Link to this sectionEntrenamiento de modelos#

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

Link to this sectionDescripción 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
• Exportar a más de 19 formatos de despliegue (consulta los formatos compatibles)

Link to this sectionFlujo de trabajo#

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

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff
    style E fill:#00BCD4,color:#fff

Link to this sectionOpciones de entrenamiento#

Ultralytics Platform admite varios enfoques de entrenamiento:

Link to this sectionOpciones de GPU#

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

Link to this sectionMétricas en tiempo real#

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

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

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#FF9800,color:#fff
    style G fill:#9C27B0,color:#fff

Link to this sectionInicio rápido#

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

Link to this sectionEnlaces rápidos#

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

Link to this sectionFAQ#

Link to this section¿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

Una ejecución de entrenamiento típica con 1000 imágenes, YOLO26n, 100 épocas en una RTX PRO 6000 tarda unos 5-10 minutos. Las ejecuciones más pequeñas (500 imágenes, 50 épocas en una RTX 4090) se completan en menos de una hora. Consulta los ejemplos de costes para ver estimaciones detalladas.

Link to this section¿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.

Link to this section¿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. Los créditos solo se cobran por el tiempo de cómputo completado

Link to this section¿Cómo elijo la GPU adecuada?#