Link to this sectionنماذج#

توفر Ultralytics Platform إدارة شاملة للنماذج للتدريب والتحليل ونشر نماذج YOLO. يمكنك تحميل نماذج مدربة مسبقاً أو تدريب نماذج جديدة مباشرة على المنصة.

Link to this sectionتحميل النموذج#

تحميل أوزان النموذج الموجودة إلى المنصة:

1. انتقل إلى مشروعك
2. اسحب وأفلت ملفات .pt في صفحة المشروع أو الشريط الجانبي للنماذج
3. يتم تحليل البيانات الوصفية (metadata) للنموذج تلقائياً من الملف

يمكن تحميل ملفات متعددة في وقت واحد (بحد أقصى 3 ملفات متزامنة).

تنسيقات النماذج المدعومة:

بعد التحميل، تقوم المنصة بتحليل البيانات الوصفية للنموذج:

• نوع المهمة (detect، segment، semantic، pose، OBB، classify)
• البنية (YOLO26n، YOLO26s، إلخ.)
• أسماء الفئات وعددها
• حجم المدخلات والمعاملات
• نتائج التدريب والمقاييس (إذا كانت موجودة في نقطة التحقق checkpoint)

Link to this sectionتدريب نموذج#

تدريب نموذج جديد مباشرة على المنصة:

1. انتقل إلى مشروعك
2. انقر على نموذج جديد
3. اختر النموذج الأساسي ومجموعة البيانات
4. قم بتهيئة معاملات التدريب
5. اختر التدريب السحابي أو المحلي
6. ابدأ التدريب

راجع Cloud Training للحصول على تعليمات مفصلة.

Link to this sectionدورة حياة النموذج#

graph LR
    A[Upload .pt] --> B[Overview]
    C[Train] --> B
    B --> D[Predict]
    B --> E[Export]
    B --> F[Deploy]
    E --> G[19+ Formats]
    F --> H[Endpoint]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style E fill:#2196F3,color:#fff
    style F fill:#9C27B0,color:#fff

Link to this sectionعلامات تبويب صفحة النموذج#

تحتوي كل صفحة نموذج على علامات التبويب التالية:

Link to this sectionعلامة تبويب نظرة عامة#

تعرض البيانات الوصفية للنموذج والمقاييس الرئيسية:

• اسم النموذج (قابل للتعديل)، شارة الحالة، نوع المهمة
• المقاييس النهائية (mAP50، mAP50-95، الدقة precision، الاستدعاء recall)
• رسوم بيانية مصغرة للمقاييس توضح تقدم التدريب
• وسائط التدريب (عدد الدورات epochs، حجم الدفعة batch size، حجم الصورة، إلخ.)
• رابط مجموعة البيانات (عند التدريب باستخدام مجموعة بيانات المنصة)
• زر تنزيل لأوزان النموذج

Link to this sectionعلامة تبويب تدريب#

تحتوي علامة تبويب التدريب على ثلاث علامات تبويب فرعية:

Link to this sectionعلامة التبويب الفرعية للرسوم البيانية#

رسوم بيانية تفاعلية لمقاييس التدريب تعرض منحنيات الخسارة ومقاييس الأداء عبر الدورات:

Link to this sectionعلامة التبويب الفرعية لوحدة التحكم (Console)#

مخرجات وحدة التحكم المباشرة من عملية التدريب:

• بث مباشر للسجلات أثناء التدريب
• أشرطة تقدم الدورات ونتائج التحقق
• اكتشاف الأخطاء مع لافتات خطأ مميزة
• دعم ألوان ANSI للمخرجات المنسقة

Link to this sectionعلامة التبويب الفرعية للنظام#

مقاييس GPU والنظام أثناء التدريب:

Link to this sectionعلامة تبويب التنبؤ#

قم بتشغيل استدلال تفاعلي مباشرة في المتصفح:

• تحميل صورة، أو استخدام صور تجريبية، أو استخدام كاميرا الويب
• عرض النتائج مع مربعات الإحاطة (bounding boxes)، والأقنعة، وخرائط الفئات الدلالية، أو النقاط الرئيسية
• الاستدلال التلقائي عند توفير صورة
• يدعم جميع أنواع المهام (detect، segment، semantic، pose، OBB، classify)

Link to this sectionعلامة تبويب التصدير#

تصدير النموذج الخاص بك إلى أكثر من 19 تنسيقاً للنشر. راجع تصدير النموذج أدناه ودليل وضع التصدير الأساسي للحصول على التفاصيل الكاملة.

Link to this sectionعلامة تبويب النشر#

إنشاء وإدارة نقاط نهاية مخصصة للاستدلال. راجع عمليات النشر للحصول على التفاصيل.

Link to this sectionمخططات التحقق#

بعد اكتمال التدريب، اعرض تحليل التحقق التفصيلي:

Link to this sectionمصفوفة الارتباك (Confusion Matrix)#

خريطة حرارية تفاعلية تعرض دقة التنبؤ لكل فئة:

Link to this sectionمنحنيات PR/F1#

منحنيات الأداء عند عتبات ثقة مختلفة:

Link to this sectionتصدير النموذج#

graph LR
    A[Select Format] --> B[Configure Args]
    B --> C[Export]
    C --> D{GPU Required?}
    D -->|Yes| E[Cloud GPU Export]
    D -->|No| F[CPU Export]
    E --> G[Download]
    F --> G

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style G fill:#4CAF50,color:#fff

قم بتصدير نموذجك إلى أكثر من 19 صيغة نشر:

1. انتقل إلى علامة التبويب تصدير (Export)
2. اختر الصيغة المستهدفة
3. قم بتهيئة وسائط التصدير (حجم الصورة، دقة النصف، ديناميكي، إلخ)
4. للصيغ التي تتطلب GPU (مثل TensorRT)، اختر نوع GPU
5. انقر على تصدير (Export)
6. قم بالتنزيل عند الاكتمال

Link to this sectionالتنسيقات المدعومة#

تدعم المنصة التصدير إلى 19+ صيغة نشر: ONNX، TorchScript، OpenVINO، TensorRT، CoreML، TF SavedModel، TF GraphDef، TF Lite، TF Edge TPU، TF.js، PaddlePaddle، NCNN، MNN، RKNN، Qualcomm (QNN)، IMX500، Axelera، ExecuTorch، و DeepX.

Link to this sectionدليل اختيار الصيغة#

Link to this sectionدعم رقاقة RKNN#

عند التصدير إلى صيغة RKNN، اختر جهاز Rockchip المستهدف:

Link to this sectionدورة حياة وظيفة التصدير#

تتقدم وظائف التصدير عبر الحالات التالية:

Link to this sectionإجراءات التصدير الجماعي#

• تصدير الكل (Export All): انقر على Export All لبدء وظائف التصدير لجميع الصيغ المعتمدة على CPU باستخدام الإعدادات الافتراضية.
• حذف جميع الصادرات (Delete All Exports): انقر على Delete All لإزالة جميع عمليات التصدير الخاصة بالنموذج.

Link to this sectionقيود الصيغ#

تحتوي بعض صيغ التصدير على قيود معمارية أو مهام:

Link to this sectionاستنساخ النموذج#

استنسخ نموذجًا إلى مشروع مختلف:

1. افتح صفحة النموذج
2. انقر على زر استنساخ (Clone)
3. اختر المشروع الوجهة
4. انقر على استنساخ (Clone)

يتم نسخ النموذج وأوزانه إلى المشروع المستهدف.

Link to this sectionتنزيل النموذج#

تنزيل أوزان النموذج الخاص بك:

1. انتقل إلى علامة التبويب Overview الخاصة بالنموذج
2. انقر على زر Download
3. يتم تنزيل ملف .pt الأصلي تلقائيًا

يمكن تنزيل التنسيقات المُصدَّرة من علامة التبويب Export بعد اكتمال عملية التصدير.

Link to this sectionربط مجموعة البيانات#

يمكن ربط النماذج بمجموعة بيانات المصدر الخاصة بها:

• عرض مجموعة البيانات التي تم استخدامها للتدريب
• انقر على بطاقة مجموعة البيانات في علامة التبويب Overview للانتقال إليها
• تتبع أصل البيانات

عند التدريب باستخدام مجموعات بيانات المنصة عبر تنسيق ul:// URI، يكون الربط تلقائيًا.

# Train with a Platform dataset — linking is automatic
yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

Link to this sectionإعدادات الرؤية#

تحكم في من يمكنه رؤية نموذجك:

لتغيير الرؤية، انقر على شارة الرؤية (مثل private أو public) في صفحة النموذج. يسري التبديل إلى خاص على الفور. أما التبديل إلى عام فيظهر مربع حوار تأكيد قبل التطبيق.

Link to this sectionحذف النموذج#

إزالة نموذج لم تعد بحاجة إليه:

1. افتح قائمة إجراءات النموذج
2. انقر على Delete
3. تأكيد الحذف

Link to this sectionانظر أيضاً#

• الاستدلال (Inference): اختبر النماذج في المتصفح باستخدام علامة التبويب Predict
• نقاط النهاية (Endpoints): انشر النماذج في بيئة الإنتاج باستخدام نقاط نهاية مخصصة
• التدريب السحابي (Cloud Training): تكوين وتشغيل مهام التدريب على وحدات معالجة الرسومات (GPUs) السحابية
• تنسيقات التصدير (Export Formats): دليل كامل لجميع تنسيقات التصدير الـ 19 وأكثر

Link to this sectionالأسئلة الشائعة#

Link to this sectionما هي بنيات النماذج المدعومة؟#

تدعم منصة Ultralytics بالكامل جميع بنيات YOLO من خلال مشاريع مخصصة:

• YOLO26: متغيرات n و s و m و l و x (الأحدث، والموصى بها) — platform.ultralytics.com/ultralytics/yolo26
• YOLO11: متغيرات n و s و m و l و x — platform.ultralytics.com/ultralytics/yolo11
• YOLOv8: متغيرات n و s و m و l و x — platform.ultralytics.com/ultralytics/yolov8
• YOLOv5: متغيرات n و s و m و l و x — platform.ultralytics.com/ultralytics/yolov5

يدعم YOLO26 ستة أنواع من المهام: detect و segment و semantic و pose و OBB و classify. بينما يدعم YOLO11 و YOLOv8 نفس المجموعة باستثناء التجزئة الدلالية (semantic segmentation)، في حين يدعم YOLOv5 مهام الكشف والتجزئة والتصنيف.

Link to this sectionهل يمكنني تنزيل نموذجي المُدرَّب؟#

نعم، قم بتنزيل أوزان نموذجك من صفحة النموذج:

1. انقر على أيقونة التنزيل في علامة التبويب Overview
2. يتم تنزيل ملف .pt الأصلي تلقائيًا
3. يمكن تنزيل التنسيقات المُصدَّرة من علامة التبويب Export

Link to this sectionكيف يمكنني مقارنة النماذج عبر المشاريع؟#

حالياً، تكون مقارنة النماذج ضمن نطاق المشاريع. للمقارنة عبر مشاريع مختلفة:

1. قم باستنساخ النماذج إلى مشروع واحد، أو
2. قم بتصدير المقاييس وقارنها خارج المنصة

Link to this sectionما هو الحد الأقصى لحجم النموذج؟#

تقتصر ملفات النماذج .pt التي يتم تحميلها على 1 جيجابايت، وقد تستغرق النماذج القريبة من هذا الحد وقتاً أطول في الرفع والمعالجة.

Link to this sectionهل يمكنني إجراء ضبط دقيق (fine-tune) للنماذج المُدرَّبة مسبقاً؟#

نعم! يمكنك استخدام أي من نماذج YOLO26 الرسمية كأساس، أو اختيار أحد نماذجك المكتملة من محدد النماذج في مربع حوار التدريب. تدعم المنصة الضبط الدقيق من أي نقطة تفتيش (checkpoint) تم تحميلها.