة)
  • قوالب الهيكل العظمي: قوالب هيكلية مدمجة (للشخص، اليد، الوجه، الكلب، الصندوق) وأخرى مخصصة لتصنيف الوضعية بضغطة زر
  • التصنيف الذكي: استخدام SAM 2.1 (Tiny، Small، Base، Large)، و SAM 3، ونماذج Ultralytics YOLO المدربة مسبقاً، أو نماذج YOLO الخاصة بك التي قمت بضبطها من شريط أدوات التصنيف لمهام الكشف، والتقطيع، والمهام الدلالية، و OBB
  • 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] --> 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
أنواع المهام المدعومة

يدعم محرر التصنيف جميع أنواع مهام YOLO الستة: الكشف (صناديق التحديد)، التقطيع (المضلعات)، المهام الدلالية (مناطق كل فئة)، الوضعية (النقاط الرئيسية)، OBB (الصناديق الموجهة)، و التصنيف (تسميات على مستوى الصورة). لكل نوع مهمة أدوات رسم مخصصة واختصارات لوحة مفاتيح.

Link to this sectionتدريب النموذج#

  • التدريب السحابي: التدريب على وحدات معالجة الرسوميات السحابية (22 في جميع الخطط، 24 مع Pro أو Enterprise لـ B200 و B300) مع مقاييس الأداء في الوقت الفعلي
  • التدريب عن بعد: التدريب من أي مكان وبث المقاييس إلى المنصة (بأسلوب W&B)
  • تنظيم المشاريع: تجميع النماذج ذات الصلة، ومقارنة التجارب، وتتبع النشاط
  • 19+ تنسيق تصدير: ONNX، TensorRT، CoreML، TFLite، والمزيد (انظر التنسيقات المدعومة)

لقطة شاشة لمشروع منصة Ultralytics

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

  1. انتقل إلى مشروعك
  2. انقر على Train Model (تدريب النموذج)
  3. اختر مجموعة البيانات، والنموذج، ووحدة معالجة الرسوميات (GPU)، والحقب التدريبية (epochs)
  4. راقب منحنيات الفقد ومقاييس الأداء في الوقت الفعلي

Link to this sectionالنشر#

  • اختبار الاستدلال (Inference): اختبار النماذج مباشرة في المتصفح باستخدام صور مخصصة
  • نقاط النهاية المخصصة: النشر إلى 43 منطقة عالمية مع قابلية التحجيم إلى الصفر افتراضياً (مثيل نشط واحد)
  • المراقبة: مقاييس الأداء في الوقت الفعلي، وسجلات الطلبات، ولوحات التحكم في 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، 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())

Link to this sectionإدارة 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
مستويات الخطط
الميزةمجانيخطة Pro (29 دولاراً/شهرياً)Enterprise
رصيد التسجيل5 دولار / 25 دولار*-مخصص
رصيد شهري-30 دولاراً لكل مقعد/شهرياًمخصص
النماذج (Models)100500غير محدود
التدريبات المتزامنة310غير محدود
عمليات النشر310غير محدود
التخزين100 جيجابايت500 جيجابايتغير محدود
أنواع وحدات GPU السحابية2224 (بما في ذلك B200 / B300)24
الفرق-حتى 5 أعضاءتصل إلى 50
الدعمالمجتمعأولويةمخصص

*5 دولارات عند التسجيل، أو 25 دولاراً ببريد إلكتروني تجاري/عمل موثق.

Link to this sectionروابط سريعة#

ابدأ بهذه الموارد:

Link to this sectionالأسئلة الشائعة#

Link to this sectionكيف أبدأ في استخدام منصة Ultralytics؟#

للبدء في استخدام منصة Ultralytics:

  1. التسجيل: إنشاء حساب على platform.ultralytics.com
  2. اختيار المنطقة: اختر منطقة بياناتك (US، EU، أو AP) أثناء عملية الإعداد
  3. تحميل مجموعة البيانات: انتقل إلى قسم مجموعات البيانات لتحميل بياناتك
  4. تدريب النموذج: أنشئ مشروعاً وابدأ التدريب على وحدات GPU السحابية
  5. النشر: اختبر نموذجك وقم بنشره في نقطة نهاية مخصصة

للحصول على دليل مفصل، راجع صفحة البداية السريعة.

Link to this sectionما هي فوائد منصة Ultralytics؟#

توفر منصة Ultralytics:

  • سير عمل موحد: البيانات، والتدريب، والنشر في مكان واحد
  • متعددة المناطق: إقامة البيانات في مناطق US، أو EU، أو AP
  • تدريب بدون برمجة: تدريب نماذج YOLO متقدمة دون كتابة كود
  • مقاييس الوقت الفعلي: بث تقدم التدريب ومراقبة عمليات النشر
  • 43 منطقة نشر: انشر النماذج بالقرب من مستخدميك في جميع أنحاء العالم
  • 6 أنواع للمهام: دعم الكشف، وتقسيم الحالات، والتقسيم الدلالي، والوضعية، وOBB، والتصنيف (انظر مستندات المهام)
  • التعليق التوضيحي بمساعدة الذكاء الاصطناعي: تعليق توضيحي ذكي باستخدام نماذج SAM وYOLO لتسريع تحضير البيانات

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

تدعم منصة Ultralytics أنواعاً متعددة من GPU للتدريب السحابي:

GPUالجيلذاكرة الفيديو (VRAM)التكلفة/ساعةالأفضل لـ
RTX 2000 AdaAda16 GB$0.24مجموعات بيانات صغيرة، الاختبار
RTX A4500Ampere20 GB$0.25مجموعات بيانات صغيرة إلى متوسطة
RTX 4000 AdaAda20 GB$0.26مجموعات بيانات متوسطة
RTX A5000Ampere24 GB$0.27مجموعات بيانات متوسطة
L4Ada24 GB$0.39محسّن للاستدلال
A40Ampere48 GB$0.44أحجام دفعات أكبر
RTX 3090Ampere24 GB$0.46التدريب العام
RTX A6000Ampere48 GB$0.49نماذج كبيرة
RTX PRO 4500Blackwell32 GB$0.64سعر/أداء رائع
RTX 4090Ada24 GB$0.69أفضل سعر/أداء
RTX 6000 AdaAda48 GB$0.77تدريب بدفعات كبيرة
L40SAda48 GB$0.86تدريب بدفعات كبيرة
RTX 5090Blackwell32 GB$0.99أحدث جيل للمستهلك
L40Ada48 GB$0.99نماذج كبيرة
A100 PCIeAmpere80 GB$1.39تدريب الإنتاج
A100 SXMAmpere80 GB$1.49تدريب الإنتاج
RTX PRO 6000Blackwell96 GB$1.89الخيار الافتراضي الموصى به
H100 PCIeHopper80 GB$2.39تدريب عالي الأداء
H100 SXMHopper80 GB$2.99أسرع تدريب
H100 NVLHopper94 غيغابايت3.07 دولارأقصى أداء
H200 NVLHopper143 غيغابايت3.39 دولارأقصى ذاكرة
H200 SXMHopper141 غيغابايت3.99 دولارأقصى أداء
B200Blackwell180 غيغابايت5.49 دولارالنماذج الكبيرة (Pro+)
B300Blackwell288 غيغابايت7.39 دولارأكبر النماذج (Pro+)

راجع التدريب السحابي للحصول على 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، على غرار Weights & Biases.

متطلبات إصدار الحزمة

يتطلب التكامل مع المنصة ultralytics>=8.4.60. الإصدارات الأقل لن تعمل مع المنصة.

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 التدريب السحابي لمزيد من التفاصيل حول التدريب عن بُعد.

Link to this sectionما هي أدوات التعليق التوضيحي المتاحة؟#

تتضمن المنصة محرراً للتعليقات التوضيحية كامل الميزات يدعم:

  • الأدوات اليدوية: صناديق الإحاطة، والمضلعات، والنقاط الرئيسية مع قوالب الهيكل العظمي، والصناديق الموجهة، والتصنيف
  • قوالب الهيكل العظمي: ضع جميع النقاط الرئيسية دفعة واحدة باستخدام قوالب مدمجة (شخص، يد، وجه، كلب، صندوق) أو قوالب مخصصة
  • التعليق التوضيحي الذكي: استخدم SAM 2.1 أو SAM 3 للتعليق التوضيحي القائم على النقر، أو قم بتشغيل نماذج Ultralytics YOLO المدربة مسبقاً ونماذج YOLO الخاصة بك التي تم ضبطها بدقة من شريط الأدوات للكشف، والتقسيم، والتقسيم الدلالي، وOBB
  • اختصارات لوحة المفاتيح: سير عمل فعال مع مفاتيح الاختصار
الاختصارالإجراء
Vالوضع اليدوي (الرسم)
Sالوضع الذكي (SAM أو نموذج YOLO)
Aتبديل التطبيق التلقائي (في الوضع الذكي)
1 - 9اختيار الفئة حسب الرقم
Deleteحذف التعليق التوضيحي المحدد
Ctrl+Zتراجع
Ctrl+Yإعادة
Escapeحفظ / إلغاء التحديد / خروج

راجع التعليق التوضيحي للحصول على الدليل الكامل.

Link to this sectionما هي تنسيقات التصدير المدعومة؟#

تدعم المنصة أكثر من 19 تنسيقاً للنشر:

التنسيقامتداد الملفحالة الاستخدام
ONNX.onnxنشر عبر المنصات
TorchScript.torchscriptنشر C++
OpenVINO_openvino_modelأجهزة Intel
TensorRT.engineاستدلال NVIDIA GPU
CoreML.mlpackageأجهزة Apple
TFLite.tfliteأجهزة الجوال/الحافة
TF SavedModel_saved_modelنظام TensorFlow البيئي
TF GraphDef.pbTensorFlow القديم
PaddlePaddle_paddle_modelنظام Baidu البيئي
NCNN_ncnn_modelالجوال (Android/ARM)
Edge TPU_edgetpu.tfliteأجهزة Google Coral
TF.js_web_modelنشر المتصفح
MNN.mnnAlibaba للجوال
RKNN_rknn_modelRockchip NPU
Qualcomm_qnn.onnxQualcomm Snapdragon NPU
IMX500_imx_modelمستشعر Sony IMX500
Axelera_axelera_modelمسرعات Axelera AI
ExecuTorch_executorch_modelPyTorch للجوال
DeepX_deepx_modelمسرعات DeepX NPU

راجع تصدير النماذج، ودليل وضع التصدير، وفهرس التكاملات للحصول على الخيارات الخاصة بكل تنسيق.

Link to this sectionاستكشاف الأخطاء وإصلاحها#

Link to this sectionمشكلات مجموعة البيانات#

المشكلةالحل
مجموعة البيانات لا تتم معالجتهاتحقق من دعم تنسيق الملف (JPEG، PNG، WebP، TIFF، HEIC، AVIF، BMP، JP2، DNG، MPO للصور). الحد الأقصى لحجم الملف: الصور 50 ميجابايت، الفيديوهات 1 جيجابايت، أرشيفات مجموعة البيانات 10 جيجابايت (مجاني) / 20 جيجابايت (Pro) / 50 جيجابايت (Enterprise)
تعليقات توضيحية مفقودةتحقق من أن التصنيفات بتنسيق YOLO مع ملفات .txt تطابق أسماء ملفات الصور، أو قم بتحميل COCO JSON
"مطلوب تقسيم التدريب" (Train split required)أضف مجلد train/ إلى هيكل مجموعة البيانات الخاصة بك، أو أعد توزيع التقسيمات عبر شريط التقسيم
أسماء الفئات غير محددةأضف ملف data.yaml مع قائمة names: (انظر تنسيق YOLO)، أو حدد الفئات في علامة تبويب الفئات

Link to this sectionمشكلات التدريب#

المشكلةالحل
التدريب لا يبدأتحقق من رصيد الائتمان في الإعدادات > الفواتير. يتطلب وجود رصيد إيجابي
خطأ في الذاكرة (Out of memory)قلل حجم الدفعة (batch size)، أو استخدم نموذجاً أصغر (n/s)، أو اختر GPU بذاكرة VRAM أكبر
مقاييس ضعيفةتحقق من جودة مجموعة البيانات، وزد عدد الدورات (epochs)، وجرب زيادة البيانات (data augmentation)، وتحقق من توازن الفئات
التدريب بطيءاختر GPU أسرع، وقلل حجم الصورة، وتحقق من عدم وجود اختناق في مجموعة البيانات

Link to this sectionمشكلات النشر#

المشكلةالحل
نقطة النهاية لا تستجيبتحقق من حالة نقطة النهاية (جاهز مقابل متوقف). قد يستغرق البدء البارد 5-15 ثانية
401 غير مصرح بهتحقق من أن مفتاح API صحيح ويحتوي على النطاقات المطلوبة
استدلال بطيءتحقق من حجم النموذج، وفكر في تصدير TensorRT، واختر منطقة أقرب
فشل التصديرتتطلب بعض التنسيقات بنيات نموذج محددة. جرب ONNX لأوسع توافق

Link to this sectionأسئلة شائعة#

هل يمكنني تغيير اسم المستخدم الخاص بي بعد التسجيل؟

لا، أسماء المستخدمين دائمة ولا يمكن تغييرها. اختر بعناية أثناء التسجيل.

هل يمكنني تغيير منطقة بياناتي؟

يتم اختيار منطقة بياناتك أثناء الإعداد ولا يمكن تغييرها بنفسك. للتبديل بين المناطق، اتصل بالدعم لطلب تغيير المنطقة.

كيف يمكنني الحصول على المزيد من الائتمانات؟

انتقل إلى الإعدادات > الفواتير > إضافة ائتمانات. اشترِ ائتمانات من 5 دولارات إلى 1000 دولار. الائتمانات المشتراة لا تنتهي صلاحيتها أبداً.

ماذا يحدث إذا فشل التدريب؟

يتم محاسبتك فقط على وقت الحوسبة المكتمل. يتم حفظ نقاط التحقق، ويمكنك استئناف التدريب.

هل يمكنني تنزيل نموذجي المدرب؟

نعم، انقر على أيقونة التنزيل في أي صفحة نموذج لتنزيل ملف .pt أو التنسيقات المصدرة.

كيف يمكنني مشاركة عملي بشكل عام؟

قم بتحرير إعدادات المشروع أو مجموعة البيانات الخاصة بك وقم بتبديل الرؤية إلى "عام". يظهر المحتوى العام في صفحة الاستكشاف (Explore).

ما هي حدود حجم الملف؟

الصور: 50 ميجابايت، الفيديوهات: 1 جيجابايت، مجموعات البيانات: 10 جيجابايت في الإصدار المجاني، 20 جيجابايت في Pro، 50 جيجابايت في Enterprise. للملفات الأكبر، قم بتقسيمها إلى عدة عمليات تحميل.

ما هي المدة التي يتم الاحتفاظ فيها بالعناصر المحذوفة في سلة المهملات؟

30 يوماً. بعد ذلك، يتم حذف العناصر نهائياً ولا يمكن استردادها.

هل يمكنني استخدام نماذج Platform تجارياً؟

تستخدم الخطط المجانية والاحترافية ترخيص AGPL-3.0. للاستخدام التجاري دون متطلبات ترخيص AGPL-3.0، راجع Ultralytics Licensing.

التعليقات