التدريب التلقائي مع اسأل الذكاء الاصطناعي#
يستخدم التدريب التلقائي ميزة اسأل الذكاء الاصطناعي لمساعدتك في تدريب النماذج ومقارنتها وتحسينها من خلال المحادثة. ابدأ بنموذج أساسي، وراجع نتائجه، واطلب التجربة التالية. يمكن لميزة اسأل الذكاء الاصطناعي أيضًا العثور على مجموعات البيانات، وتسمية الصور، وتصدير النماذج، ونشرها.
سجّل الدخول إلى منصة يولترايتكس، وافتح مجموعة البيانات أو المشروع الخاص بك، وانقر على اسأل الذكاء الاصطناعي.
للاستخدام إجراءات Platform، أنشئ أولاً مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Ultralytics في مساحة العمل الشخصية الخاصة بك ضمن Settings > API Keys. يستخدم Ask AI مفتاحك الشخصي الحالي تلقائيًا؛ ولسْت بحاجة إلى لصقه في المحادثة. قم بتضمين رابط المشروع أو مجموعة البيانات عند العمل مع مساحة عمل الفريق.
مطالبات تجريبية#
قم تضمين مقياسك المستهدف، والنموذج، وحد الحقب، وعدد التجارب في الطلب. للحصول على نتائج قابلة للمقارنة، حافظ على ثبات مجموعة البيانات، والتقسيمات، والبذرة العشوائية أثناء تغيير إعداد واحد في كل مرة. تستخدم عمليات التشغيل السحابية رصيد التدريب الخاص بك.
افتح مجموعة البيانات أو المشروع ذي الصلة واسأل:
| الهدف | مثال على المطالبة |
|---|---|
| ابدأ مشروعًا | أنشئ مشروعًا خاصًا يسمى "Wildlife Lab". اعثر على مجموعة بيانات لاكتشاف الحياة البرية واستنسخها، ثم قم بإعداد تشغيل تدريب أساسي. |
| قارن الدقات | درّب ثلاثة نماذج على مجموعة البيانات هذه بأحجام صور 640 و800 و960. حافظ على ثبات جميع الإعدادات الأخرى وتقسيمات مجموعة البيانات. |
| استكشف مجموعة بيانات | ابحث عن سفن الحاويات، وحاويات الشحن، والرافات في xView. هل هذه نقطة بداية جيدة لوجستيات الموانئ؟ |
| أنشئ أساسًا | درّب YOLO26n على مجموعة البيانات هذه وقم بتسمية التشغيل "xview-baseline". |
| قارن النماذج | قارن بين النماذج المكتملة بناءً على مقياس دقة التحقق (mAP50-95). اشرح الاختلافات واقترح التجربة التالية. |
| انشر نموذجًا | انشر النموذج المكتمل الذي يحتوي على أفضل mAP للتحقق من الصحة في هذا المشروع. اعطني عنوان URL لنقطة النهاية وحالتها. |
| التعليق التلقائي | استخدم أفضل نموذج متوافق لديك للتعليق على الصور غير المَعْلَمة في مجموعة البيانات هذه. حافظ على التعليقات الحالية. |
| راجع التصنيف | أي نموذج يتمتع بأفضل دقة تصنيف؟ ما هي السلالات التي تظل محيرة، وما الذي يجب أن نجربه بعد ذلك؟ |
| صدر نموذجًا | صدّر هذا النموذج إلى ONNX وأعطني رابط التحميل عندما يكون جاهزًا. |
استخدم وكيل البرمجة الخاص بك#
يستخدم Ask AI Platform CLI، وul cloud، ومهارة platform-cli المصاحبة لها. يمكنك استخدام نفس الأوامر من Claude Code أو Codex أو وكيل برمجة متوافق آخر.
التثبيت والاتصال#
الإعداد أدناه مخصص لاستخدام Platform CLI مع وكيل البرمجة الخاص بك خارج Platform.
يأتي ul CLI مع حزمة Ultralytics على Python 3.11+. قم بتثبيته أو تحديثه:
pip install -U ultralyticsأنشئ مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Platform واضطه في الطرفية التي يستخدمها وكيلك. تحقق من الاتصال باستخدام:
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
ul cloud account summaryأضف المهارة#
اتبع دليل تثبيت مهارات الوكيل للملحقات Claude Code وCodex. بالنسبة للوكلاء المدعومين بواسطة CLI الخاص بالمهارات، ثبت مهارة Platform باستخدام:
npx skills add ultralytics/skills --skill platform-cliثم استخدم المطالبات مثل الأمثلة أعلاه، بما في ذلك رابط المشروع أو مجموعة البيانات للسياق.
تشغيل الأوامر مباشرة#
استخدم عناوين URL المختصرة لمشروعك ونمودجك في الأوامر. تستهدف هذه الأمثلة مساحة العمل الشخصية الخاصة بك؛ أضف owner=TEAM لاستهداف مساحة عمل الفريق التي تنتمي إليها:
ul cloud datasets list
ul cloud models list project=license-plate
ul cloud models training project=license-plate model=baseline
ul cloud training start --helpاستخدم ul cloud --help لاكتشاف الأوامر وul cloud <resource> <operation> --help لمعرفة وسائطها. راجع مرجع واجهة برمجة تطبيقات Platform لمزيد من التفاصيل.