Ultralytics Platform Schnellstart

Die Ultralytics Platform ist benutzerfreundlich und intuitiv gestaltet, sodass Benutzer ihre Datasets schnell hochladen und neue YOLO-Modelle trainieren können. Sie bietet eine Reihe von vortrainierten Modellen zur Auswahl, was den Einstieg für Benutzer erleichtert. Sobald ein Modell trainiert ist, kann es direkt im Browser getestet und mit einem einzigen Klick in der Produktion bereitgestellt werden.

journey
    title Your First Model in 5 Minutes
    section Sign Up
      Create account: 5: User
      Select region: 5: User
    section Prepare Data
      Upload dataset: 5: User
      Review images: 4: User
    section Train
      Configure training: 5: User
      Monitor progress: 3: Platform
    section Deploy
      Test model: 5: User
      Deploy endpoint: 5: User

Los geht's

Ultralytics Platform bietet eine Vielzahl einfacher Registrierungsoptionen. Sie können sich mit Ihren Google-, Apple- oder GitHub-Konten oder einfach mit Ihrer E-Mail-Adresse registrieren und anmelden.

Regionsauswahl

Während der Registrierung werden Sie gebeten, Ihre Datenregion auszuwählen. Dies ist eine wichtige Entscheidung, da sie bestimmt, wo Ihre Daten, Modelle und Bereitstellungen gespeichert werden.

Kostenlose Credits

Jedes neue Konto erhält kostenlose Credits für GPU :

Profil vervollständigen

Nachdem Sie Ihre Region ausgewählt haben, vervollständigen Sie Ihr Profil mit Ihren Informationen.

Home-Dashboard

Nach der Anmeldung werden Sie zur Startseite der Ultralytics Platform weitergeleitet, die eine umfassende Übersicht, Schnellaktionen und aktuelle Aktivitäten bietet.

Die Seitenleiste bietet Zugriff auf alle Bereiche der Plattform:

Oberer Abschnitt:

Mein Arbeitsbereich:

Unterer Abschnitt:

Schnellaktionen

Von der Startseite aus können Sie schnell:

• Datensatz hochladen: Beginnen Sie mit der Vorbereitung Ihrer Trainingsdaten
• Projekt erstellen: Organisieren Sie eine neue Reihe von Experimenten
• Modell trainieren: Starten Sie Cloud-Training auf GPUs

Ihr erstes Dataset hochladen

Navigieren Sie zu Datensätze und klicken Sie auf „Datensatz hochladen“, um Ihre Trainingsdaten hinzuzufügen.

Die Ultralytics Platform unterstützt mehrere Upload-Formate:

Nach dem Hochladen verarbeitet die Plattform Ihre Daten:

1. Bilder werden normalisiert und Miniaturansichten generiert
2. Labels werden geparst und validiert
3. Statistiken werden automatisch berechnet

Erfahren Sie mehr über Datensätze und unterstützte Formate.

Ihr erstes Projekt erstellen

Projekte helfen Ihnen, zusammengehörige Modelle und Experimente zu organisieren. Navigieren Sie zu „Projekte“ und klicken Sie auf „Projekt erstellen“.

Geben Sie einen Namen und eine optionale Beschreibung für Ihr Projekt ein. Projekte enthalten:

• Modelle: Trainierte Checkpoints
• Aktivitätsprotokoll: Verlauf der Änderungen

Erfahren Sie mehr über Projekte.

Ihr erstes Modell trainieren

Klicken Sie in Ihrem Projekt auf „Modell trainieren“, um das Cloud-Training zu starten.

Trainingskonfiguration

1. Datensatz auswählen: Wählen Sie aus Ihren hochgeladenen Datensätzen
2. Modell auswählen: Wählen Sie ein Basismodell aus (YOLO26n, YOLO26s usw.).
3. Epochen festlegen: Anzahl der Trainingsiterationen
4. GPU auswählen: Rechenressourcen auswählen

Training überwachen

Sobald das Training beginnt, können Sie den Fortschritt in Echtzeit überwachen:

• Verlustkurven: tracken Sie den Trainings- und Validierungsverlust
• Metriken: mAP, Präzision, Recall werden jede Epoche aktualisiert
• Systemstatistiken: GPU-Auslastung, Speichernutzung

Lesen Sie mehr über Cloud-Training.

Ihr Modell testen

Nach Abschluss des Trainings können Sie Ihr Modell direkt im Browser testen:

1. Navigieren Sie zum Test-Tab Ihres Modells
2. Laden Sie ein Bild hoch oder verwenden Sie Beispielbilder
3. Zeigen Sie Inferenz-Ergebnisse mit Bounding Boxes an

Inferenzparameter anpassen:

• Konfidenzschwelle: Filtern Sie Vorhersagen mit geringer Konfidenz
• IoU-Schwelle: Steuern Sie die Überlappung für NMS
• Bildgröße: Eingabe für die Inferenz anpassen

Lesen Sie mehr über Inferenz.

In Produktion bereitstellen

Stellen Sie Ihr Modell für den Produktionseinsatz auf einem dedizierten Endpunkt bereit:

1. Navigieren Sie zum Bereitstellen-Tab Ihres Modells
2. Wählen Sie eine Region aus der globalen Karte (43 verfügbar)
3. Klicken Sie auf „Bereitstellen“, um Ihren Endpunkt zu erstellen

Ihr Endpunkt ist in etwa einer Minute bereit mit:

• Eindeutige URL: HTTPS-Endpunkt für API-Aufrufe
• Auto-Scaling: Skaliert automatisch mit dem Traffic
• Monitoring: Metriken und Protokolle abrufen

Erfahren Sie mehr über Endpunkte.

Feedback

Ihr Feedback ist uns wichtig! Nutzen Sie den Feedback-Button, um uns bei der Verbesserung der Plattform zu unterstützen.

Brauchen Sie Hilfe?

Wenn Sie auf Probleme stoßen oder Fragen haben:

• Dokumentation: Durchsuchen Sie diese Dokumentation für detaillierte Anleitungen
• Discord: Treten Sie unserer Discord-Community für Diskussionen bei
• GitHub: Melden Sie Probleme auf GitHub

📅 Erstellt vor 20 Tagen ✏️ Aktualisiert vor 14 Tagen

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