Plateforme Ultralytics#

Ultralytics Platform est une plateforme de vision par ordinateur complète et de bout en bout qui simplifie l'ensemble du flux de travail ML, de la préparation des données au déploiement des modèles. Conçue pour les équipes et les particuliers qui ont besoin de solutions de computer vision prêtes pour la production sans la complexité de l'infrastructure.

Qu'est-ce que la plateforme Ultralytics ?#

Ultralytics Platform rassemble la gestion et l'annotation des jeux de données, le suivi des expériences, l'entraînement cloud et à distance, l'exportation de modèles, les points de terminaison d'inférence dédiés et la surveillance du déploiement dans un seul espace de travail. Elle prend en charge de manière native les modèles YOLO26, YOLO11, YOLOv8 et YOLOv5.

Flux de travail : Upload → Annoter → Entraîner → Exporter → Déployer#

La plateforme fournit un flux de travail de bout en bout :

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload]:::start --> B[Annotate]:::proc
        B --> C[Analyze]:::proc
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure]:::proc --> E[Train on GPU]:::proc
        E --> F[View Metrics]:::out
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export]:::proc --> H[Deploy Endpoint]:::proc
        H --> I[Monitor]:::out
    end
    Data --> Train --> Deploy

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

Ce que tu peux faire :

• Uploader des images, des vidéos et des fichiers de dataset pour créer des datasets d'entraînement
• Visualise les annotations avec des superpositions interactives pour les 6 types de tâches YOLO (voir les tâches prises en charge)
• Entraîne tes modèles sur des GPU cloud (24 sur tous les plans, 26 avec les plans Pro ou Enterprise pour les B200 et B300) avec des métriques en temps réel
• Exporte vers 20 formats de déploiement (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend, etc.)
• Déploie dans 42 régions mondiales avec des points de terminaison dédiés en un clic
• Monitorer la progression de l'entraînement, la santé du déploiement et les métriques d'utilisation
• Collaborer en rendant les projets et datasets publics pour la communauté

Infrastructure multi-régions#

Tes données restent dans ta région. La plateforme Ultralytics exploite une infrastructure dans trois régions mondiales :

Tu sélectionnes ta région de données lors de l'intégration. Les jeux de données, les modèles et les données d'entraînement gérées restent dans cette région. Les points de terminaison dédiés sont déployés séparément dans une région que tu choisis sur la carte de déploiement mondiale.

Fonctionnalités clés#

Préparation des données#

• Gestion des datasets : Uploader des images, des vidéos ou des fichiers de dataset avec traitement automatique
• Éditeur d'annotations : Annotation manuelle pour les 6 types de tâches YOLO (détection, segmentation, sémantique, classification, pose, OBB ; voir les tâches prises en charge)
• Modèles de squelette : Modèles de squelette intégrés (Personne, Main, Visage, Chien, Boîte) et personnalisés pour l'annotation de pose en un clic
• Smart Annotation : Utilise SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, les modèles Ultralytics YOLO pré-entraînés ou tes propres modèles YOLO affinés depuis la barre d'outils d'annotation pour les tâches de détection, de segmentation, sémantique et OBB
• Versionnage de dataset : Créer des snapshots NDJSON numérotés avec des descriptions pour un entraînement reproductible
• Statistiques : Distribution des classes, cartes thermiques de localisation et analyse des dimensions

graph LR
    A[Upload Dataset/Images/Video]:::start --> B[Auto-Process]:::proc
    B --> C[Browse & Filter]:::proc
    C --> D{Annotate}:::decide
    D --> E[Manual Tools]:::proc
    D --> F[SAM Smart]:::proc
    D --> G[YOLO Auto-Label]:::proc
    E --> H[Train-Ready Dataset]:::out
    F --> H
    G --> H

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    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Entranement de modèle#

• Cloud Training : Entraîne-toi sur des GPU cloud (24 sur tous les plans, 26 avec Pro ou Enterprise pour B200 et B300) avec des métriques en temps réel
• Entraînement distant : Entraîne-toi n'importe où et diffuse des métriques en continu vers Ultralytics Platform
• Organisation de projet : Regroupe les modèles associés, compare les expériences, suit l'activité
• 20 formats d'exportation : ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend et plus encore (voir les formats pris en charge)

Tu peux entraîner des modèles soit via l'interface utilisateur web (cloud training) soit depuis ta propre machine (entraînement à distance) :

Déploiement#

• Test d'inférence : Teste les modèles directement dans le navigateur avec des images personnalisées
• Points de terminaison dédiés : Déploie dans 42 régions mondiales avec une mise à l'échelle automatique vers zéro par défaut (instance active unique)
• Monitoring : Métriques en temps réel, logs de requêtes et tableaux de bord de performance

graph LR
    A[Trained Model]:::start --> B{Action}:::decide
    B --> C[Browser Predict]:::proc
    B --> D[Export Format]:::proc
    B --> E[Deploy Endpoint]:::proc
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / LiteRT / ...]:::out
    E --> G[42 Global Regions]:::proc
    G --> H[API Endpoint URL]:::proc
    H --> I[Monitor & Scale]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Une fois déployé, appelle ton endpoint depuis n'importe quel langage :

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())

Gestion du compte#

• Équipes & Organisations : Collabore avec les membres de l'équipe, gère les rôles et les invitations
• Clés API : Gestion sécurisée des clés pour l'entraînement distant et l'accès API
• Crédits & Facturation : Entraînement à la consommation avec une tarification transparente
• Flux d'activité : Suis tous les événements et actions du compte
• Corbeille & Restauration : Suppression souple sous 30 jours avec récupération des éléments
• Conformité RGPD : Exportation de données et suppression de compte

Liens rapides#

Démarre avec ces ressources :

• Quickstart : Crée ton premier projet et entraîne un modèle en quelques minutes
• Datasets : Télécharge et gère tes données d'entraînement
• Annotation : Étiquette tes données avec des outils manuels et assistés par IA
• Projets : Organise tes modèles et tes expériences
• Cloud Training : Entraîne-toi sur des GPU cloud
• Inference : Teste tes modèles
• Endpoints : Déploie des modèles en production
• Monitoring : Suivis les performances de déploiement
• API Keys : Gère l'accès à l'API
• Billing : Crédits et paiements
• Activity : Suivis les événements du compte
• Trash : Récupère les éléments supprimés
• REST API : Référence de l'API

Dépannage#

Problèmes de jeux de données#

Problèmes d'entraînement#

Problèmes de déploiement#

Questions fréquentes#

FAQ#