النماذج

توفر Ultralytics Platform إدارة شاملة للنماذج من أجل تدريب نماذج YOLO وتحليلها ونشرها. يمكنك تحميل نماذج مدربة مسبقاً أو تدريب نماذج جديدة مباشرة على المنصة.

تحميل نموذج

تحميل أوزان النماذج الحالية إلى المنصة:

1. انتقل إلى مشروعك
2. سحب وإفلات ملفات .pt إلى صفحة المشروع أو الشريط الجانبي للنماذج
3. يتم تحليل بيانات النموذج الوصفية تلقائياً من الملف

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

تنسيقات النماذج المدعومة:

بعد التحميل، تقوم المنصة بتحليل البيانات الوصفية للنموذج:

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

تدريب نموذج

تدريب نموذج جديد مباشرة على المنصة:

1. انتقل إلى مشروعك
2. انقر على New Model
3. اختر النموذج الأساسي ومجموعة البيانات
4. تكوين معلمات التدريب
5. اختر التدريب السحابي أو المحلي
6. بدء التدريب

راجع Cloud Training للحصول على تعليمات مفصلة.

دورة حياة النموذج

graph LR
    A[Upload .pt] --> B[Overview]
    C[Train] --> B
    B --> D[Predict]
    B --> E[Export]
    B --> F[Deploy]
    E --> G[17+ 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

علامات تبويب صفحة النموذج

تحتوي كل صفحة نموذج على علامات التبويب التالية:

علامة تبويب النظرة العامة

تعرض البيانات الوصفية للنموذج والمقاييس الرئيسية:

• اسم النموذج (قابل للتعديل)، شارة الحالة، نوع المهمة
• المقاييس النهائية (mAP50, mAP50-95, الدقة، الاستدعاء)
• مخططات خطية صغيرة للمقاييس توضح تقدم التدريب
• وسائط التدريب (عدد الحقبات، حجم الدفعة، حجم الصورة، إلخ)
• رابط مجموعة البيانات (عند التدريب باستخدام مجموعة بيانات المنصة)
• زر تنزيل لأوزان النموذج

علامة تبويب التدريب (Train)

تحتوي علامة تبويب التدريب على ثلاث علامات تبويب فرعية:

علامة التبويب الفرعية للمخططات

مخططات مقاييس التدريب التفاعلية التي توضح منحنيات الخسارة ومقاييس الأداء عبر الحقبات:

علامة التبويب الفرعية لوحدة التحكم

مخرجات وحدة التحكم المباشرة من عملية التدريب:

• بث السجلات في الوقت الفعلي أثناء التدريب
• أشرطة تقدم الحقبات ونتائج التحقق
• اكتشاف الأخطاء مع لافتات خطأ مميزة
• دعم ألوان ANSI للمخرجات المنسقة

علامة التبويب الفرعية للنظام

مقاييس GPU والنظام أثناء التدريب:

علامة تبويب التنبؤ (Predict)

قم بتشغيل الاستنتاج التفاعلي مباشرة في المتصفح:

• قم بتحميل صورة، أو استخدم صوراً تجريبية، أو استخدم كاميرا الويب
• عرض النتائج مع صناديق التحديد (BBox)، أو الأقنعة، أو النقاط الرئيسية
• استنتاج تلقائي عند توفير صورة
• يدعم جميع أنواع المهام (detect، segment، pose، OBB، classify)

علامة تبويب التصدير (Export)

قم بتصدير نموذجك إلى أكثر من 17 تنسيقاً للنشر. راجع Export Model أدناه ودليل Export mode guide الأساسي للحصول على التفاصيل الكاملة.

علامة تبويب النشر (Deploy)

إنشاء وإدارة نقاط نهاية استنتاج مخصصة. راجع Deployments للحصول على التفاصيل.

مخططات التحقق

بعد اكتمال التدريب، اعرض تحليل التحقق التفصيلي:

مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix)

خريطة حرارية تفاعلية توضح دقة التنبؤ لكل فئة:

منحنيات PR/F1

منحنيات الأداء عند عتبات ثقة مختلفة:

تصدير 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 17 صيغة للنشر:

1. انتقل إلى علامة التبويب Export
2. اختر الصيغة المستهدفة
3. قم بتهيئة وسائط التصدير (حجم الصورة، الدقة النصفية، الديناميكية، إلخ)
4. بالنسبة للصيغ التي تتطلب GPU (مثل TensorRT)، اختر نوع GPU
5. انقر على Export
6. قم بالتحميل عند الانتهاء

الصيغ المدعومة

تدعم المنصة التصدير إلى أكثر من 17 صيغة للنشر: ONNX، TorchScript، OpenVINO، TensorRT، CoreML، TF SavedModel، TF GraphDef، TF Lite، TF Edge TPU، TF.js، PaddlePaddle، NCNN، MNN، RKNN، IMX500، Axelera، وExecuTorch.

دليل اختيار الصيغة

دعم رقائق RKNN

عند التصدير إلى صيغة RKNN، اختر جهاز Rockchip المستهدف:

دورة حياة مهمة التصدير

تتقدم مهام التصدير عبر الحالات التالية:

إجراءات التصدير المجمعة

• Export All: انقر على Export All لبدء مهام التصدير لجميع الصيغ المعتمدة على CPU بالإعدادات الافتراضية.
• Delete All Exports: انقر على Delete All لإزالة جميع عمليات التصدير الخاصة بالنموذج.

قيود الصيغ

تحتوي بعض صيغ التصدير على قيود معمارية أو قيود متعلقة بالمهمة:

استنساخ النموذج

استنساخ نموذج إلى مشروع مختلف:

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

يتم نسخ النموذج وأوزانه إلى المشروع المستهدف.

تنزيل النموذج

تنزيل أوزان نموذجك:

1. انتقل إلى علامة التبويب نظرة عامة (Overview) الخاصة بالنموذج
2. انقر فوق زر تنزيل (Download)
3. يتم تنزيل ملف .pt الأصلي تلقائيًا

يمكن تنزيل التنسيقات المصدرة من علامة التبويب تصدير (Export) بعد اكتمال عملية التصدير.

ربط مجموعة البيانات

يمكن ربط النماذج بمجموعة البيانات المصدر الخاصة بها:

• عرض مجموعة البيانات التي تم استخدامها للتدريب
• انقر فوق بطاقة مجموعة البيانات في علامة التبويب "نظرة عامة" للانتقال إليها
• تتبع تسلسل البيانات

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

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

إعدادات الرؤية

تحكم في من يمكنه رؤية نموذجك:

لتغيير الرؤية، انقر فوق شارة الرؤية (على سبيل المثال، private أو public) في صفحة النموذج. يسري التبديل إلى خاص على الفور. يتطلب التبديل إلى عام تأكيدًا عبر مربع حوار قبل التطبيق.

حذف النموذج

إزالة نموذج لم تعد بحاجة إليه:

1. افتح قائمة إجراءات النموذج
2. انقر فوق حذف (Delete)
3. تأكيد الحذف

انظر أيضًا

• الاستنتاج: اختبر النماذج في المتصفح باستخدام علامة التبويب "توقع" (Predict)
• نقاط النهاية: انشر النماذج في بيئة الإنتاج باستخدام نقاط نهاية مخصصة
• التدريب السحابي: قم بتهيئة وتشغيل مهام التدريب على وحدات GPU سحابية
• تنسيقات التصدير: دليل شامل لجميع تنسيقات التصدير التي تتجاوز 17 تنسيقًا

الأسئلة الشائعة

ما هي بنى النماذج المدعومة؟

تدعم منصة Ultralytics بالكامل جميع بنى YOLO بمشاريع مخصصة:

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

تدعم جميع البنى 5 أنواع من المهام: الاكتشاف، التجزئة، تقدير الوضعية، OBB، والتصنيف.

هل يمكنني تنزيل النموذج المدرب الخاص بي؟

نعم، يمكنك تنزيل أوزان نموذجك من صفحة النموذج:

1. انقر فوق أيقونة التنزيل في علامة التبويب "نظرة عامة"
2. يتم تنزيل ملف .pt الأصلي تلقائيًا
3. يمكن تنزيل التنسيقات المصدرة من علامة التبويب "تصدير"

كيف أقارن بين النماذج عبر المشاريع؟

حاليًا، تتم المقارنة بين النماذج داخل نفس المشروع. للمقارنة عبر مشاريع مختلفة:

1. استنسخ النماذج إلى مشروع واحد، أو
2. قم بتصدير المقاييس وقارنها خارجيًا

ما هو الحد الأقصى لحجم النموذج؟

لا يوجد حد صارم، ولكن قد تستغرق النماذج الكبيرة جدًا (أكبر من 2 جيجابايت) وقتًا أطول في التحميل والمعالجة.

هل يمكنني إجراء ضبط دقيق (Fine-tuning) للنماذج المدربة مسبقًا؟

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 فحص (checkpoint) مرفوعة.