Plataforma Ultralytics#

Ultralytics Platform es una plataforma integral de visión artificial de extremo a extremo que agiliza todo el flujo de trabajo de ML, desde la preparación de datos hasta el despliegue de modelos. Está diseñada para equipos e individuos que necesitan soluciones de visión artificial listas para producción sin la complejidad de la infraestructura.

¿Qué es la Plataforma Ultralytics?#

Ultralytics Platform reúne la gestión y anotación de conjuntos de datos, el seguimiento de experimentos, el entrenamiento en la nube y remoto, la exportación de modelos, los endpoints de inferencia dedicados y la supervisión del despliegue en un único espacio de trabajo. Ofrece compatibilidad nativa con los modelos YOLO26, YOLO11, YOLOv8 y YOLOv5.

Flujo de trabajo: Subir → Anotar → Entrenar → Exportar → Desplegar#

La Plataforma proporciona un flujo de trabajo de extremo a extremo:

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload]:::start --> B[Annotate]:::proc
        B --> C[Analyze]:::proc
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure]:::proc --> E[Train on GPU]:::proc
        E --> F[View Metrics]:::out
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export]:::proc --> H[Deploy Endpoint]:::proc
        H --> I[Monitor]:::out
    end
    Data --> Train --> Deploy

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Lo que puedes hacer:

• Subir imágenes, vídeos y archivos de conjuntos de datos para crear conjuntos de datos de entrenamiento
• Visualiza las anotaciones con capas interactivas para los 6 tipos de tareas de YOLO (consulta las tareas compatibles)
• Entrena modelos en GPUs en la nube (24 en todos los planes, 26 con Pro o Enterprise para B200 y B300) con métricas en tiempo real
• Exporta a 20 formatos de despliegue (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend, etc.)
• Despliega en 42 regiones globales con endpoints dedicados mediante un solo clic
• Monitorear el progreso del entrenamiento, la salud del despliegue y métricas de uso
• Colaborar haciendo públicos proyectos y conjuntos de datos para la comunidad

Infraestructura multirregional#

Tus datos permanecen en tu región. La Plataforma Ultralytics opera infraestructura en tres regiones globales:

Seleccionas tu región de datos durante la incorporación. Los conjuntos de datos, modelos y datos de entrenamiento gestionados permanecen en esa región. Los puntos de conexión dedicados se despliegan por separado en una región que elijas del mapa de despliegue global.

Características clave#

Preparación de datos#

• Gestión de conjuntos de datos: Sube imágenes, vídeos o archivos de conjuntos de datos con procesamiento automático
• Annotation Editor: Anotación manual para los 6 tipos de tareas de YOLO (detección, segmentación, semántica, clasificación, pose, OBB; consulta las tareas compatibles)
• Plantillas de esqueleto: Plantillas de esqueleto integradas (Persona, Mano, Cara, Perro, Caja) y personalizadas para la anotación de pose con un solo clic
• Smart Annotation: Utiliza SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, modelos de Ultralytics YOLO preentrenados o tus propios modelos YOLO ajustados desde la barra de herramientas de anotación para tareas de detección, segmentación, semántica y OBB
• Versiones de conjuntos de datos: Crea instantáneas NDJSON numeradas con descripciones para un entrenamiento reproducible
• Estadísticas: Distribución de clases, mapas de calor de ubicación y análisis de dimensiones

graph LR
    A[Upload Dataset/Images/Video]:::start --> B[Auto-Process]:::proc
    B --> C[Browse & Filter]:::proc
    C --> D{Annotate}:::decide
    D --> E[Manual Tools]:::proc
    D --> F[SAM Smart]:::proc
    D --> G[YOLO Auto-Label]:::proc
    E --> H[Train-Ready Dataset]:::out
    F --> H
    G --> H

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    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Entrenamiento de modelos#

• Cloud Training: Entrena en GPU en la nube (24 en todos los planes, 26 con Pro o Enterprise para B200 y B300) con métricas en tiempo real
• Entrenamiento Remoto: Entrena en cualquier lugar y transmite métricas a Ultralytics Platform
• Organización de proyectos: Agrupa modelos relacionados, compara experimentos, sigue la actividad
• 20 formatos de exportación: ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend y más (consulta los formatos compatibles)

Puedes entrenar modelos ya sea a través de la interfaz web (cloud training) o desde tu propia máquina (entrenamiento remoto):

Despliegue#

• Pruebas de inferencia: Prueba modelos directamente en el navegador con imágenes personalizadas
• Endpoints dedicados: Despliega en 42 regiones globales con escalado a cero por defecto (una sola instancia activa)
• Monitoreo: Métricas en tiempo real, registros de solicitudes y paneles de rendimiento

graph LR
    A[Trained Model]:::start --> B{Action}:::decide
    B --> C[Browser Predict]:::proc
    B --> D[Export Format]:::proc
    B --> E[Deploy Endpoint]:::proc
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / LiteRT / ...]:::out
    E --> G[42 Global Regions]:::proc
    G --> H[API Endpoint URL]:::proc
    H --> I[Monitor & Scale]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Una vez desplegado, llama a tu endpoint desde cualquier lenguaje:

import requests

url = "https://your-endpoint-url/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(url, headers=headers, files={"file": f})

print(response.json())

Gestión de cuenta#

• Equipos y organizaciones: Colabora con miembros del equipo, gestiona roles e invitaciones
• Claves de API: Gestión segura de claves para entrenamiento remoto y acceso a la API
• Créditos y facturación: Entrenamiento de pago por uso con precios transparentes
• Feed de actividad: Sigue todos los eventos y acciones de la cuenta
• Papelera y restauración: Eliminación lógica de 30 días con recuperación de elementos
• Cumplimiento GDPR: Exportación de datos y eliminación de cuenta

Enlaces rápidos#

Empieza con estos recursos:

• Quickstart: Crea tu primer proyecto y entrena un modelo en cuestión de minutos
• Datasets: Sube y gestiona tus datos de entrenamiento
• Annotation: Etiqueta tus datos con herramientas manuales y asistidas por IA
• Projects: Organiza tus modelos y experimentos
• Cloud Training: Entrena en GPU en la nube
• Inference: Prueba tus modelos
• Endpoints: Despliega modelos a producción
• Monitoring: Supervisa el rendimiento del despliegue
• API Keys: Gestiona el acceso a la API
• Billing: Créditos y pagos
• Activity: Realiza un seguimiento de los eventos de la cuenta
• Trash: Recupera elementos eliminados
• REST API: Referencia de la API

Solución de problemas#

Problemas con los datasets#

Problemas con el entrenamiento#

Problemas de despliegue#

Preguntas frecuentes#

FAQ#