Ultralytics Platform

Ultralytics Platform est une plateforme de vision par ordinateur complète et de bout en bout qui rationalise tout le flux de travail ML, de la préparation des données au déploiement des modèles. Conçue pour les équipes et les individus qui ont besoin de solutions de vision par ordinateur prêtes pour la production sans la complexité liée à l'infrastructure.

Qu'est-ce que Ultralytics Platform ?

Ultralytics Platform est conçue pour remplacer les outils ML fragmentés par une solution unifiée. Elle combine les capacités de :

• Roboflow - Gestion et annotation des données
• Weights & Biases - Suivi des expériences
• SageMaker - Entraînement dans le cloud
• HuggingFace - Déploiement de modèles
• Arize - Monitoring

Le tout dans une seule plateforme avec un support natif pour les modèles YOLO26 et YOLO11.

Flux de travail : Télécharger → Annoter → Entraîner → Exporter → Déployer

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

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

Ce que tu peux faire :

• Télécharger des images, des vidéos et des fichiers de jeux de données pour créer des jeux de données d'entraînement
• Visualiser les annotations avec des superpositions interactives pour les 5 types de tâches YOLO (voir tâches prises en charge)
• Entraîner des modèles sur des GPU cloud (22 sur tous les plans, 24 avec Pro ou Enterprise pour B200 et B300) avec des métriques en temps réel
• Exporter vers 17 formats de déploiement (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, etc.)
• Déployer vers 43 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 les jeux de données publics pour la communauté

Infrastructure multi-régions

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

Tu sélectionnes ta région lors de l'intégration, et toutes tes données, modèles et déploiements restent dans cette région.

Fonctionnalités clés

Préparation des données

• Gestion des jeux de données : Télécharge des images, des vidéos ou des fichiers de jeux de données avec traitement automatique
• Éditeur d'annotation : Annotation manuelle pour les 5 types de tâches YOLO (détection, segmentation, pose, OBB, classification ; voir tâches prises en charge)
• Modèles de squelette : Modèles intégrés (Personne, Main, Visage, Chien, Boîte) et modèles de squelette personnalisés pour l'annotation de pose en un clic
• Annotation intelligente : Utilise SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, des modèles Ultralytics YOLO pré-entraînés, ou tes propres modèles YOLO ajustés depuis la barre d'outils d'annotation pour les tâches de détection, segmentation et OBB
• Versionnage des jeux de données : Crée des instantanés NDJSON numérotés avec des descriptions pour un entraînement reproductible
• Statistiques : Distribution des classes, cartes de chaleur de localisation et analyse des dimensions

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

Entraînement de modèles

• Entraînement cloud : Entraîne sur des GPU cloud (22 sur tous les plans, 24 avec Pro ou Enterprise pour B200 et B300) avec des métriques en temps réel
• Entraînement distant : Entraîne n'importe où et diffuse les métriques vers la plateforme (style W&B)
• Organisation de projet : Regroupe les modèles liés, compare les expériences, suis l'activité
• 17 formats d'exportation : ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, et plus (voir formats pris en charge)

Tu peux entraîner des modèles soit via l'interface web (entraînement cloud), soit depuis ta propre machine (entraînement distant) :

Déploiement

• Test d'inférence : Teste les modèles directement dans le navigateur avec des images personnalisées
• Points de terminaison dédiés : Déploie vers 43 régions mondiales avec une mise à l'échelle vers zéro par défaut (instance active unique)
• Monitoring : Métriques en temps réel, journaux de requêtes et tableaux de bord de performance

graph LR
    A[Trained Model] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

Une fois déployé, appelle ton point de terminaison 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 de compte

• Équipes et 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 et facturation : Entraînement à la demande avec une tarification transparente
• Flux d'activité : Suis tous les événements et actions du compte
• Corbeille et restauration : Suppression logicielle de 30 jours avec récupération des éléments
• Conformité RGPD : Exportation de données et suppression de compte

Liens rapides

Démarre avec ces ressources :

• Démarrage rapide : Crée ton premier projet et entraîne un modèle en quelques minutes
• Jeux de données : Télécharge et gère tes données d'entraînement
• Annotation : Annote tes données avec des outils manuels et assistés par IA
• Projets : Organise tes modèles et tes expériences
• Entraînement Cloud : Entraîne sur des GPU cloud
• Inférence : Teste tes modèles
• Endpoints : Déploie des modèles en production
• Monitoring : Suis les performances de tes déploiements
• Clés API : Gère ton accès API
• Facturation : Crédits et paiement
• Activité : Suis les événements de ton compte
• Corbeille : Récupère les éléments supprimés
• REST API : Référence de l'API

FAQ

Comment démarrer avec Ultralytics Platform ?

Pour démarrer avec Ultralytics Platform :

1. Inscription : Crée un compte sur platform.ultralytics.com
2. Sélectionner la région : Choisis ta région de données (US, EU, ou AP) lors de l'onboarding
3. Télécharger un jeu de données : Navigue vers la section Datasets pour télécharger tes données
4. Entraîner un modèle : Crée un projet et commence l'entraînement sur des GPU cloud
5. Déployer : Teste ton modèle et déploie-le sur un endpoint dédié

Pour un guide détaillé, consulte la page Quickstart.

Quels sont les avantages de Ultralytics Platform ?

Ultralytics Platform offre :

• Flux de travail unifié : Données, entraînement et déploiement au même endroit
• Multi-région : Résidence des données dans les régions US, EU, ou AP
• Entraînement sans code : Entraîne des modèles YOLO avancés sans écrire de code
• Métriques en temps réel : Suis la progression de l'entraînement et surveille les déploiements
• 43 régions de déploiement : Déploie tes modèles près de tes utilisateurs dans le monde entier
• 5 types de tâches : Support pour la détection, la segmentation, le pose, l'OBB et la classification (voir docs des tâches)
• Annotation assistée par IA : Annotation intelligente avec SAM et les modèles YOLO pour accélérer la préparation des données

Quelles options GPU sont disponibles pour l'entraînement cloud ?

Ultralytics Platform supporte plusieurs types de GPU pour l'entraînement cloud :

Consulte Cloud Training pour la tarification complète et les options GPU.

Comment fonctionne l'entraînement à distance ?

Tu peux entraîner des modèles sur ton propre matériel et diffuser des métriques en temps réel sur la plateforme, de manière similaire à Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.35"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Consulte Cloud Training pour plus de détails sur l'entraînement à distance.

Quels outils d'annotation sont disponibles ?

La plateforme inclut un éditeur d'annotation complet prenant en charge :

• Outils manuels : boîtes englobantes, polygones, points clés avec modèles de squelette, boîtes orientées, classification
• Modèles de squelette : place tous les points clés d'un coup en utilisant des modèles intégrés (Personne, Main, Visage, Chien, Boîte) ou personnalisés
• Annotation intelligente : utilise SAM 2.1 ou SAM 3 pour une annotation par clic, ou exécute des modèles Ultralytics YOLO pré-entraînés ainsi que tes propres modèles YOLO affinés depuis la barre d'outils pour la détection, la segmentation et l'OBB
• Raccourcis clavier : flux de travail efficaces avec des touches de raccourci

Consulte Annotation pour le guide complet.

Quels formats d'exportation sont pris en charge ?

La plateforme prend en charge 17 formats de déploiement :

Consulte Exportation de modèles, le guide du mode Exportation et l'index des intégrations pour les options spécifiques à chaque format.

Dépannage

Problèmes de jeux de données

Problèmes d'entraînement

Problèmes de déploiement

Questions fréquentes