Ultralytics HUB-Modelle

Ultralytics HUB-Modelle bieten eine optimierte Lösung für das Training von KI-Modellen auf benutzerdefinierten Datensätzen.

Der Prozess ist benutzerfreundlich und effizient und umfasst eine einfache dreistufige Erstellung und ein beschleunigtes Training, das von Ultralytics YOLOv8 unterstützt wird. Während des Trainings sind Echtzeit-Updates zu den Modellmetriken verfügbar, sodass du jeden Schritt des Fortschritts überwachen kannst. Sobald das Training abgeschlossen ist, kannst du eine Vorschau deines Modells ansehen und es problemlos in realen Anwendungen einsetzen. Daher bietet Ultralytics HUB ein umfassendes und dennoch einfaches System für die Modellerstellung, das Training, die Bewertung und den Einsatz.

Pass auf: Ultralytics Überblick über die HUB-Schulung und Validierung

Zugmodell

Navigiere zur Seite Modelle, indem du auf die Schaltfläche Modelle in der Seitenleiste und dann auf die Schaltfläche Zugmodell oben rechts auf der Seite klickst.

Diese Aktion löst den Dialog Zugmodell aus, der drei einfache Schritte umfasst:

1. Datensatz

In diesem Schritt musst du den Datensatz auswählen, mit dem du dein Modell trainieren möchtest. Nachdem du einen Datensatz ausgewählt hast, klicke auf Weiter.

2. Modell

In diesem Schritt wählst du das Projekt, in dem du dein Modell erstellen willst, den Namen deines Modells und die Architektur deines Modells.

Standardmäßig verwendet dein Modell ein vorab trainiertes Modell (trainiert mit dem COCO-Datensatz ), um die Trainingszeit zu verkürzen. Du kannst dieses Verhalten ändern und die Konfiguration deines Modells anpassen, indem du das Akkordeon Erweiterte Modellkonfiguration öffnest.

Pass auf: So konfigurierst du die Ultralytics YOLOv8 Trainingsparameter in Ultralytics HUB

Alternativ kannst du das Training mit einem deiner zuvor trainierten Modelle beginnen, indem du auf die Registerkarte Benutzerdefiniert klickst.

Wenn du mit der Konfiguration deines Modells zufrieden bist, klicke auf Weiter.

3. Zug

In diesem Schritt fängst du an, dein Modell zu trainieren.

Ultralytics HUB bietet drei Ausbildungsmöglichkeiten an:

• Ultralytics Wolke
• Google Colab
• Bring deinen eigenen Agenten mit

a. Ultralytics Wolke

Du musst auf den Pro Plan upgraden, um auf Ultralytics Cloud zugreifen zu können.

Um Modelle mit unserer Cloud-Trainingslösung zu trainieren, lies die Dokumentation Ultralytics Cloud Training.

b. Google Colab

Um dein Modell mit Google Colab zu trainieren, befolge die Anweisungen im Dialog Ultralytics HUB Modell trainieren oder auf dem Google Colab-Notebook.

Wenn das Training beginnt, kannst du auf " Fertig" klicken und den Trainingsfortschritt auf der Seite "Modell" überwachen.

c. Bring deinen eigenen Agenten mit

Pass auf: Bring your Own Agent-Modellschulung mit Ultralytics HUB

Um dein Modell mit deinem eigenen Agenten zu trainieren, befolge die Anweisungen im Dialog Ultralytics HUB Modell trainieren.

Installieren Sie die ultralytics Paket von PyPI.

pip install -U ultralytics

Als Nächstes verwendest du den Python Code, um mit dem Training des Modells zu beginnen.

Wenn das Training beginnt, kannst du auf " Fertig" klicken und den Trainingsfortschritt auf der Seite "Modell" überwachen.

Modell analysieren

Nachdem du ein Modell trainiert hast, kannst du die Metriken des Modells analysieren.

Auf der Registerkarte " Zug" werden die wichtigsten Metriken sorgfältig nach Aufgaben gruppiert.

Um auf alle Modellmetriken zuzugreifen, klicke auf die Registerkarte Diagramme.

Vorschau Modell

Nachdem du ein Modell trainiert hast, kannst du es in der Vorschau betrachten, indem du auf die Registerkarte Vorschau klickst.

Auf der Testkarte kannst du ein Vorschaubild aus dem beim Training verwendeten Datensatz auswählen oder ein Bild von deinem Gerät hochladen.

Außerdem kannst du dein Modell in Echtzeit direkt auf deinem iOS oder Android Mobilgerät ansehen, indem du unsere Ultralytics HUB App herunterlädst.

Einsatzmodell

Nachdem du ein Modell trainiert hast, kannst du es in 13 verschiedene Formate exportieren, darunter ONNX, OpenVINO, CoreML, TensorFlow, Paddle und viele andere.

Du kannst unsere Inference API auch in der Produktion verwenden.

Lies die Dokumentation Ultralytics Inference API für weitere Informationen.

Modell teilen

Navigiere zur Modellseite des Modells, das du teilen möchtest, öffne das Dropdown-Menü der Modellaktionen und klicke auf die Option Teilen. Diese Aktion löst den Dialog Modell teilen aus.

Setze den allgemeinen Zugang auf "Unlisted" und klicke auf Speichern.

Jetzt kann jeder, der den direkten Link zu deinem Modell hat, es ansehen.

Modell bearbeiten

Navigiere zur Modellseite des Modells, das du bearbeiten möchtest, öffne das Dropdown-Menü der Modellaktionen und klicke auf die Option Bearbeiten. Diese Aktion löst den Dialog Modell aktualisieren aus.

Wende die gewünschten Änderungen an deinem Modell an und bestätige sie dann mit Speichern.

Modell löschen

Navigiere zur Modellseite des Modells, das du löschen möchtest, öffne das Dropdown-Menü der Modellaktionen und klicke auf die Option Löschen. Mit dieser Aktion wird das Modell gelöscht.

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