تدريب النماذج

توفر Ultralytics أدوات شاملة لتدريب YOLO بدءًا من تنظيم التجارب وحتى تشغيل مهام التدريب السحابية مع تدفق المقاييس في الوقت الفعلي.

نظرة عامة

يساعدك قسم التدريب على:

• تنظيم النماذج في مشاريع لتسهيل إدارتها
• تدريب على وحدات معالجة الرسومات السحابية بنقرة واحدة
• مراقبة المقاييس في الوقت الفعلي أثناء التدريب
• قارن أداء النموذج عبر التجارب

سير العمل

graph LR
    A[📁 Project] --> B[⚙️ Configure]
    B --> C[🚀 Train]
    C --> D[📈 Monitor]
    D --> E[📦 Export]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff
    style E fill:#00BCD4,color:#fff

خيارات التدريب

تدعم Ultralytics عدة أساليب تدريب:

GPU

وحدات معالجة الرسومات المتاحة للتدريب السحابي:

مقاييس الوقت الحقيقي

أثناء التدريب، اعرض المقاييس الحية:

• منحنيات الخسارة: خسارة الصندوق والفئة و DFL
• الأداء: mAP50، mAP50، الدقة، الاسترجاع
• إحصائيات النظام: GPU الرسومات، استخدام الذاكرة
• نقاط التحقق: الحفظ التلقائي لأفضل الأوزان

روابط سريعة

• المشاريع: تنظيم النماذج والتجارب
• النماذج: إدارة نقاط التفتيش المدربة
• التدريب على السحابة: تدريب على وحدات معالجة الرسومات السحابية

الأسئلة الشائعة

كم من الوقت يستغرق التدريب؟

يعتمد وقت التدريب على:

• حجم مجموعة البيانات (عدد الصور)
• حجم الموديل (n، s، m، l، x)
• عدد العصور
• GPU المحدد

يستغرق التدريب النموذجي الذي يتضمن 1000 صورة و YOLO11n و 100 حقبة على RTX 4090 حوالي 30-60 دقيقة.

هل يمكنني تدريب عدة نماذج في وقت واحد؟

يدعم التدريب السحابي حاليًا مهمة تدريب متزامنة واحدة لكل حساب. للتدريب المتوازي، استخدم التدريب عن بُعد من أجهزة متعددة.

ماذا يحدث إذا فشل التدريب؟

إذا فشل التدريب:

1. يتم حفظ نقاط التفتيش في كل حقبة
2. يمكنك الاستئناف من آخر نقطة تفتيش
3. يتم احتساب الائتمانات فقط مقابل وقت الحوسبة المكتمل

كيف أختار وحدة GPU المناسبة؟

📅 تم إنشاؤه منذ 0 أيام ✏️ تم التحديث منذ 0 أيام

تعليقات