Ultralytics Plattform

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Ultralytics Platform ist eine umfassende End-to-End-Plattform für Computer Vision, die den gesamten ML-Workflow von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung optimiert. Entwickelt für Teams und Einzelpersonen, die produktionsreife Computer-Vision-Lösungen ohne die Komplexität der Infrastruktur benötigen.

Was ist die Ultralytics Platform?

Die Ultralytics Platform wurde entwickelt, um fragmentierte ML-Tools durch eine einheitliche Lösung zu ersetzen. Sie vereint die Funktionen von:

• Roboflow – Datenmanagement und -annotation
• Weights & Biases – Experiment-Tracking
• SageMaker – Cloud-Training
• HuggingFace – Modell-Deployment
• Arize – Monitoring

Alles in einer Plattform mit nativer Unterstützung für YOLO26- und YOLO11-Modelle.

Workflow: Hochladen → Annotieren → Trainieren → Exportieren → Bereitstellen

Die Plattform bietet einen End-to-End-Workflow:

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload] --> B[Annotate]
        B --> C[Analyze]
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure] --> E[Train on GPU]
        E --> F[View Metrics]
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export] --> H[Deploy Endpoint]
        H --> I[Monitor]
    end
    Data --> Train --> Deploy

Was Sie tun können:

• Hochladen von Bildern, Videos und Datensatzdateien zur Erstellung von Trainingsdatensätzen
• Visualisieren Sie Annotationen mit interaktiven Overlays für alle 5 YOLO-Aufgabentypen (siehe unterstützte Aufgaben)
• Trainieren Sie Modelle auf Cloud-GPUs (20 kostenlos, 23 mit Pro) mit Echtzeit-Metriken
• Exportieren Sie in 17 Bereitstellungsformate (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite usw.)
• Bereitstellen in 43 globale Regionen mit dedizierten One-Click-Endpunkten
• Überwachen von Trainingsfortschritt, Bereitstellungszustand und Nutzungsmetriken
• Kollaborieren durch die Veröffentlichung von Projekten und Datensätzen für die Community

Multi-Region-Infrastruktur

Ihre Daten bleiben in Ihrer Region. Die Ultralytics Platform betreibt Infrastruktur in drei globalen Regionen:

Sie wählen Ihre Region während des Onboardings, und all Ihre Daten, Modelle und Deployments verbleiben in dieser Region.

Hauptmerkmale

Datenvorbereitung

• Datensatzverwaltung: Bilder, Videos oder Datensatzdateien mit automatischer Verarbeitung hochladen
• Annotations-Editor: Manuelle Annotation für alle 5 YOLO-Aufgabentypen (detect, segment, pose, obb, classify; siehe unterstützte Aufgaben)
• Skelett-Vorlagen: Integrierte (Person, Hand, Gesicht, Hund, Box) und benutzerdefinierte Skelett-Vorlagen für die Pose-Annotation mit einem Klick
• Intelligente Annotation: Nutzen Sie SAM .1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM , vortrainierteYOLO oder Ihre eigenen, feinabgestimmten YOLO aus der Annotations-Symbolleiste für detect, segment und OBB-Aufgaben
• Datensatz-Versionierung: Erstellen Sie nummerierte NDJSON-Snapshots mit Beschreibungen für reproduzierbares Training
• Statistiken: Klassenverteilung, Standort-Heatmaps und Dimensionsanalyse

graph LR
    A[Upload Dataset/Images/Video] --> B[Auto-Process]
    B --> C[Browse & Filter]
    C --> D{Annotate}
    D --> E[Manual Tools]
    D --> F[SAM Smart]
    D --> G[YOLO Auto-Label]
    E --> H[Train-Ready Dataset]
    F --> H
    G --> H

Modelltraining

• Cloud-Training: Trainieren Sie auf Cloud-GPUs (20 kostenlos, 23 mit Pro) mit Echtzeit-Metriken
• Remote-Training: Trainieren Sie überall und streamen Sie Metriken an die Plattform (im W&B-Stil)
• Projektorganisation: Gruppieren Sie verwandte Modelle, vergleichen Sie Experimente, tracken Sie Aktivitäten
• 17 Exportformate: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite und mehr (siehe unterstützte Formate)

Sie können Modelle entweder über die Web-Benutzeroberfläche (Cloud Training) oder von Ihrem eigenen Rechner (Remote Training) trainieren:

# Install ultralytics
pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

# Train and stream metrics to the platform
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)
# Metrics stream to Platform automatically

Bereitstellung

• Inferenz-Tests: Testen Sie Modelle direkt im Browser mit benutzerdefinierten Bildern
• Dedizierte Endpunkte: Bereitstellung in 43 globalen Regionen mit Auto-Scaling
• Monitoring: Echtzeit-Metriken, Anfrageprotokolle und Performance-Dashboards

graph LR
    A[Trained Model] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

Nach der Bereitstellung können Sie Ihren Endpunkt aus jeder Sprache aufrufen:

import requests

url = "https://your-endpoint-url/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(url, headers=headers, files={"file": f})

print(response.json())

curl -X POST "https://your-endpoint-url/predict" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@image.jpg"

const form = new FormData();
form.append("file", fileInput.files[0]);

const response = await fetch("https://your-endpoint-url/predict", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer YOUR_API_KEY" },
    body: form,
});

const results = await response.json();
console.log(results);

Kontoverwaltung

• Teams & Organisationen: Arbeiten Sie mit Teammitgliedern zusammen, verwalten Sie Rollen und Einladungen
• API-Schlüssel: Sichere Schlüsselverwaltung für Remote-Training und API-Zugriff
• Guthaben & Abrechnung: Pay-as-you-go-Training mit transparenter Preisgestaltung
• Aktivitäts-Feed: trackt alle Kontoereignisse und -aktionen
• Papierkorb & Wiederherstellung: 30-tägiges Soft-Delete mit Elementwiederherstellung
• DSGVO-Konformität: Datenexport und Kontolöschung

Schnellzugriffe

Beginnen Sie mit diesen Ressourcen:

• Schnellstart: Erstellen Sie Ihr erstes Projekt und trainieren Sie ein Modell in wenigen Minuten
• Datensätze: Laden Sie Ihre Trainingsdaten hoch und verwalten Sie sie
• Annotation: Labeln Sie Ihre Daten mit manuellen und KI-gestützten Tools
• Projekte: Organisieren Sie Ihre Modelle und Experimente
• Cloud-Training: Trainieren Sie auf Cloud-GPUs
• Inferenz: Testen Sie Ihre Modelle
• Endpunkte: Stellen Sie Modelle in der Produktion bereit
• Monitoring: Tracken Sie die Bereitstellungs-Performance
• API-Schlüssel: Verwalten Sie den API-Zugriff
• Abrechnung: Guthaben und Zahlung
• Aktivität: trackt Kontoereignisse
• Papierkorb: Gelöschte Elemente wiederherstellen
• REST API: API-Referenz

FAQ

Wie fange ich mit der Ultralytics Platform an?

Um mit Ultralytics Platform zu beginnen:

1. Registrieren: Erstellen Sie ein Konto unter platform.ultralytics.com
2. Region auswählen: Wählen Sie Ihre Datenregion (USA, EU oder AP) während des Onboardings
3. Datensatz hochladen: Navigieren Sie zum Bereich Datensätze, um Ihre Daten hochzuladen
4. Modell trainieren: Erstellen Sie ein Projekt und beginnen Sie mit dem Training auf Cloud-GPUs
5. Bereitstellen: Testen Sie Ihr Modell und stellen Sie es auf einem dedizierten Endpunkt bereit

Eine detaillierte Anleitung finden Sie auf der Quickstart-Seite.

Welche Vorteile bietet die Ultralytics Platform?

Ultralytics Platform bietet:

• Vereinheitlichter Workflow: Daten, Training und Bereitstellung an einem Ort
• Multi-Region: Datenresidenz in den Regionen USA, EU oder AP
• No-Code-Training: Trainieren Sie fortschrittliche YOLO-Modelle ohne Code zu schreiben
• Echtzeit-Metriken: Streamen Sie den Trainingsfortschritt und überwachen Sie Bereitstellungen
• 43 Bereitstellungsregionen: Stellen Sie Modelle weltweit nah an Ihren Nutzern bereit
• 5 Aufgabentypen: Unterstützung für detection, segmentation, pose, obb und classification (siehe Aufgaben-Dokumentation)
• KI-gestützte Annotation: Intelligente Annotation mit SAM YOLO zur Beschleunigung der Datenaufbereitung

Welche GPU-Optionen stehen für das Cloud-Training zur Verfügung?

Ultralytics Platform unterstützt verschiedene GPU-Typen für das Cloud-Training:

Siehe Cloud-Training für vollständige Preisgestaltung und GPU-Optionen.

Wie funktioniert Remote-Training?

Sie können Modelle auf Ihrer eigenen Hardware trainieren und Echtzeit-Metriken an die Plattform streamen, ähnlich wie bei Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

# Train using a Platform dataset directly
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Weitere Details zum Remote-Training finden Sie unter Cloud Training.

Welche Annotationstools stehen zur Verfügung?

Die Plattform umfasst einen voll ausgestatteten Annotationseditor, der Folgendes unterstützt:

• Manuelle Werkzeuge: Bounding Boxes, Polygone, Keypoints mit Skelett-Vorlagen, orientierte Boxes, Klassifizierung
• Skelett-Vorlagen: Platzieren Sie alle Keypoints gleichzeitig mit integrierten (Person, Hand, Gesicht, Hund, Box) oder benutzerdefinierten Vorlagen
• Intelligente Annotation: Verwenden Sie SAM .1 oder SAM für die klickbasierte Annotation oder führen Sie vortrainierteYOLO und Ihre eigenen feinabgestimmten YOLO über die Symbolleiste aus, um detect, segment und OBBs zu berechnen.
• Tastenkombinationen: Effiziente Workflows mit Hotkeys

Die vollständige Anleitung finden Sie unter Annotation.

Welche Exportformate werden unterstützt?

Die Plattform unterstützt 17 Bereitstellungsformate:

Siehe Modell-Export, den Leitfaden zum Exportmodus und den Integrationsindex für formatspezifische Optionen.

Fehlerbehebung

Probleme mit Datensätzen

Trainingsprobleme

Bereitstellungsprobleme

Häufig gestellte Fragen

📅 Erstellt vor 2 Monaten ✏️ Aktualisiert vor 0 Tagen

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