Plateforme Ultralytics

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La plateforme Ultralytics est une plateforme de vision par ordinateur complète et de bout en bout qui rationalise l'ensemble du 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 de l'infrastructure.

Qu'est-ce que la plateforme Ultralytics ?

La plateforme Ultralytics 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 expérimentations
• SageMaker - Entraînement dans le cloud
• HuggingFace - Déploiement de modèles
• Arize - Surveillance

Une plateforme tout-en-un avec prise en charge native de YOLO26 et YOLO11 .

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

La plateforme offre 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 vous pouvez faire :

• Téléchargez des images, des vidéos et des archives ZIP pour créer des ensembles de données d'entraînement.
• Visualisez les annotations grâce à des superpositions interactives pour les 5 types YOLO (voir les tâches prises en charge).
• Entraînez vos modèles sur 22 GPU cloud avec des métriques en temps réel.
• Exportation vers 17 formats de déploiement (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, etc.)
• Déployez dans 43 régions du monde entier grâce à des points de terminaison dédiés en un seul clic.
• Suivre les progrès de la formation, l'état du déploiement et les indicateurs d'utilisation
• Collaborez en rendant publics vos projets et vos ensembles de données pour la communauté.

Infrastructure multi-régions

Vos données restent dans votre région. La Plateforme Ultralytics exploite une infrastructure dans trois régions mondiales :

Vous sélectionnez votre région lors de l'intégration, et toutes vos données, modèles et déploiements restent dans cette région.

Principales caractéristiques

Préparation des données

• Gestion des jeux de données : Téléchargez des images, des vidéos ou des archives ZIP avec traitement automatique
• Éditeur d'annotations: annotation manuelle pour les 5 types YOLO (detect, segment, pose, OBB, classify; voir les tâches prises en charge)
• SAM Annotation: annotation intelligente basée sur les clics à l'aide du modèle Segment Anything Model
• Auto-annotation : Utilisez des modèles entraînés pour pré-étiqueter de nouvelles données
• Statistiques : Distribution des classes, cartes thermiques de localisation et analyse dimensionnelle

graph LR
    A[Upload ZIP/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

• Formation sur le cloud: formez-vous sur 22 GPU cloud avec des mesures en temps réel
• Formation à distance: formez-vous où que vous soyez et transmettez vos mesures à la plateforme (style W&B)
• Organisation de projet : Regroupez les modèles associés, comparez les expériences, suivez l'activité
• 17 formats d'exportation: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, etc. (voir les formats pris en charge)

Vous pouvez entraîner des modèles soit via l'interface utilisateur Web (entraînement dans le cloud), soit à partir de votre propre machine (entraînement à distance) :

# Install ultralytics
pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

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

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)
# Metrics stream to Platform automatically

Déploiement

• Test d'inférence : Testez les modèles directement dans le navigateur avec des images personnalisées
• Points de terminaison dédiés : Déployez dans 43 régions mondiales avec mise à l'échelle automatique
• Surveillance : 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, appelez votre 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())

curl -X POST "https://your-endpoint-url/predict" \
  -H "Authorization: Bearer your_api_key" \
  -F "file=@image.jpg"

const form = new FormData();
form.append("file", fileInput.files[0]);

const response = await fetch("https://your-endpoint-url/predict", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer your_api_key" },
    body: form,
});

const results = await response.json();
console.log(results);

Gestion du compte

• Équipes et organisations: collaborez avec les membres de votre équipe, gérez les rôles et les invitations
• Clés API : Gestion sécurisée des clés pour l'entraînement à distance et l'accès à l'API
• Crédits et Facturation : Entraînement à la consommation avec une tarification transparente
• Flux d'activité: suivez tous les événements et toutes les actions liés au compte.
• Suppression et restauration: suppression temporaire pendant 30 jours avec possibilité de récupération des éléments
• Conformité RGPD : Exportation des données et suppression de compte

Liens rapides

Démarrez avec ces ressources :

• Démarrage rapide : Créez votre premier projet et entraînez un modèle en quelques minutes
• Jeux de données : Téléchargez et gérez vos données d'entraînement
• Annotation : Étiquetez vos données avec des outils manuels et assistés par l'IA
• Projets : Organisez vos modèles et expériences
• Entraînement dans le cloud : Entraînez-vous sur des GPU cloud
• Inférence : Testez vos modèles
• Endpoints : Déployez des modèles en production
• Surveillance : Suivez les performances de déploiement
• Clés API : Gérez l'accès à l'API
• Facturation : Crédits et paiement
• Activité: Suivre les événements liés au compte
• Corbeille: Récupérer les éléments supprimés
• REST API : Référence de l'API

FAQ

Comment démarrer avec la plateforme Ultralytics ?

Pour démarrer avec la Plateforme Ultralytics :

1. Inscription : Créez un compte sur platform.ultralytics.com
2. Sélectionnez la région : Choisissez votre région de données (US, EU ou AP) lors de l'intégration
3. Téléchargez le jeu de données : Accédez à la section Jeux de données pour télécharger vos données
4. Entraînez le modèle : Créez un projet et commencez l'entraînement sur des GPU cloud
5. Déployez : Testez votre modèle et déployez-le sur un endpoint dédié

Pour un guide détaillé, consultez la page Démarrage rapide.

Quels sont les avantages de la plateforme Ultralytics ?

La Plateforme Ultralytics offre :

• Flux de travail unifié : Données, entraînement et déploiement en un seul endroit
• Multi-régions: Résidence des données dans les régions US, UE ou AP
• Entraînement sans code: Entraînez des modèles YOLO avancés sans écrire de code
• Métriques en temps réel: Suivez la progression de l'entraînement en continu et surveillez les déploiements
• 43 régions de déploiement: Déployez des modèles à proximité de vos utilisateurs partout dans le monde
• 5 types de tâches: prise en charge de la détection, de la segmentation, de la pose, de l'OBB et de la classification (voir la documentation sur les tâches)
• Annotation assistée par l'IA: SAM et l'auto-étiquetage pour accélérer la préparation des données

Quelles options de GPU sont disponibles pour l'entraînement dans le cloud ?

La plateforme Ultralytics prend en charge plusieurs types de GPU pour l'entraînement dans le cloud :

Consultez la formation Cloud pour connaître les tarifs complets et GPU .

Comment fonctionne l'entraînement à distance ?

Vous pouvez entraîner des modèles sur votre propre matériel et diffuser des métriques en temps réel sur la plateforme, comme avec Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.14"

# 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

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

# Train using a Platform dataset directly
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Consultez Entraînement dans le cloud 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, boîtes orientées, classification
• AnnotationSAM : cliquez pour générer des masques précis à l'aide du modèle Segment Anything.
• Raccourcis clavier: Des flux de travail efficaces avec des raccourcis

Consultez Annotation pour le guide complet.

Quels sont les formats d'exportation pris en charge ?

La plateforme prend en charge 17 formats de déploiement :

Consultez Exportation de modèles, le guide du mode Exportation et l'index Intégrations pour connaître les options spécifiques au format.

Dépannage

Problèmes liés aux ensembles de données

Problèmes liés à la formation

Problèmes de déploiement

Questions fréquentes

📅 Créé il y a 1 mois ✏️ Mis à jour il y a 5 jours

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