On Premise#
يتيح On Premise لمساحة عمل Enterprise استخدام مجموعات البيانات وموارد الحوسبة على جهاز كمبيوتر يعمل بنظام Linux أو macOS أو Windows. تبقى الصور ومقاطع الفيديو المصدر على جهاز الكمبيوتر. يعمل التدريب مثل أي موقع آخر لـالتدريب عن بُعد: تُرسَل المقاييس إلى Platform، وتُرفع أوزان النماذج المكتملة للتنزيل والتنبؤ والتصدير والنشر.
يستغرق الإعداد أمرًا واحدًا فقط. يكتشف Platform نظام التشغيل، ويملأ مواقع المجلدات المناسبة، ويثبّت Docker عند الحاجة، ويعرض تقدم الاتصال مباشرةً.
آلية العمل#
flowchart LR
A[Your browser] <-->|Interface, labels, and progress| B[Ultralytics Platform]
A <-->|Dataset previews| C[Your On Premise computer]
B <-->|Jobs, metrics, and model weights| C
C --- D[(Dataset folder)]
C --- E[(Models folder)]حدود البيانات#
| البيانات | جهاز الكمبيوتر الخاص بك الذي يعمل بنظام On Premise | Platform والخدمات السحابية |
|---|---|---|
| وحدات بكسل مجموعة البيانات المصدر والمشتقة | تبقى محلية أثناء الإدخال والمعاينة والتدريب | لا تُخزَّن أو تُسجَّل أو تُعالَج مطلقًا |
| الفئات والتسميات التوضيحية والتعليقات التوضيحية | تُقرأ التسميات التوضيحية المصدر أثناء الإدخال | تُخزَّن باعتبارها البيانات الوصفية الأساسية لمجموعة البيانات، بحيث يمكنك إضافة التعليقات التوضيحية في Platform |
| نماذج التدريب | تُكتب عملية التشغيل وأفضل نقطة تحقق وبقية عناصر التدريب في مجلد النماذج لديك | تُرفع أفضل نقطة تحقق للتنزيل والتنبؤ والتصدير والنشر؛ بينما تبقى العناصر الأخرى على جهاز الكمبيوتر لديك |
يمكن لأوزان النماذج والتسميات التوضيحية والتعليقات التوضيحية والمقاييس أن تتضمن معلومات تعلّمتها النماذج من صورك. وحدات بكسل مجموعة البيانات فقط تخضع لحدود البقاء المحلية الصارمة. يعالج التنبؤ السحابي الصور التي ترسلها بشكل منفصل إلى سير العمل السحابي فقط؛ ولا يرسل العامل مطلقًا أي صورة من مجموعة البيانات المثبّتة لديك.
قبل البدء#
اختر جهاز كمبيوتر يمكنه الوصول إلى مجموعات بياناتك والبقاء قيد التشغيل أثناء استخدام Platform لها:
| الحد الأدنى | الموصى به | |
|---|---|---|
| نظام التشغيل | Linux بإصدار 64 بت، أو macOS بمعالج Apple silicon، أو Windows بمعمارية x86-64 مع WSL 2 | إصدارات نظام التشغيل وDocker الحالية |
| CPU | 4 أنوية | 8 أنوية أو أكثر لتدريب CPU |
| الذاكرة | ذاكرة RAM بسعة 8 GB | 16 GB أو أكثر |
| التخزين | 20 GB من المساحة الحرة، بالإضافة إلى مساحة لمجموعات بياناتك ونماذجك | قرص SSD تتوفر فيه مساحة حرة لا تقل عن ضعف حجم مجموعة بيانات العمل لديك |
| الشبكة | اتصال HTTPS صادر إلى Ultralytics Platform وسجلات حاويات Docker | نطاق عريض مستقر لتنزيل صورة الحاوية الأولية |
وحدة GPU اختيارية. يمكن لكل جهاز كمبيوتر إدخال مجموعات البيانات وتدريب النماذج على CPU الخاص به. ويمكن لوحدة GPU متوافقة من NVIDIA تسريع مهام التدريب الأكبر.
إذا كانت شركتك تقيّد حركة المرور الصادرة، فاسمح بالوصول عبر HTTPS إلى Ultralytics Platform وسجلات Docker وتنزيلات حزم Python قبل الإعداد. يتصل العامل دائمًا بـPlatform من الخارج، لذلك لا يلزم السماح بالوصول الوارد إلى شبكتك.
توصيل جهاز الكمبيوتر الخاص بك#
- افتح Ultralytics Platform على جهاز الكمبيوتر الذي يمكنه الوصول إلى مجموعات بياناتك.
- انتقل إلى
Settings > Integrationsواختر On Premise من قائمة التكاملات. - راجع مساري مجلد مجموعة البيانات على هذا الجهاز ومجلد النماذج على هذا الجهاز المعبّأين مسبقًا.
- اختر إنشاء أمر التثبيت.
- افتح الطرفية المذكورة في مربع الحوار، وانسخ الأمر والصقه، ثم اضغط Enter.
- أبقِ صفحة التكاملات مفتوحة حتى يعرض مؤشر التقدم الحالة متصل.

تتتبع الصفحة خطوات الإعداد الست مباشرةً — تشغيل الأمر، وتنزيل ملفات العامل، وتنزيل صورة Docker، وبناء العامل، وتشغيله، وتأكيد الاتصال — بحيث يمكنك متابعة التقدم دون قراءة الطرفية. يتطلب توصيل مضيف دور محرر مساحة العمل وخطة Enterprise نشطة؛ أما مساحات العمل التي تستخدم خطة أخرى فتعرض زر متابعة لطلب جولة إرشادية في On Premise بدلًا من أمر تثبيت.
يملأ Platform المجلدات ورمز الاتصال المستخدم لمرة واحدة قبل نسخ الأمر. ويتبع الأمر المُنشأ التنسيق أدناه:
افتح Terminal والصق ما يلي:
curl -fsSL 'https://platform.ultralytics.com/api/workers/install?os=linux' \
| sudo sh -s -- \
"/datasets" \
"/models" \
"YOUR_CONNECTION_TOKEN"يتضمن Platform رمز الاتصال تلقائيًا. يثبت هذا الرمز أن جهاز الكمبيوتر مسموح له بالاتصال بمساحة العمل لديك، وتنتهي صلاحيته بعد 10 دقائق، ويُستخدم مرة واحدة. لا تحتاج إلى إدخاله بشكل منفصل مطلقًا. لا تشارك الأمر المُنشأ أثناء سريانه.
تعمل الإعدادات الافتراضية دون تعديل:
| Linux | macOS وWindows | |
|---|---|---|
| مجلد مجموعة البيانات | /datasets | ~/Ultralytics/datasets |
| مجلد النماذج | /models | ~/Ultralytics/models |
ينشئ أمر الإعداد هذه المجلدات، ويثبّت Docker ويشغّله عند الحاجة، ويضبط الاتصال لإعادة التشغيل مع جهاز الكمبيوتر. قد يطلب منك نظام التشغيل الموافقة على التثبيت أو إعادة التشغيل قبل اكتمال الإعداد.
صور Docker الأساسية#
يشغّل المثبّت حاوية واحدة ويختار صورة Ultralytics الأساسية الرسمية للمضيف:
| المضيف | نمط الصورة الأساسية |
|---|---|
| Apple silicon أو Linux بمعمارية ARM64 | ultralytics/ultralytics:<version>-arm64 |
| CPU بمعمارية x86-64 | ultralytics/ultralytics:<version>-cpu |
| x86-64 مع وحدة GPU مدعومة من NVIDIA | ultralytics/ultralytics:<version> |
يختار المثبّت صورة رسمية مثبّتة الإصدار للمضيف. ويضيف العامل تبعيات الاتصال الخاصة به دون إعادة تثبيت Ultralytics. ويكتشف CUDA أثناء الإعداد، ولذلك يظل مضيف NVIDIA يشغّل حاوية واحدة بدلًا من عاملين منفصلين لـCPU وGPU. وتتولى خدمات Platform السحابية التنبؤ بالنماذج وتصديرها بعد رفع أفضل نقطة تحقق.
لا يتطلب إعداد CPU أي شيء يتجاوز التثبيت الإرشادي. على Linux، يتطلب تسريع GPU من NVIDIA إصدار Docker >= 28.2 وإصدار NVIDIA Container Toolkit >= 1.18. يكتشف Platform مسار GPU المدعوم تلقائيًا على Linux وmacOS وWindows؛ راجع دليل البدء السريع لـDocker لتفاصيل الإعداد.
إضافة مجموعة بيانات#
- ضع مجموعة بياناتك داخل مجلد مجموعة البيانات المُكوَّن.
- في Platform، اختر مجموعة بيانات جديدة > On Premise.
- اختر جهاز الكمبيوتر المتصل.
- استعرض مجلد مجموعة البيانات، واختر المهمة، ثم حدد إنشاء.
يفهرس Platform مجموعة البيانات محليًا ويفتحها في المعرض نفسه المستخدم لمجموعات البيانات المرفوعة والمخزنة سحابيًا. يمكنك معاينة الصور وفحص التسميات التوضيحية وتصفية مجموعة البيانات وإضافة التعليقات التوضيحية دون رفع وحدات البكسل.
البيانات المدعومة#
يدعم On Premise تنسيقات الإدخال ومهام رؤية الكمبيوتر نفسها التي تدعمها البيانات المرفوعة:
- الصور ومقاطع الفيديو
- أرشيفات ZIP وTAR وTAR.GZ وTGZ
- Ultralytics NDJSON وCOCO JSON
- مجموعات بيانات YOLO ومجلدات التصنيف
- مهام الكشف والتجزئة والتجزئة الدلالية والتصنيف والوضعية ومربع الإحاطة الموجّه (OBB)
يتعرف Platform تلقائيًا على تنسيقات مجموعات البيانات الشائعة والفئات والتسميات التوضيحية وتقسيمات التدريب/التحقق/الاختبار. ويُثبَّت مجلد مجموعة البيانات بوضع القراءة فقط، لذلك لا يغيّر Platform حجم ملفاتك المصدر أو يعيد ترميزها أو يحررها أو يحذفها مطلقًا. وكل ما يُشتق أثناء الإدخال — مثل الأرشيفات المستخرجة وأصول NDJSON المنزّلة وإطارات الفيديو — يُكتب في وحدة تخزين Docker خاصة على جهاز الكمبيوتر نفسه.
المعاينة وإضافة التعليقات التوضيحية#
عند فتح صورة، يحمّلها متصفحك مباشرةً من جهاز الكمبيوتر المتصل. ولا توجد حاجة إلى شهادة أو اسم مضيف أو VPN أو إعداد للمعاينة.
تُحفظ التعليقات التوضيحية وتنظيم مجموعة البيانات في مساحة عمل Platform، لكن التعديلات في Platform لا تغيّر أبدًا ملفات الصور أو التسميات التوضيحية المصدر.
تدريب نموذج#
ابدأ التدريب من خلال مربع حوار التدريب المعتاد في Platform:
- افتح مشروعًا واختر نموذج جديد.
- اختر مجموعة بيانات On Premise.
- حدد نموذجًا وإعدادات التدريب.
- ابدأ التدريب.
يشغّل Platform المهمة على جهاز الكمبيوتر المتصل. ويستخدم وحدة GPU متاحة من NVIDIA أو ينتقل تلقائيًا إلى CPU، ولذلك يمكن لجهاز Mac تدريب نموذج صغير مثل YOLO26n على COCO8 دون عتاد GPU مخصص.
تُكتب ملفات التدريب في مجلد النماذج المُكوَّن أثناء تشغيل العملية. وتستخدم حزمة Ultralytics عمليات الاستدعاء نفسها الخاصة بالتدريب عن بُعد مثل أي جهاز تديره جهة العميل: تُرسَل حالة التقدم والمقاييس إلى Platform، وتُرفع أفضل نقطة تحقق إلى مساحة تخزين Platform، ويعمل النموذج المكتمل مع مسارات التنزيل والتنبؤ والتصدير والنشر الحالية. وتبقى عناصر التدريب الأخرى في مجلد النماذج لديك. ولا يستهلك تدريب On Premise أرصدة حوسبة Platform، كما أن Platform لا يرسل مهمة التدريب إلى الحوسبة السحابية مطلقًا.
إدارة الاتصال#
افتح Settings > Integrations لرؤية كل جهاز كمبيوتر متصل واسم مضيفه وعتاده، ومعرفة ما إذا كان CPU وGPU متصلين حاليًا. يرسل المضيف تقاريره باستمرار، لذلك يظهر جهاز الكمبيوتر الذي أُوقف تشغيله أو فقد الاتصال على أنه غير متصل، وتصبح مجموعات بياناته غير متاحة مؤقتًا بدلًا من الانتقال إلى الحوسبة السحابية.
يُصدر إعادة الاتصال أمر تثبيت جديدًا لمضيف سبق أن فصلت اتصاله. ويعيد استخدام سجل المضيف نفسه، بحيث تستأنف مجموعات بياناته الحالية عملها دون إعادة استيرادها.
يُلغي فصل الاتصال وصول ذلك المضيف فورًا. وتُلغى المهام الموجودة في قائمة الانتظار أو قيد البدء أو قيد التشغيل المرتبطة به، بما في ذلك التدريب الجاري، كما تفشل مجموعة البيانات التي كانت لا تزال قيد الاستيراد مع On Premise host disconnected during ingest. تحتفظ مجموعات البيانات التي اكتمل استيرادها بفئاتها وتسمياتها التوضيحية وتعليقاتها التوضيحية، لكن لا يمكن معاينتها أو تدريبها حتى تعيد الاتصال. لا يُحذف أي شيء من جهاز الكمبيوتر، وتظل النماذج التي رُفعت إلى Platform متاحة.
القيود الحالية#
- لا توجد إعادة فحص. تُفهرس مجموعة البيانات مرة واحدة عند إنشائها. وإذا تغيرت الملفات المصدر بعد ذلك، فلن يلاحظ Platform التغيير — أنشئ مجموعة بيانات جديدة لالتقاط التغييرات.
- ميزات النسخ إلى Platform غير متاحة. تستبعد مجموعات بيانات On Premise الميزات التي تتطلب نسخًا مملوكة لـPlatform من صورك: التعليق التوضيحي التلقائي، تحليل التجميع، واستنساخ مجموعة البيانات، ولقطات الإصدار غير القابلة للتغيير.
- لا ينتقل التدريب. إذا توقفت عملية العامل في منتصف التشغيل، تفشل العملية بدلًا من إعادة تشغيلها في مكان آخر.
- تبقى ملفات النموذج على المضيف. يؤدي حذف نموذج أو نقله إلى سلة المهملات في Platform إلى إزالته من Platform، وليس من مجلد النماذج لديك — نظّف هذا المجلد بنفسك عندما لا تعود العملية مطلوبة.
يؤدي حذف مجموعة بيانات On Premise، أو صور فردية منها، إلى إزالة مراجع Platform وتعليقاته التوضيحية فقط. ولا تُمس ملفاتك مطلقًا.
إذا لم يكتمل الإعداد#
- يطلب Docker الإذن: وافق على المطالبة وانتظر بدء Docker. يتابع الإعداد تلقائيًا.
- يطلب Windows إعادة التشغيل: أعد تشغيل الكمبيوتر، ثم ارجع إلى
Settings > Integrationsوأنشئ أمر تثبيت جديدًا. - انتهت صلاحية أمر الإعداد: أنشئ أمر تثبيت جديدًا. كل أمر مؤقت ويعمل مرة واحدة.
- يبقى الاتصال غير متصل: افتح Docker Desktop، وأعد تشغيل أمر مُنشأ حديثًا، وأبقِ الوحدة الطرفية مفتوحة حتى تُبلغ بأن الخدمة المحلية قيد التشغيل.
- لا تُحمَّل المعاينات: افتح Platform في متصفح على الكمبيوتر المتصل. تأتي معاينات مجموعات البيانات مباشرةً من ذلك الكمبيوتر.
- تحتاج إلى سجلات العامل: يكتب المثبّت السجلات إلى
/opt/ultralytics-workerعلى Linux وإلى~/.ultralytics/workerعلى macOS وWindows. شغّلdocker compose logs -fمن ذلك المجلد لمتابعة العامل.
راجع أيضًا مجموعات البيانات والتعليق التوضيحي والتدريب.
الأسئلة الشائعة#
لا تغادر بكسلات مجموعة البيانات أبداً. يتم قراءتها محلياً للاستيعاب، والمعاينة، والتدريب. يتم تخزين الفئات، والتسميات، والشروح، ومقاييس التدريب، ونقطة التفتيش الأفضل في المنصة لتتمكن من إضافة الشروح، والتنزيل، والتنبؤ، والتصدير، والنشر. انظر إلى Data Boundaries.
لا. يمكن لكل مضيف استيعاب مجموعات البيانات والتدريب على وحدة المعالجة المركزية CPU الخاصة به، وتعمل وحدة معالجة رسومية GPU متوافقة من NVIDIA على نظام Linux على تسريع الوظائف الأكبر تلقائياً. لا يستخدم التدريب المحلي موارد الحوسبة الخاصة بالمنصة.
تصبح مجموعات البيانات الخاصة به غير متاحة مؤقتاً وتفشل الوظائف قيد التشغيل بدلاً من الانتقال إلى الحوسبة السحابية. تحتفظ مجموعات البيانات التي انتهى استيرادها بفئاتها وتسمياتها وشروحها وتعمل مرة أخرى بمجرد إعادة اتصال المضيف.
يتم فهرسة مجموعة البيانات مرة واحدة عند إنشائها ولا يتم إعادة مسحها ضوئياً. أنشئ مجموعة بيانات جديدة من المجلد المُحدَّث لالتقاط التغييرات.
يكتب المثبت في
/opt/ultralytics-workerعلى نظام Linux وفي~/.ultralytics/workerعلى نظامي macOS وWindows. قم بتشغيلdocker compose logs -fمن هذا المجلد.