على الجهاز (On Premise)#
ييتيح نظام On Premise لمساحة عمل Enterprise الخاصة بك استخدام مجموعات البيانات وقوة الحوسبة على جهاز يعمل بنظام Linux أو macOS أو Windows. تظل الصور ومقاطع الفيديو المصدرية على جهازك. يتصرف التدريب تماماً مثل أي موقع remote training آخر: يتم بث المقاييس إلى المنصة وتحميل أوزان النماذج المكتملة للتنزيل والتنبؤ والتصدير والنشر.
يتم الإعداد باستخدام أمر واحد فقط. تكتشف المنصة نظام التشغيل لديك، وتملأ مواقع المجلدات المناسبة، وتثبت Docker إذا لزم الأمر، وتظهر تقدم الاتصال المباشر.
كيف يعمل#
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 بنظام On Premise | Platform والخدمات السحابية |
|---|---|---|
| بكسلات مجموعة البيانات المصدرية والمشتقة | ابق محلياً للاستيعاب والمعاينة والتدريب | لا يتم تخزينها أو تسجيلها أو معالجتها أبداً |
| الفئات والتسميات والتعليقات التوضيحية | تتم قراءة التسميات المصدرية أثناء الاستيعاب | يتم تخزينها كبيانات وصفية أساسية لمجموعة البيانات حتى تتمكن من إضافة تعليقات توضيحية في Platform |
| نماذج التدريب | يتم كتابة التشغيل وأفضل نقطة تحقق وأدوات التدريب الأخرى في مجلد النماذج الخاص بك | يتم تحميل أفضل نقطة تحقق للتنزيل والتنبؤ والتصدير والنشر؛ بينما تبقى الأدوات الأخرى على جهاز الكمبيوتر الخاص بك |
يمكن لأوزان النموذج والتسميات والتعليقات التوضيحية والمقاييس تشفير المعلومات المستفادة من صورك. فقط بكسلات مجموعة البيانات لها حدود صارمة ومحلية فقط. تعالج تنبؤات السحابة فقط الصور التي ترسلها بشكل منفصل إلى سير عمل تلك السحابة؛ ولا يقوم العامل أبداً بإعادة توجيه صورة من مجموعة البيانات المثبتة لديك.
قبل البدء#
اختر جهاز حاسوب يمكنه الوصول إلى مجموعات البيانات الخاصة بك ويظل قيد التشغيل طالما أن Platform تستخدمه:
| الحد الأدنى | الموصى به | |
|---|---|---|
| نظام التشغيل | نظام Linux بتوافق 64 بت، أو Apple silicon بنظام macOS، أو Windows بنظام x86-64 مع دعم WSL 2 | إصدارات نظام التشغيل وDocker الحالية |
| CPU | 4 أنوية | 8 أنوية أو أكثر للتدريب على CPU |
| الذاكرة | ذاكرة وصول عشوائي (RAM) سعة 8 جيجابايت | 16 جيجابايت أو أكثر |
| التخزين | مساحة خالية تبلغ 20 جيجابايت، بالإضافة إلى مساحة إضافية لمجموعات البيانات والنماذج الخاصة بك | قرص SSD بمساحة خالية تساوي على الأقل ضعف حجم مجموعة بيانات العمل الخاصة بك |
| الشبكة | حركة مرور HTTPS صادرة إلى Ultralytics Platform وسجلات حاويات Docker | اتصال إنترنت عريض النطاق مستقر لتنزيل صورة الحاوية الأولية |
وجود GPU اختياري. يمكن لكل جهاز كمبيوتر استيعاب مجموعات البيانات وتدريب النماذج باستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) الخاصة به. يمكن لوحدة معالجة رسومات NVIDIA متوافقة تسريع مهام التدريب الأكبر.
إذا كانت شركتك تقيد حركة المرور الصادرة، فاسمب الوصول عبر HTTPS إلى Ultralytics Platform وسجلات Docker وتنزيلات حزم Python قبل الإعداد. يتصل العامل دائماً بـ Platform، لذا لا يلزم وجود أي وصول وارد إلى شبكتك.
توصيل جهاز الكمبيوتر الخاص بك#
- افتح Ultralytics Platform على الكمبيوتر القادر على الوصول إلى مجموعات البيانات الخاصة بك.
- انتقل إلى
Settings > Integrationsوحدد On Premise من قائمة التكامل. - راجع مسارات Dataset folder on this machine و Models folder on this machine المملوءة مسبقاً.
- حدد إنشاء أمر التثبيت.
- افتح الجهاز (Terminal) المذكور في مربع الحوار، وانسخ الأمر، وألصقه، ثم اضغط على Enter.
- احتفظ بصفحة التكاملات مفتوحة حتى يُظهر مؤشر التقدم الحالة Connected.

تتعقب الصفحة خطوات الإعداد الست مباشرةً — تشغيل الأمر، وتنزيل ملفات العامل، وتنزيل صورة Docker، وبناء العامل، وبدء تشغيله، وتأكيد الاتصال — بحيث يمكنك مراقبة التقدم دون قراءة الطرفية (terminal). يتطلب ربط المضيف دور role محرر مساحة العمل وخطة Enterprise نشطة؛ بينما ترى مساحات العمل التي تستخدم خطة أخرى زر Continue الذي يطلب جولة إرشادية حول On Premise بدلاً من أمر التثبيت.
تقوم المنصة بملء المجلدات ورمز الاتصال لمرة واحدة قبل أن تقوم بنسخ الأمر. يتبع الأمر الذي تم إنشاؤه التنسيق أدناه:
افتح Terminal وألصق:
curl -fsSL 'https://platform.ultralytics.com/api/workers/install?os=linux' \
| sudo sh -s -- \
"/datasets" \
"/models" \
"YOUR_CONNECTION_TOKEN"تتضمن المنصة رمز الاتصال تلقائياً. وهو يثبت أن هذا الجهاز مسموح له بالاتصال بمساحة العمل الخاصة بك، وينتهي صلاحيته بعد 10 دقائق، ويعمل مرة واحدة. لا تدخل الرمز بشكل منفصل. لا تشارك الأمر الذي تم إنشاؤه طالما أنه صالح.
تعمل الإعدادات الافتراضية دون تعديل:
| Linux | macOS و Windows | |
|---|---|---|
| مجلد مجموعة البيانات | /datasets | ~/Ultralytics/datasets |
| مجلد النماذج | /models | ~/Ultralytics/models |
يقوم أمر الإعداد بإنشاء هذه المجلدات، وتثبيت وبدء تشغيل Docker عند الحاجة، وتكوين الاتصال لإعادة التشغيل مع جهاز الكمبيوتر الخاص بك. قد يطلب منك نظام التشغيل الموافقة على التثبيت أو إعادة التشغيل قبل اكتمال الإعداد.
صور Docker الأساسية#
يقوم المثبت بتشغيل حاوية واحدة ويحدد official Ultralytics base image للمضيف:
| المضيف | نمط الصورة الأساسية |
|---|---|
| Apple silicon أو ARM64 Linux | ultralytics/ultralytics:<version>-arm64 |
| x86-64 CPU | ultralytics/ultralytics:<version>-cpu |
| بنية x86-64 مع وجود وحدة معالجة رسومات NVIDIA مدعومة | ultralytics/ultralytics:<version> |
يختار المثبت صورة رسمية محددة الإصدار للجهاز المضيف. يضيف العامل تبعيات الاتصال الخاصة به دون إعادة تثبيت Ultralytics. وهو يكتشف CUDA أثناء الإعداد، لذلك لا يزال مضيف NVIDIA يشغل حاوية واحدة بدلاً من عمال وحدة معالجة مركبة ووحدة معالجة رسومية منفصلين. تتولى خدمات السحابة الخاصة بالمنصة التعامل مع تنبؤ النماذج وتصديرها بعد رفع أفضل نقطة فحص.
إعداد وحدة المعالجة المركزية (CPU) لا يتطلب شيئاً سوى التثبيت الإرشادي. على نظام Linux، يتطلب تسريع وحدة معالجة الرسومات (GPU) من NVIDIA استخدام Docker >= 28.2 وNVIDIA Container Toolkit >= 1.18. تكتشف Platform مسار GPU المدعوم تلقائياً على أنظمة Linux وmacOS وWindows؛ راجع Docker Quickstart Guide لمعرفة تفاصيل الإعداد.
إضافة مجموعة بيانات#
- ضع مجموعة البيانات الخاصة بك داخل مجلد مجموعة البيانات المكون.
- في المنصة، حدد New Dataset > On Premise.
- اختر الكمبيوتر المتصل.
- تصفح مجلد مجموعة البيانات، واختر المهمة، ثم حدد إنشاء.
تقوم المنصة بفهرسة مجموعة البيانات محلياً وتفتحها في نفس المعرض المستخدم لمجموعات البيانات المرفوعة والمخزنة سحابياً. يمكنك معاينة الصور، وفحص التسميات، وتصفية مجموعة البيانات، والتعليق عليها دون رفع وحدات البكسل.
البيانات المدعومة#
يدعم On Premise نفس تنسيقات الاستيعاب ومهام الرؤية الحاسوبية مثل البيانات المرفوعة:
- الصور ومقاطع الفيديو
- أرشيفات ZIP، و TAR، و TAR.GZ، و TGZ
- Ultralytics NDJSON و COCO JSON
- مجموعات بيانات YOLO ومجلدات التصنيف
- مهام الاكتشاف، والتقسيم، والدلالة، والتصنيف، ووضعيات الجسم، والمربعات المحيطية الموجهة (OBB)
تتعرف Platform تلقائياً على تخطيطات مجموعات البيانات الشائعة، والفئات، والسمات (labels)، وتقسيمات التدريب/التحقق/الاختبار. يتم تحميل مجلد مجموعة البيانات للقراءة فقط، لذا لا تقوم Platform أبداً بتغيير الحجم أو إعادة الترميز أو التعديل أو حذف ملفات المصدر الخاصة بك. يتم كتابة أي شيء يتم استنتاجه أثناء الإدخال (الارشيفات المستخرجة، وأصول NDJSON التي تم تنزيلها، وإطارات الفيديو) في وحدة تخزين Docker الخاصة على نفس الحاسوب.
المعاينة والتعليق التوضيحي#
عند فتح صورة، يقوم متصفحك بتحميلها مباشرة من الكمبيوتر المتصل. لا يوجد شهادة، أو اسم مضيف، أو VPN، أو تكوين معاينة.
يتم حفظ التعليقات التوضيحية وتنظيم مجموعة البيانات في مساحة عمل المنصة الخاصة بك، لكن التعديلات في المنصة لا تغير أبداً ملفات الصور أو التسميات المصدرية الخاصة بك.
تدريب نموذج#
ابدأ التدريب من خلال حوار التدريب العادي في المنصة:
- افتح مشروعاً وحدد New Model.
- اختر مجموعة بيانات On Premise.
- اختر نموذجاً وإعدادات التدريب.
- ابدأ التدريب.
تقوم المنصة بتشغيل المهمة على الكمبيوتر المتصل. تستخدم المنصة وحدة معالجة رسومات NVIDIA متاحة أو تعود تلقائياً إلى وحدة المعالجة المركزية (CPU)، لذا يمكن لجهاز Mac تدريب نموذج صغير مثل YOLO26n على COCO8 دون الحاجة إلى أجهزة GPU مخصصة.
تتم كتابة ملفات التدريب في مجلد النماذج المكون أثناء نشاط التشغيل. تستخدم حزمة Ultralytics نفس ردود الاتصال للتدريب عن بُعد مثل أي جهاز مدار من قبل العميل: يتم بث التقدم والمقاييس إلى Platform، ويتم تحميل أفضل نقطة تحقق إلى تخزين Platform، ويعمل النموذج المكتمل مع مسارات التنزيل والتنبؤ والتصدير والنشر الحالية. تبقى أدوات التدريب الأخرى في مجلد النماذج الخاص بك. لا يستخدم التدريب عبر On Premise رصيد حوسبة Platform، ولا ترسل Platform أبداً وظيفة التدريب إلى حوسبة السحابة.
إدارة الاتصال#
افتح Settings > Integrations للاطلاع على كل حاسوب متصل، واسم المضيف الخاص به، والأجهزة (hardware)، وما إذا كانت وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) متصلتين بالإنترنت حالياً. يقوم المضيف بإرسال التقارير باستمرار، لذا فإن الحاسوب الذي يتم إيقاف تشغيله أو يفقد الاتصال يظهر في حالة عدم اتصال (offline) وتصبح مجموعات البيانات الخاصة به غير متاحة مؤقتاً بدلاً من الرجوع إلى الحوسبة السحابية.
يؤدي زر Reconnect إلى إصدار أمر تثبيت جديد لمضيف قمت بقطع الاتصال به مسبقاً. وهو يعيد استخدام نفس سجل المضيف، بحيث تستمر مجموعات البيانات الموجودة في العمل دون الحاجة إلى إعادة استيرادها.
يؤدي زر Disconnect إلى إلغاء وصول هذا المضيف على الفور. يتم إلغاء الوظائف المعلقة والبدء والتشغيل المرتبطة به، بما في ذلك التدريب قيد Tiến، وتفشل مجموعة البيانات التي كان يتم استيرادها باستخدام On Premise host disconnected during ingest.. مجموعات البيانات التي انتهى استيرادها تحتفظ بفئاتها وعلاماتها وتصنيفاتها ولكن لا يمكن معاينتها أو التدريب عليها حتى تقوم بإعادة الاتصال. لا يتم حذف أي شيء من الحاسوب، وتظل النماذج التي تم رفعها مسبقاً إلى Platform متاحة.
القيود الحالية#
- لا يوجد إعادة مسح. تتم فهرسة مجموعة البيانات مرة واحدة عند إنشائها. إذا تغيرت ملفات المصدر بعد ذلك، فلن تلاحظ Platform ذلك — قم بتنشئة مجموعة بيانات جديدة لالتقاط التغييرات.
- ميزات النسخ في Platform غير متوفرة. تستبعد مجموعات بيانات On Premise الميزات التي تتطلب نسخاً مملوكة لـ Platform من صورك: التسميات التلقائية، clustering analysis، واستنساخ مجموعات البيانات، version snapshots غير القابلة للتغيير.
- التدريب لا ينتقل. إذا توقف عملية العامل في منتصف التشغيل، تفشل عملية التشغيل بدلاً من إعادة التشغيل في مكان آخر.
- تبقى ملفات النموذج على المضيف. يؤدي حذف أو وضع نموذج في سلة المهملات داخل Platform إلى إزالته من Platform وليس من مجلد النماذج الخاص بك — قم بتنظيف هذا المجلد بنفسك عندما لا تعود بحاجة إلى التشغيل.
يؤدي حذف مجموعة بيانات On Premise، أو الصور الفردية منها، إلى إزالة مراجع وعلامات Platform فقط. لا يتم المساس بملفاتك أبداً.
إذا لم يكتمل الإعداد#
- يطلب Docker الإذن: وافق على الطلب وانتظر حتى يبدأ Docker. يستمر الإعداد تلقائياً.
- يطلب نظام Windows إعادة التشغيل: أعد تشغيل الكمبيوتر، وارجع إلى
Settings > Integrations، وقم بإنشاء أمر تثبيت جديد. - انتهت صلاحية أمر الإعداد: أنشئ أمر تثبيت جديداً. كل أمر مؤقت ويعمل لمرة واحدة فقط.
- يظل الاتصال غير متصل: افتح Docker Desktop، وأعد تشغيل الأمر الذي تم إنشاؤه حديثاً، واترك الجهاز مفتوحاً حتى يبلغ عن أن On Premise قيد التشغيل.
- المعاينات لا تُحمل: افتح Platform في متصفح على الكمبيوتر المتصل. تأتي معاينات مجموعة البيانات مباشرة من ذلك الكمبيوتر.
- أنت بحاجة إلى سجلات العامل (worker logs): يكتب برنامج التثبيت إلى
/opt/ultralytics-workerعلى نظام Linux وإلى~/.ultralytics/workerعلى أنظمة macOS وWindows. قم بتشغيلdocker compose logs -fمن هذا المجلد لمتابعة عمل العامل.
راجع أيضاً Datasets، وAnnotation، وTraining.