Modelltraining

Die Ultralytics Platform bietet umfassende Tools für das Training von YOLO-Modellen, von der Organisation von Experimenten bis zur Ausführung von Cloud-Trainingsjobs mit Echtzeit-Metrik-Streaming.

Überblick

Der Abschnitt Training hilft Ihnen dabei:

• Modelle zur einfacheren Verwaltung in Projekten organisieren
• Trainieren Sie auf Cloud-GPUs mit einem einzigen Klick.
• Überwachen Sie Echtzeit-Metriken während des Trainings.
• Vergleichen Sie die Modellleistung über Experimente hinweg.
• Exportieren Sie in über 17 Bereitstellungsformate (siehe unterstützte Formate)

Workflow

graph LR
    A[📁 Project] --> B[⚙️ Configure]
    B --> C[🚀 Train]
    C --> D[📈 Monitor]
    D --> E[📦 Export]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff
    style E fill:#00BCD4,color:#fff

Trainingsoptionen

Ultralytics Platform unterstützt mehrere Trainingsansätze:

GPU-Optionen

Verfügbare GPUs für Cloud-Training auf Ultralytics :

Echtzeit-Metriken

Während des Trainings können Sie Live-Metriken in drei Unterregistern anzeigen:

graph LR
    A[Charts] --> B[Loss Curves]
    A --> C[Performance Metrics]
    D[Console] --> E[Live Logs]
    D --> F[Error Detection]
    G[System] --> H[GPU Utilization]
    G --> I[Memory & Temp]

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#FF9800,color:#fff
    style G fill:#9C27B0,color:#fff

Schnellstart

Starten Sie in weniger als einer Minute mit Cloud-Schulungen:

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

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="ul://username/datasets/my-dataset",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

Schnellzugriffe

• Projekte: Organisieren Sie Ihre Modelle und Experimente
• Modelle: Verwalten Sie trainierte Checkpoints
• Cloud-Training: Trainieren Sie auf Cloud-GPUs

FAQ

Wie lange dauert das Training?

Die Trainingszeit hängt ab von:

• Datensatzgröße (Anzahl der Bilder)
• Modellgröße (n, s, m, l, x)
• Anzahl der Epochen
• Ausgewählter GPU-Typ

Ein typischer Trainingslauf mit 1000 Bildern, YOLO26n und 100 Epochen auf RTX PRO 6000 dauert etwa 2 bis 3 Stunden. Kleinere Läufe (500 Bilder, 50 Epochen auf RTX 4090) sind in weniger als einer Stunde abgeschlossen. Detaillierte Schätzungen finden Sie in den Kostenbeispielen.

Kann ich mehrere Modelle gleichzeitig trainieren?

Ja. Die Anzahl der gleichzeitigen Cloud-Trainings hängt von Ihrem Tarif ab: Der kostenlose Tarif erlaubt 3, der Pro-Tarif 10 und der Enterprise-Tarif ist unbegrenzt. Für zusätzliche parallele Trainings nutzen Sie Remote-Trainings von mehreren Rechnern aus.

Was passiert, wenn das Training fehlschlägt?

Wenn das Training fehlschlägt:

1. Checkpoints werden bei jeder Epoche gespeichert
2. Sie können vom letzten Checkpoint aus fortfahren
3. Guthaben werden nur für die abgeschlossene Rechenzeit berechnet

Wie wähle ich die richtige GPU aus?

📅 Erstellt vor 1 Monat ✏️ Aktualisiert vor 5 Tagen

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