Inicio rápido de Ultralytics

Ultralytics está diseñada para ser fácil de usar e intuitiva, lo que permite a los usuarios cargar rápidamente sus conjuntos de datos y entrenar nuevos YOLO . Ofrece una gama de modelos preentrenados entre los que elegir, lo que facilita a los usuarios dar los primeros pasos. Una vez entrenado un modelo, se puede probar directamente en el navegador e implementar en producción con un solo clic.

journey
    title Your First Model in 5 Minutes
    section Sign Up
      Create account: 5: User
      Select region: 5: User
    section Prepare Data
      Upload dataset: 5: User
      Review images: 4: User
    section Train
      Configure training: 5: User
      Monitor progress: 3: Platform
    section Deploy
      Test model: 5: User
      Deploy endpoint: 5: User

Ver: Introducción a Ultralytics

Empezar

Ultralytics ofrece varias opciones para registrarse fácilmente. Puedes registrarte e iniciar sesión con tu cuenta Google, Apple o GitHub, o simplemente con tu dirección de correo electrónico.

Selección de región

Durante el registro, se le pedirá que seleccione su región de datos. Esta es una elección importante, ya que determina dónde se almacenarán sus datos, modelos e implementaciones.

Completa tu perfil

Después de seleccionar tu región, completa tu perfil con tu información.

Panel de control de inicio

Después de iniciar sesión, se le redirigirá a la página de inicio de Ultralytics , que ofrece una visión general completa, acciones rápidas y actividad reciente.

La barra lateral proporciona acceso a secciones clave:

• Inicio: Panel de control con acciones rápidas y elementos recientes
• Conjuntos de datos: Los conjuntos de datos que ha subido
• Proyectos: Sus proyectos y modelos de formación
• Implementaciones: los puntos finales de su modelo
• Explorar: Contenido público de la comunidad

Acciones rápidas

Desde la página de inicio, puedes rápidamente:

• Cargar conjunto de datos: Comience a preparar sus datos de entrenamiento.
• Crear proyecto: Organizar un nuevo conjunto de experimentos
• Modelo de tren: Inicie la formación en la nube en GPU.

Sube tu primer conjunto de datos

Navega hasta Conjuntos de datos y haz clic en «Cargar conjunto de datos» para añadir tus datos de entrenamiento.

Ultralytics admite múltiples formatos de carga:

Después de la carga, la Plataforma procesa sus datos:

1. Las imágenes se normalizan y se generan miniaturas.
2. Las etiquetas se analizan y validan.
3. Las estadísticas se calculan automáticamente.

Más información sobre conjuntos de datos y formatos compatibles.

Crea tu primer proyecto

Los proyectos te ayudan a organizar modelos y experimentos relacionados. Ve a Proyectos y haz clic en «Crear proyecto».

Introduce un nombre y una descripción opcional para tu proyecto. Los proyectos contienen:

• Modelos: Puntos de control entrenados
• Registro de actividades: Historial de cambios
• Compartir: Colaborar con los miembros del equipo

Más información sobre los proyectos.

Entrena tu primer modelo

En tu proyecto, haz clic en «Entrenar modelo» para iniciar el entrenamiento en la nube.

Configuración de la formación

1. Seleccionar conjunto de datos: Elija entre los conjuntos de datos que ha subido.
2. Elija el modelo: seleccione un modelo base (YOLO11n, YOLO11s, etc.).
3. Establecer épocas: Número de iteraciones de entrenamiento
4. Seleccionar GPU: Elija los recursos informáticos

Formación en monitorización

Una vez que comience la formación, podrás supervisar el progreso en tiempo real:

• Curvas de pérdida: seguimiento del entrenamiento y la pérdida de validación.
• Métricas: mAP, precisión, recuperación actualizadas en cada época.
• Estadísticas del sistema: GPU , uso de la memoria

Más información sobre la formación en la nube.

Prueba tu modelo

Una vez completado el entrenamiento, prueba tu modelo directamente en el navegador:

1. Navega hasta la pestaña Prueba de tu modelo.
2. Sube una imagen o utiliza imágenes de ejemplo.
3. Ver resultados de inferencia con cuadros delimitadores

Ajustar los parámetros de inferencia:

• Umbral de confianza: Filtrar predicciones de baja confianza
• IoU : Control de superposición para NMS
• Tamaño de imagen: Cambiar el tamaño de la entrada para la inferencia

Más información sobre inferencia.

Implementar en producción

Implemente su modelo en un punto final dedicado para su uso en producción:

1. Navega hasta la pestaña Implementar de tu modelo.
2. Seleccione una región del mapa mundial (43 disponibles)
3. Haga clic en «Implementar» para crear su punto final.

Tu punto final estará listo en aproximadamente un minuto con:

• URL única: punto final HTTPS para llamadas a la API
• Autoescalado: se adapta automáticamente al tráfico.
• Supervisión: Solicitar métricas y registros

Más información sobre los puntos finales.

Comentarios

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¿Necesita ayuda?

Si tiene algún problema o pregunta:

• Documentación: Consulte estos documentos para obtener guías detalladas.
• Discord: Únete a nuestra comunidad Discord para participar en debates.
• GitHub: Informar de problemas en GitHub

📅 Creado hace 0 días ✏️ Actualizado hace 0 días

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