تدريب النماذج
منصة Ultralytics توفر أدوات شاملة لتدريب نماذج YOLO، بدءًا من تنظيم التجارب وصولاً إلى تشغيل مهام التدريب السحابي مع بث المقاييس في الوقت الفعلي.
نظرة عامة
يساعدك قسم التدريب على:
- تنظيم النماذج في مشاريع لإدارة أسهل
- التدريب على وحدات GPU السحابية بنقرة واحدة
- مراقبة المقاييس في الوقت الفعلي أثناء التدريب
- مقارنة 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| المرحلة | الوصف |
|---|---|
| المشروع | إنشاء مساحة عمل لتنظيم النماذج ذات الصلة |
| تكوين | تحديد مجموعة البيانات، والنموذج الأساسي، ومعلمات التدريب |
| تدريب | التشغيل على وحدات GPU السحابية أو أجهزتك المحلية |
| مراقبة | عرض منحنيات الخسارة والمقاييس في الوقت الفعلي |
| تصدير | التحويل إلى 17 تنسيق نشر |
خيارات التدريب
تدعم منصة Ultralytics أساليب تدريب متعددة:
| الطريقة | الوصف | الأفضل لـ |
|---|---|---|
| التدريب السحابي | التدريب على وحدات GPU السحابية للمنصة | لا توجد وحدة GPU محلية، قابلية التوسع |
| التدريب عن بُعد | التدريب محليًا، وبث المقاييس إلى المنصة | الأجهزة الموجودة، الخصوصية |
| التدريب عبر Colab | استخدام Google Colab مع تكامل المنصة | وصول مجاني إلى GPU |
خيارات GPU
وحدات GPU المتاحة للتدريب السحابي:
| المستوى | GPU | VRAM | التكلفة/الساعة | الأفضل لـ |
|---|---|---|---|---|
| الميزانية | RTX A2000 | 6 جيجابايت | $0.12 | مجموعات البيانات الصغيرة، الاختبار |
| الميزانية | RTX 3080 | 10 غيغابايت | $0.25 | مجموعات البيانات المتوسطة |
| الميزانية | RTX 3080 Ti | 12 جيجابايت | $0.30 | مجموعات البيانات المتوسطة |
| الميزانية | A30 | 24 جيجابايت | $0.44 | أحجام دفعات أكبر |
| متوسط | L4 | 24 جيجابايت | $0.54 | استنتاج محسّن |
| متوسط | RTX 4090 | 24 جيجابايت | $0.60 | سعر/أداء رائع |
| متوسط | A6000 | 48 جيجابايت | $0.90 | نماذج كبيرة |
| متوسط | L40S | 48 جيجابايت | $1.72 | تدريب مجموعات كبيرة |
| احترافي | A100 40 جيجابايت | 40 جيجابايت | $2.78 | تدريب على الإنتاج |
| احترافي | A100 80 جيجابايت | 80 جيجابايت | $3.44 | النماذج الكبيرة جدًا |
| احترافي | RTX PRO 6000 | 48 جيجابايت | $3.68 | Ultralytics |
| احترافي | H100 | 80 جيجابايت | $5.38 | أسرع تدريب |
| المؤسسات | H200 | 141 غيغابايت | $5.38 | أقصى أداء |
| المؤسسات | B200 | 192 جيجابايت | $10.38 | أكبر الموديلات |
رصيد التسجيل
تحصل الحسابات الجديدة على أرصدة تسجيل للتدريب. راجع الفواتير للحصول على التفاصيل.
المقاييس في الوقت الفعلي
أثناء التدريب، يمكنك عرض المقاييس المباشرة:
- منحنيات الخسارة: خسارة الصندوق والفئة وDFL
- الأداء: mAP50، mAP50-95، الدقة، الاستدعاء
- إحصائيات النظام: استخدام GPU، استخدام الذاكرة
- نقاط الفحص: الحفظ التلقائي لأفضل الأوزان
روابط سريعة
- المشاريع: تنظيم نماذجك وتجاربك
- النماذج: إدارة نقاط الفحص المدربة
- التدريب السحابي: تدريب على وحدات GPU السحابية
الأسئلة الشائعة
كم يستغرق التدريب؟
يعتمد وقت التدريب على:
- حجم مجموعة البيانات (عدد الصور)
- حجم النموذج (n, s, m, l, x)
- عدد الدورات التدريبية
- نوع GPU المحدد
يستغرق التدريب النموذجي الذي يتضمن 1000 صورة و YOLO26n و 100 حقبة على RTX 4090 حوالي 30-60 دقيقة.
هل يمكنني تدريب نماذج متعددة 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:
- يتم حفظ نقاط التحقق عند كل حقبة تدريب.
- يمكنك الاستئناف من آخر نقطة تحقق.
- تُحتسب الرسوم فقط على وقت المعالجة المكتمل.
كيف أختار GPU المناسب؟
| السيناريو | GPU الموصى بها |
|---|---|
| Small datasets (<5000 images) | RTX 4090 |
| مجموعات البيانات متوسطة الحجم (5000-50000 صورة) | A100 40 جيجابايت |
| مجموعات البيانات الكبيرة أو أحجام الدُفعات الكبيرة | A100 80GB أو H100 |
| مراعاة التكلفة | RTX 3090 |
📅 تم الإنشاء قبل 20 أيام ✏️ تم التحديث قبل 14 أيام
