Plataforma Ultralytics#

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

¿Qué es Ultralytics Platform?#

Ultralytics Platform reúne en un único espacio de trabajo 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. Es compatible de forma nativa con modelos YOLO26, YOLO11, YOLOv8 y YOLOv5.

Flujo de trabajo: Subir → Anotar → Entrenar → Exportar o desplegar#

La plataforma ofrece un flujo de trabajo integral:

Qué 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 compatibles con el editor de anotaciones (consulta los tipos de tareas compatibles)
• Entrenar modelos en GPU en la nube (24 en todos los planes, 26 con Pro o Enterprise para B200 y B300) con métricas en tiempo real
• Exporta a 22 formatos de implementación (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend, etc.)
• Desplegar en 42 regiones globales mediante endpoints dedicados con un solo clic
• Crear flujos de trabajo de Agents que conectan modelos, condiciones, recopilación de conjuntos de datos, alertas de Slack y webhooks
• Supervisar el progreso del entrenamiento, el estado de los despliegues y las métricas de uso
• Conectar almacenamiento en la nube, herramientas de anotación y Slack mediante integraciones
• Colaborar haciendo públicos proyectos y conjuntos de datos para la comunidad

Infraestructura multinregional#

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

Selecciona la región de tus datos durante el proceso de incorporación. Los conjuntos de datos, los modelos y los datos de entrenamiento gestionados permanecen en esa región. Los endpoints dedicados se despliegan por separado en una región que eliges en el mapa de despliegue global.

Características principales#

Preparación de datos#

• Gestión de conjuntos de datos: Crea conjuntos de datos a partir de archivos locales, una URL, almacenamiento en la nube conectado o un host local, con procesamiento automático
• Editor de anotaciones: Herramientas de anotación manual para 6 tipos de tareas YOLO (detección, segmentación, semántica, clasificación, pose y OBB; consulta los tipos de tareas compatibles)
• Plantillas de esqueletos: Plantillas de esqueletos integradas (Persona, Mano, Perro, Cara, Caja) y personalizadas para anotar poses con un solo clic
• Smart Annotation: Usa SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3 o SAM 3.1 (predeterminado) desde la barra de herramientas de anotación para tareas de detección, segmentación, semántica y OBB; modelos Ultralytics YOLO preentrenados y tus propios modelos YOLO ajustados para esas tareas y pose; o modelos guiados por clases para conjuntos de datos de detección con entre 1 y 200 clases: seis modelos de código abierto alojados (Moondream 3.1 de forma predeterminada), SAM 3 y SAM 3.1 alojados y guiados por texto, o modelos de visión de pago de OpenAI, Anthropic, Google, Meta, SpaceXAI, DeepSeek, Z.ai, Kimi y Xiaomi MiMo con una clave del proveedor en Configuración > Claves de API
• Control de versiones de conjuntos de datos: Crea instantáneas NDJSON numeradas con descripciones y, después, descarga o restaura cualquier versión para reproducir el entrenamiento
• Estadísticas: Distribución de clases, distribución de particiones, mapas de calor de ubicaciones y análisis de las dimensiones de los cuadros delimitadores

Entrenamiento de modelos#

• Entrenamiento en la nube: 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 y una estimación del coste actualizada en directo
• Entrenamiento remoto: Entrena desde cualquier lugar y transmite las métricas a Ultralytics Platform
• Ajustes avanzados: Sobrescribe cualquier argumento de entrenamiento de Ultralytics desde un editor YAML integrado en el cuadro de diálogo de entrenamiento
• Organización de proyectos: Agrupa modelos relacionados, compara experimentos y sigue la actividad
• 22 formatos de exportación: ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend y otros (consulta los formatos compatibles)

Puedes entrenar modelos desde la interfaz web (entrenamiento en la nube) o desde tu propio equipo (entrenamiento remoto):

Despliegue#

• Pruebas de inferencia: Prueba modelos directamente en el navegador con tus propias imágenes, una captura de la webcam o los ejemplos integrados
• Endpoints dedicados: Despliega en 42 regiones globales con escalado a cero de forma predeterminada (una única instancia activa)
• Supervisión: métricas en tiempo real, registros de solicitudes y paneles de rendimiento

Una vez implementado, llama a tu endpoint desde cualquier lenguaje. conf, iou y imgsz son campos de formulario opcionales que, de forma predeterminada, usan 0.25, 0.7 y el tamaño de imagen de entrenamiento del modelo (640 si no está disponible):

import requests

url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

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

print(response.json())

Gestión de cuentas#

• Equipos y organizaciones: colabora con los miembros del equipo, gestiona los roles y las invitaciones, y cambia de espacio de trabajo desde el menú de la cuenta
• Claves de API: gestión segura de claves para el entrenamiento remoto y el acceso a la API
• Créditos y facturación: paga según el uso, con precios transparentes y recargas de 5 a 1.000 $
• Registro de actividad: consulta todos los eventos y acciones de la cuenta
• Papelera y restauración: eliminación temporal durante 30 días con recuperación de elementos
• Cumplimiento del RGPD: exportación de datos y eliminación de cuentas

Enlaces rápidos#

Empieza con estos recursos:

• Inicio rápido: crea tu primer proyecto y entrena un modelo en cuestión de minutos
• Explorar: Explora y clona conjuntos de datos y proyectos públicos, y busca imágenes por lo que muestran
• Datos: descripción general de la preparación de conjuntos de datos
• Conjuntos de datos: sube y gestiona tus datos de entrenamiento
• Anotación: etiqueta tus datos con herramientas manuales y asistidas por IA
• Entrenamiento: descripción general del entrenamiento
• Proyectos: organiza tus modelos y experimentos
• Modelos: páginas de modelos, descargas y exportaciones
• Entrenamiento en la nube: entrena en GPU en la nube
• Implementación: descripción general de la implementación
• Inferencia: prueba tus modelos
• Endpoints: implementa modelos en producción
• Supervisión: monitoriza el rendimiento de la implementación
• Cuenta: descripción general de la cuenta
• Configuración: preferencias del perfil y del espacio de trabajo
• Equipos: miembros, roles e invitaciones
• Claves de API: gestiona el acceso a la API
• Facturación: créditos y pagos
• Actividad: consulta los eventos de la cuenta
• Papelera: recupera los elementos eliminados
• Integraciones: almacenamiento en la nube, herramientas de anotación y Slack
• REST API: referencia de la API

Solución de problemas#

Problemas con los conjuntos de datos#

Problemas de entrenamiento#

Problemas de implementación#

Preguntas frecuentes#

Preguntas frecuentes#