Ultralytics Modelos HUB

Ultralytics Los modelos HUB proporcionan una solución racionalizada para entrenar modelos de IA de visión en conjuntos de datos personalizados.

El proceso es fácil de usar y eficiente, e implica una creación sencilla en tres pasos y un entrenamiento acelerado impulsado por Ultralytics YOLOv8 . Durante el entrenamiento, hay disponibles actualizaciones en tiempo real de las métricas del modelo para que puedas controlar cada paso del progreso. Una vez completado el entrenamiento, puedes previsualizar tu modelo y desplegarlo fácilmente en aplicaciones del mundo real. Por tanto, Ultralytics HUB ofrece un sistema completo pero sencillo para la creación, entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos.

Observa: Ultralytics Visión general de la formación y validación HUB

Modelo de tren

Navega hasta la página Modelos haciendo clic en el botón Modelos de la barra lateral y haz clic en el botón Modelo de tren de la parte superior derecha de la página.

Esta acción activará el diálogo Modelo de tren, que consta de tres sencillos pasos:

1. Conjunto de datos

En este paso, tienes que seleccionar el conjunto de datos en el que quieres entrenar tu modelo. Una vez seleccionado el conjunto de datos, haz clic en Continuar.

2. Modelo

En este paso, tienes que elegir el proyecto en el que quieres crear tu modelo, el nombre de tu modelo y la arquitectura de tu modelo.

Por defecto, tu modelo utilizará un modelo preentrenado (entrenado en el conjunto de datos COCO ) para reducir el tiempo de entrenamiento. Puedes cambiar este comportamiento y ajustar la configuración de tu modelo abriendo el acordeón Configuración avanzada del modelo.

Observa: Cómo configurar Ultralytics YOLOv8 Parámetros de entrenamiento en Ultralytics HUB

Alternativamente, puedes empezar a entrenar a partir de uno de tus modelos previamente entrenados, haciendo clic en la pestaña Personalizado.

Cuando estés satisfecho con la configuración de tu modelo, haz clic en Continuar.

3. Entrena

En este paso, empezarás a entrenar a tu modelo.

Ultralytics HUB ofrece tres opciones de formación:

• Ultralytics Nube
• Google Colab
• Trae a tu propio agente

a. Ultralytics Nube

Necesitas actualizarte al Plan Pro para poder acceder a Ultralytics Cloud.

Para entrenar modelos utilizando nuestra solución Cloud Training, lee la documentación Ultralytics Cloud Training.

b. Google Colab

Para empezar a entrenar tu modelo utilizando Google Colab, sigue las instrucciones que se muestran en el cuadro de diálogo Entrenar modelo de Ultralytics HUB o en el cuaderno Google Colab.

Cuando comience el entrenamiento, puedes hacer clic en Hecho y controlar el progreso del entrenamiento en la página Modelo.

c. Trae a tu propio agente

Observa: Formación del modelo "Trae tu propio agente" utilizando Ultralytics HUB

Para empezar a entrenar tu modelo utilizando tu propio agente, sigue las instrucciones que se muestran en el cuadro de diálogo Ultralytics HUB Entrenar modelo.

Instala el ultralytics paquete de PyPI.

pip install -U ultralytics

A continuación, utiliza el código Python proporcionado para empezar a entrenar el modelo.

Cuando comience el entrenamiento, puedes hacer clic en Hecho y controlar el progreso del entrenamiento en la página Modelo.

Analizar el modelo

Después de entrenar un modelo, puedes analizar las métricas del modelo.

La pestaña Tren presenta las métricas más importantes cuidadosamente agrupadas en función de la tarea.

Para acceder a todas las métricas del modelo, haz clic en la pestaña Gráficos.

Modelo de vista previa

Después de entrenar un modelo, puedes previsualizarlo haciendo clic en la pestaña Previsualizar.

En la tarjeta Prueba, puedes seleccionar una imagen de previsualización del conjunto de datos utilizado durante el entrenamiento o subir una imagen desde tu dispositivo.

Además, puedes previsualizar tu modelo en tiempo real directamente en tu iOS o Android dispositivo móvil descargando nuestra aplicaciónUltralytics HUB App.

Modelo de despliegue

Después de entrenar un modelo, puedes exportarlo a 13 formatos diferentes, como ONNX, OpenVINO, CoreML, TensorFlow, Paddle y muchos otros.

También puedes utilizar nuestra API de Inferencia en producción.

Lee la documentación de la API de inferenciaUltralytics para obtener más información.

Compartir modelo

Ve a la página Modelo del modelo que quieras compartir, abre el desplegable de acciones del modelo y haz clic en la opción Compartir. Esta acción activará el diálogo Compartir modelo.

Establece el acceso general en "Sin clasificar" y haz clic en Guardar.

Ahora, cualquiera que tenga el enlace directo a tu modelo podrá verlo.

Editar modelo

Ve a la página Modelo del modelo que quieras editar, abre el desplegable de acciones del modelo y haz clic en la opción Editar. Esta acción activará el diálogo Actualizar modelo.

Aplica las modificaciones deseadas a tu modelo y luego confirma los cambios haciendo clic en Guardar.

Borrar modelo

Ve a la página Modelo del modelo que quieres eliminar, abre el desplegable de acciones del modelo y haz clic en la opción Eliminar. Esta acción eliminará el modelo.

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