Link to this sectionPlataforma Ultralytics#

La Plataforma Ultralytics es una plataforma integral de visión artificial de extremo a extremo que optimiza todo el flujo de trabajo de ML, desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo. Creada para equipos y personas que necesitan soluciones de visión artificial listas para producción sin la complejidad de la infraestructura.

Link to this section¿Qué es la Plataforma Ultralytics?#

La Plataforma Ultralytics está diseñada para reemplazar las herramientas de ML fragmentadas por una solución unificada. Combina las capacidades de:

• Roboflow - Gestión y anotación de datos
• Weights & Biases - Seguimiento de experimentos
• SageMaker - Entrenamiento en la nube
• HuggingFace - Despliegue de modelos
• Arize - Monitoreo

Todo en una plataforma con soporte nativo para modelos YOLO26 y YOLO11.

Link to this sectionFlujo 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] --> B[Annotate]
        B --> C[Analyze]
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure] --> E[Train on GPU]
        E --> F[View Metrics]
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export] --> H[Deploy Endpoint]
        H --> I[Monitor]
    end
    Data --> Train --> Deploy

Lo que puedes hacer:

• Subir imágenes, vídeos y archivos de conjuntos de datos para crear conjuntos de datos de entrenamiento
• Visualizar anotaciones con superposiciones interactivas para los 6 tipos de tareas YOLO (ver tareas admitidas)
• Entrenar modelos en GPUs en la nube (22 en todos los planes, 24 con Pro o Enterprise para B200 y B300) con métricas en tiempo real
• Exportar a más de 19 formatos de despliegue (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, etc.)
• Desplegar en 43 regiones globales con endpoints dedicados de 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

Link to this sectionInfraestructura multirregional#

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

Seleccionas tu región durante la incorporación y todos tus datos, modelos y despliegues permanecen en esa región.

Link to this sectionCaracterísticas clave#

Link to this sectionPreparación de datos#

• Gestión de conjuntos de datos: Sube imágenes, vídeos o archivos de conjuntos de datos con procesamiento automático
• Editor de anotaciones: Anotación manual para los 6 tipos de tareas YOLO (detección, segmentación, semántica, pose, OBB, clasificación; ver tareas admitidas)
• Plantillas de esqueleto: Plantillas de esqueleto integradas (Persona, Mano, Cara, Perro, Caja) y personalizadas para la anotación de pose con un solo clic
• Anotación inteligente: Usa SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, modelos YOLO de Ultralytics 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] --> B[Auto-Process]
    B --> C[Browse & Filter]
    C --> D{Annotate}
    D --> E[Manual Tools]
    D --> F[SAM Smart]
    D --> G[YOLO Auto-Label]
    E --> H[Train-Ready Dataset]
    F --> H
    G --> H

Link to this sectionEntrenamiento de modelos#

• Entrenamiento en la nube: Entrena en GPUs en la nube (22 en todos los planes, 24 con Pro o Enterprise para B200 y B300) con métricas en tiempo real
• Entrenamiento remoto: Entrena desde cualquier lugar y transmite métricas a la plataforma (estilo W&B)
• Organización de proyectos: Agrupa modelos relacionados, compara experimentos, sigue la actividad
• Más de 19 formatos de exportación: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite y más (ver formatos admitidos)

Puedes entrenar modelos a través de la interfaz web (entrenamiento en la nube) o desde tu propia máquina (entrenamiento remoto):

Link to this sectionDespliegue#

• Pruebas de inferencia: Prueba modelos directamente en el navegador con imágenes personalizadas
• Endpoints dedicados: Despliega en 43 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] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

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())

Link to this sectionGestión 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

Link to this sectionEnlaces rápidos#

Empieza con estos recursos:

• Inicio rápido: Crea tu primer proyecto y entrena un modelo en minutos
• Conjuntos de datos: Sube y gestiona tus datos de entrenamiento
• Anotación: Etiqueta tus datos con herramientas manuales y asistidas por IA
• Proyectos: Organiza tus modelos y experimentos
• Entrenamiento en la nube: Entrena en GPUs en la nube
• Inferencia: Prueba tus modelos
• Endpoints: Despliega modelos a producción
• Monitoreo: Sigue el rendimiento del despliegue
• Claves de API: Gestiona el acceso a la API
• Facturación: Créditos y pago
• Actividad: Sigue los eventos de la cuenta
• Papelera: Recupera elementos eliminados
• REST API: Referencia de la API

Link to this sectionFAQ#

Link to this section¿Cómo empiezo con la Plataforma Ultralytics?#

Para empezar con la Plataforma Ultralytics:

1. Regístrate: Crea una cuenta en platform.ultralytics.com
2. Selecciona la región: Elige tu región de datos (US, EU o AP) durante la incorporación
3. Sube un conjunto de datos: Navega a la sección Conjuntos de datos para subir tus datos
4. Entrena un modelo: Crea un proyecto y comienza a entrenar en GPUs en la nube
5. Despliega: Prueba tu modelo y despliégalo en un endpoint dedicado

Para obtener una guía detallada, consulta la página de Inicio rápido.

Link to this section¿Cuáles son los beneficios de la Plataforma Ultralytics?#

La Plataforma Ultralytics ofrece:

• Flujo de trabajo unificado: Datos, entrenamiento y despliegue en un solo lugar
• Multirregional: Residencia de datos en regiones de US, EU o AP
• Entrenamiento sin código: Entrena modelos YOLO avanzados sin escribir código
• Métricas en tiempo real: Transmite el progreso del entrenamiento y supervisa los despliegues
• 43 Regiones de despliegue: Despliega modelos cerca de tus usuarios en todo el mundo
• 6 Tipos de tareas: Compatibilidad con detección, segmentación de instancias, segmentación semántica, pose, OBB y clasificación (consulta la documentación de tareas)
• Anotación asistida por IA: Anotación inteligente con modelos SAM y YOLO para acelerar la preparación de datos

Link to this section¿Qué opciones de GPU están disponibles para el entrenamiento en la nube?#

La plataforma Ultralytics admite múltiples tipos de GPU para el entrenamiento en la nube:

Consulta Entrenamiento en la nube para conocer los precios completos y las opciones de GPU.

Link to this section¿Cómo funciona el entrenamiento remoto?#

Puedes entrenar modelos en tu propio hardware y transmitir métricas en tiempo real a la plataforma, de forma similar a Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.60"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Consulta Entrenamiento en la nube para obtener más detalles sobre el entrenamiento remoto.

Link to this section¿Qué herramientas de anotación están disponibles?#

La plataforma incluye un editor de anotaciones completo que admite:

• Herramientas manuales: Cajas delimitadoras, polígonos, puntos clave con plantillas de esqueleto, cajas orientadas, clasificación
• Plantillas de esqueleto: Coloca todos los puntos clave a la vez usando plantillas integradas (Persona, Mano, Cara, Perro, Caja) o personalizadas
• Anotación inteligente: Usa SAM 2.1 o SAM 3 para realizar anotaciones basadas en clics, o ejecuta modelos YOLO de Ultralytics preentrenados y tus propios modelos YOLO ajustados desde la barra de herramientas para detección, segmentación, segmentación semántica y OBB
• Atajos de teclado: Flujos de trabajo eficientes con teclas de acceso rápido

Consulta Anotación para obtener la guía completa.

Link to this section¿Qué formatos de exportación son compatibles?#

La plataforma admite más de 19 formatos de despliegue:

Consulta Exportación de modelos, la guía del modo de exportación y el índice de integraciones para opciones específicas de formato.

Link to this sectionSolución de problemas#

Link to this sectionProblemas con los datasets#

Link to this sectionProblemas con el entrenamiento#

Link to this sectionProblemas de despliegue#

Link to this sectionPreguntas frecuentes#