Autotraining mit Ask AI#
Ask AI verwandelt deine Anfragen in Aktionen auf der Ultralytics Platform. Finde Datensätze, trainiere und vergleiche Modelle, annotiere Bilder, exportiere und stelle sie über ein Gespräch bereit.
Melde dich bei der Ultralytics Platform an und klicke auf Ask AI. Der KI-Agent arbeitet direkt mit deinen Datensätzen und Modellen und automatisiert Aufgaben wie Annotation, Training, Export und Bereitstellung.
Um Platform-Aktionen zu nutzen, erstelle zunächst einen Ultralytics API-Schlüssel in den Einstellungen > API-Schlüssel deines persönlichen Arbeitsbereichs. Ask AI verwendet deinen bestehenden persönlichen Schlüssel automatisch; du musst ihn nicht in das Gespräch einfügen. Füge den Projekt- oder Datensatz-Link ein, wenn du mit einem Team-Arbeitsbereich arbeitest.
Prompts zum Ausprobieren#
Öffne den relevanten Datensatz oder das relevante Projekt und frage:
| Ziel | Beispiel-Prompt |
|---|---|
| Ein Projekt starten | Erstelle ein privates Projekt namens „Wildlife Lab“. Finde und klone einen Wildtier-Erkennungsdatensatz und bereite dann einen Basis-Trainingslauf vor. |
| Auflösungen vergleichen | Trainiere drei Modelle auf diesem Datensatz bei Bildgrößen von 640, 800 und 960. Halte alle anderen Einstellungen und Datensatz-Splits unverändert. |
| Einen Datensatz erkunden | Finde Containerschiffe, Versandcontainer und Kräne in xView. Ist das ein guter Ausgangspunkt für die Hafenlogistik? |
| Eine Basis erstellen | Trainiere YOLO26n auf diesem Datensatz und nenne den Lauf „xview-baseline“. |
| Modelle vergleichen | Vergleiche die abgeschlossenen Modelle. Welches hat am besten abgeschnitten und warum? |
| Ein Modell bereitstellen | Stelle das abgeschlossene Modell mit der besten Validierungs-mAP in diesem Projekt bereit. Gib mir seine Endpunkt-URL und seinen Status. |
| Automatisch annotieren | Verwende mein bestes kompatibles Modell, um unannotierte Bilder in diesem Datensatz zu annotieren. Bewahre bestehende Annotationen. |
| Klassifizierung überprüfen | Welches Modell hat die beste Klassifizierungsgenauigkeit? Welche Rassen bleiben verwirrend und was sollten wir als Nächstes versuchen? |
| Ein Modell exportieren | Exportiere dieses Modell nach ONNX und gib mir den Download-Link, wenn es bereit ist. |
Deinen eigenen Programmieragenten verwenden#
Ask AI verwendet die Platform CLI, ul cloud und ihre zugehörige platform-cli skill. Du kannst dieselben Befehle von Claude Code, Codex oder einem anderen kompatiblen Programmieragenten aus verwenden.
Installieren und verbinden#
Das folgende Setup ist für die Verwendung der Platform CLI mit deinem eigenen Programmieragenten außerhalb von Platform bestimmt.
Die ul CLI wird mit dem Ultralytics-Paket unter Python 3.11+ geliefert. Installiere oder aktualisiere sie:
pip install -U ultralyticsErstelle einen Platform API-Schlüssel und lege ihn in dem Terminal fest, das von deinem Agenten verwendet wird. Überprüfe die Verbindung mit:
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
ul cloud account summaryDie Skill hinzufügen#
Bfolge dem Installationshandbuch für Agent Skills für Claude Code- und Codex-Plugins. Für Agenten, die von der Skills-CLI unterstützt werden, installiere die Platform-Skill mit:
npx skills add ultralytics/skills --skill platform-cliVerwende dann Prompts wie die obigen Beispiele und füge den Projekt- oder Datensatz-Link als Kontext hinzu.
Befehle direkt ausführen#
Verwende deine Projekt- und Modell-URL-Slugs in Befehlen:
ul cloud datasets list
ul cloud models list project=license-plate
ul cloud models training project=license-plate model=baseline
ul cloud training start --helpVerwende ul cloud --help, um Befehle zu entdecken, und ul cloud <resource> <operation> --help für deren Argumente. Weitere Details findest du in der Platform API-Referenz.