Entrenamiento de modelos#

Ultralytics Platform proporciona herramientas integrales para entrenar modelos YOLO, desde la organización de experimentos hasta la ejecución de tareas de entrenamiento en la nube con transmisión de métricas en tiempo real.

Descripción general#

La sección de Entrenamiento te ayuda a:

• Organizar modelos en proyectos para una gestión más sencilla
• Entrenar en GPU en la nube con un solo clic
• Monitorizar métricas en tiempo real durante el entrenamiento
• Comparar el rendimiento de los modelos entre experimentos
• Exporta a 20 formatos de despliegue (consulta formatos compatibles)

Flujo de trabajo#

graph LR
    A[📁 Project]:::start --> B[⚙️ Configure]:::proc
    B --> C[🚀 Train]:::proc
    C --> D[📈 Monitor]:::proc
    D --> E[📦 Export]:::out

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

Opciones de entrenamiento#

Ultralytics Platform admite varios enfoques de entrenamiento:

Opciones de GPU#

GPU disponibles para el entrenamiento en la nube de Ultralytics Cloud:

Métricas en tiempo real#

Durante el entrenamiento, visualiza métricas en directo en tres subpestanas:

graph LR
    A[Charts]:::start --> B[Loss Curves]:::out
    A --> C[Performance Metrics]:::out
    D[Console]:::start --> E[Live Logs]:::out
    D --> F[Error Detection]:::out
    G[System]:::start --> H[GPU Utilization]:::out
    G --> I[Memory & Temp]:::out

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

Inicio rápido#

Empieza con el entrenamiento en la nube en menos de un minuto:

Enlaces rápidos#

• Proyectos: Organiza tus modelos y experimentos
• Modelos: Gestiona puntos de control entrenados
• Entrenamiento en la nube: Entrena con GPU en la nube

FAQ#

¿Cuánto tarda el entrenamiento?#

El tiempo de entrenamiento depende de:

• Tamaño del conjunto de datos (número de imágenes)
• Tamaño del modelo (n, s, m, l, x)
• Número de épocas
• Tipo de GPU seleccionado

El estimador actual calcula unos 6 minutos para 1000 imágenes, YOLO26n, 100 épocas en RTX PRO 6000, y unos 2 minutos para 500 imágenes, YOLO26n, 50 épocas en RTX 4090. La duración real varía; usa la estimación en directo en el diálogo de entrenamiento para el conjunto de datos y la configuración seleccionados. Consulta los ejemplos de costes.

¿Puedo entrenar varios modelos simultáneamente?#

Sí. Los límites de entrenamiento en la nube concurrente dependen de tu plan: Free permite 3, Pro permite 10 y Enterprise es ilimitado. Para un entrenamiento paralelo adicional, utiliza el entrenamiento remoto desde múltiples máquinas.

¿Qué ocurre si el entrenamiento falla?#

Si el entrenamiento falla:

1. El modelo se marca como fallido y la instancia de computación se termina
2. Puedes iniciar una nueva ejecución de entrenamiento desde el modelo base
3. Si el cálculo en la nube ha comenzado, se cobra el tiempo de GPU transcurrido; los fallos antes de que comience el cálculo no tienen cargo por uso de GPU

¿Cómo elijo la GPU adecuada?#