Modelltraining
Ultralytics bietet umfassende Tools für das Training YOLO , von der Organisation von Experimenten bis hin zur Ausführung von Cloud-Trainingsjobs mit Echtzeit-Metrik-Streaming.
Überblick
Der Abschnitt „Schulung“ hilft Ihnen dabei:
- Modelle zur einfacheren Verwaltung in Projekten organisieren
- Mit einem einzigen Klick auf Cloud-GPUs trainieren
- Überwachen Sie Echtzeit-Metriken während des Trainings
- Vergleichen Sie die Modellleistung über verschiedene Experimente hinweg.
Arbeitsablauf
graph LR
A[📁 Project] --> B[⚙️ Configure]
B --> C[🚀 Train]
C --> D[📈 Monitor]
D --> E[📦 Export]
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style B fill:#2196F3,color:#fff
style C fill:#FF9800,color:#fff
style D fill:#9C27B0,color:#fff
style E fill:#00BCD4,color:#fff| Bühne | Beschreibung |
|---|---|
| Projekt | Erstellen Sie einen Arbeitsbereich, um verwandte Modelle zu organisieren. |
| Konfigurieren | Datensatz, Basismodell und Trainingsparameter auswählen |
| Trainieren | Auf Cloud-GPUs oder Ihrer lokalen Hardware ausführen |
| Monitor | Verluste in Echtzeit und Kennzahlen anzeigen |
| Export | In 17 Bereitstellungsformate konvertieren |
Schulungsoptionen
Ultralytics unterstützt mehrere Trainingsansätze:
| Methode | Beschreibung | Am besten geeignet für |
|---|---|---|
| Cloud-Training | Trainieren Sie auf Platform Cloud GPUs | Keine lokale GPU, Skalierbarkeit |
| Fernschulung | Lokal trainieren, Metriken an die Plattform streamen | Vorhandene Hardware, Datenschutz |
| Colab-Schulung | Verwenden Sie Google mit Plattformintegration | Freier GPU |
GPU
Verfügbare GPUs für Cloud-Training:
| GPU | VRAM | Performance | Kosten |
|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | Gut | 0,44 $/Stunde |
| RTX 4090 | 24 GB | Ausgezeichnet | 0,74 $/Stunde |
| L40S | 48 GB | Sehr gut | 1,14 $/Stunde |
| A100 40 GB | 40 GB | Ausgezeichnet | 1,29 $/Stunde |
| A100 80 GB | 80 GB | Ausgezeichnet | 1,99 $/Stunde |
| H100 80 GB | 80 GB | Beste | 3,99 $/Stunde |
Kostenlose Schulung
Neue Konten erhalten Gutschriften für Schulungen. Weitere Informationen finden Sie unter „Abrechnung “.
Echtzeit-Metriken
Während des Trainings Live-Metriken anzeigen:
- Verlustkurven: Box-, Klassen- und DFL-Verlust
- Leistung: mAP50, mAP50, Präzision, Recall
- Systemstatistiken: GPU , Speicherverbrauch
- Checkpoints: Automatisches Speichern der besten Gewichte
Schnellzugriff
- Projekte: Organisieren Sie Ihre Modelle und Experimente
- Modelle: Verwaltet trainierte Checkpoints
- Cloud-Schulung: Trainieren Sie auf Cloud-GPUs
FAQ
Wie lange dauert die Ausbildung?
Die Trainingszeit hängt ab von:
- Datensatzgröße (Anzahl der Bilder)
- Modellgröße (n, s, m, l, x)
- Anzahl der Epochen
- Ausgewählter GPU
Ein typischer Trainingslauf mit 1000 Bildern, YOLO11n und 100 Epochen auf RTX 4090 dauert etwa 30 bis 60 Minuten.
Kann ich mehrere Modelle gleichzeitig trainieren?
Cloud-Training unterstützt derzeit einen gleichzeitigen Trainingsauftrag pro Konto. Für paralleles Training verwenden Sie Remote-Training von mehreren Rechnern aus.
Was passiert, wenn die Schulung fehlschlägt?
Wenn das Training fehlschlägt:
- Checkpoints werden bei jeder Epoche gespeichert.
- Sie können vom letzten Checkpoint aus fortfahren.
- Credits werden nur für abgeschlossene Rechenzeit berechnet.
Wie wähle ich die richtige GPU aus?
| Szenario | Empfohlene GPU |
|---|---|
| Small datasets (<5000 images) | RTX 4090 |
| Mittlere Datensätze (5000–50000 Bilder) | A100 40 GB |
| Große Datensätze oder Chargengrößen | A100 80 GB oder H100 |
| Budgetbewusst | RTX 3090 |
