Sur site#

On Premise permet à ton espace de travail Enterprise d’utiliser des jeux de données et des ressources de calcul sur un ordinateur Linux, macOS ou Windows. Les images et vidéos sources restent sur ton ordinateur. L’entraînement se comporte comme n’importe quelle autre emplacement d’entraînement à distance : les métriques sont transmises à Platform et les poids du modèle terminé sont téléversés pour le téléchargement, la prédiction, l’exportation et le déploiement.

La configuration s’effectue avec une seule commande. Platform détecte ton système d’exploitation, renseigne des emplacements de dossiers adaptés, installe Docker si nécessaire et affiche en temps réel la progression de la connexion.

Fonctionnement#

flowchart LR
    A[Your browser] <-->|Interface, labels, and progress| B[Ultralytics Platform]
    A <-->|Dataset previews| C[Your On Premise computer]
    B <-->|Jobs, metrics, and model weights| C
    C --- D[(Dataset folder)]
    C --- E[(Models folder)]

Limites des données#

Les poids des modèles, les labels, les annotations et les métriques peuvent encoder des informations apprises à partir de tes images. Seuls les pixels du jeu de données sont soumis à la limite stricte du traitement local. La prédiction cloud traite uniquement les images que tu soumets séparément à ce workflow cloud ; le worker ne transmet jamais une image provenant de ton jeu de données monté.

Avant de commencer#

Choisis un ordinateur capable d’accéder à tes jeux de données et de rester allumé pendant que Platform les utilise :

Un GPU est facultatif. Tous les ordinateurs peuvent ingérer des jeux de données et entraîner des modèles sur leur CPU. Un GPU NVIDIA compatible peut accélérer les tâches d’entraînement plus volumineuses.

Connecter ton ordinateur#

1. Ouvre Ultralytics Platform sur l’ordinateur qui peut accéder à tes jeux de données.
2. Accède à Settings > Integrations et sélectionne On Premise dans la liste des intégrations.
3. Vérifie les chemins préremplis Dossier du jeu de données sur cette machine et Dossier des modèles sur cette machine.
4. Sélectionne Créer la commande d’installation.
5. Ouvre le terminal indiqué dans la boîte de dialogue, copie la commande, colle-la, puis appuie sur Entrée.
6. Garde la page Integrations ouverte jusqu’à ce que l’indicateur de progression affiche Connecté.

La page suit en direct les six étapes de la configuration — exécution de la commande, téléchargement des fichiers du worker, téléchargement de l’image Docker, création du worker, démarrage de celui-ci et confirmation de la connexion — afin que tu puisses suivre la progression sans lire le terminal. La connexion d’un hôte nécessite le rôle d’éditeur de l’espace de travail et un forfait Enterprise actif ; les espaces de travail utilisant un autre forfait voient un bouton Continuer qui demande une présentation guidée d’On Premise au lieu d’une commande d’installation.

Platform renseigne les dossiers et le token de connexion à usage unique avant que tu ne copies la commande. La commande générée suit le format ci-dessous :

curl -fsSL 'https://platform.ultralytics.com/api/workers/install?os=linux' \
  | sudo sh -s -- \
    "/datasets" \
    "/models" \
    "YOUR_CONNECTION_TOKEN"

Les valeurs par défaut fonctionnent sans modification :

La commande de configuration crée ces dossiers, installe et démarre Docker si nécessaire, et configure le redémarrage de la connexion avec ton ordinateur. Ton système d’exploitation peut te demander d’approuver l’installation ou de redémarrer avant que la configuration puisse se terminer.

Images de base Docker#

Le programme d’installation exécute un conteneur et sélectionne l’image de base officielle d’Ultralytics adaptée à l’hôte :

Le programme d’installation sélectionne une image officielle adaptée à l’hôte et épinglée sur une version. Le worker ajoute ses dépendances de connectivité sans réinstaller Ultralytics. Il détecte CUDA pendant la configuration ; un hôte NVIDIA exécute donc toujours un seul conteneur plutôt que des workers CPU et GPU distincts. Les services cloud de Platform gèrent la prédiction et l’exportation du modèle après le téléversement du meilleur checkpoint.

Ajouter un jeu de données#

1. Place ton jeu de données dans le dossier de jeu de données configuré.
2. Dans Platform, sélectionne Nouveau jeu de données > On Premise.
3. Choisis l’ordinateur connecté.
4. Accède au dossier du jeu de données, choisis la tâche, puis sélectionne Créer.

Platform indexe le jeu de données localement et l’ouvre dans la même galerie que celle utilisée pour les jeux de données téléversés et stockés dans le cloud. Tu peux prévisualiser les images, examiner les labels, filtrer le jeu de données et annoter sans téléverser les pixels.

Données prises en charge#

On Premise prend en charge les mêmes formats d’ingestion et tâches de vision par ordinateur que les données téléversées :

• Images et vidéos
• Archives ZIP, TAR, TAR.GZ et TGZ
• Ultralytics NDJSON et COCO JSON
• Jeux de données YOLO et dossiers de classification
• Tâches de détection, de segmentation, de segmentation sémantique, de classification, de pose et de boîte englobante orientée (OBB)

Platform reconnaît automatiquement les structures courantes des jeux de données, les classes, les labels et les partitions entraînement/validation/test. Le dossier du jeu de données est monté en lecture seule ; Platform ne redimensionne, ne réencode, ne modifie et ne supprime donc jamais tes fichiers sources. Tout ce qui est dérivé pendant l’ingestion — archives extraites, ressources NDJSON téléchargées et images vidéo — est écrit dans un volume Docker privé sur le même ordinateur.

Prévisualiser et annoter#

Lorsque tu ouvres une image, ton navigateur la charge directement depuis l’ordinateur connecté. Aucun certificat, nom d’hôte, VPN ou configuration de prévisualisation n’est nécessaire.

Les annotations et l’organisation du jeu de données sont enregistrées dans ton espace de travail Platform, mais les modifications effectuées dans Platform ne changent jamais tes fichiers d’images ou de labels sources.

Entraîner un modèle#

Lance l’entraînement via la boîte de dialogue d’entraînement habituelle de Platform :

1. Ouvre un projet et sélectionne Nouveau modèle.
2. Choisis le jeu de données On Premise.
3. Sélectionne un modèle et les paramètres d’entraînement.
4. Lance l’entraînement.

Platform exécute la tâche sur l’ordinateur connecté. Il utilise un GPU NVIDIA disponible ou bascule automatiquement sur le CPU ; un Mac peut donc entraîner un petit modèle tel que YOLO26n sur COCO8 sans matériel GPU dédié.

Les fichiers d’entraînement sont écrits dans le dossier de modèles configuré pendant l’exécution. Le paquet Ultralytics utilise les mêmes callbacks d’entraînement à distance que toute machine gérée par le client : la progression et les métriques sont transmises à Platform, le meilleur checkpoint est téléversé dans le stockage Platform et le modèle terminé fonctionne avec les chemins existants de téléchargement, de prédiction, d’exportation et de déploiement. Les autres artefacts d’entraînement restent dans ton dossier de modèles. L’entraînement On Premise n’utilise pas les crédits de calcul de Platform, et Platform n’envoie jamais la tâche d’entraînement vers des ressources de calcul cloud.

Gérer la connexion#

Ouvre Settings > Integrations pour voir chaque ordinateur connecté, son nom d’hôte et son matériel, ainsi que l’état actuel de son CPU et de son GPU. L’hôte signale continuellement son état ; un ordinateur éteint ou qui perd sa connexion apparaît donc hors ligne et ses jeux de données deviennent temporairement indisponibles au lieu de basculer vers des ressources de calcul cloud.

Reconnecter génère une nouvelle commande d’installation pour un hôte que tu as précédemment déconnecté. Elle réutilise la même fiche d’hôte ; ainsi, ses jeux de données existants recommencent à fonctionner sans être réimportés.

Déconnecter révoque immédiatement l’accès de cet hôte. Les tâches en file d’attente, en cours de démarrage ou en cours d’exécution qui lui sont associées sont annulées, y compris l’entraînement en cours, et un jeu de données qui était encore importé échoue avec On Premise host disconnected during ingest. Les jeux de données dont l’importation est terminée conservent leurs classes, labels et annotations, mais ne peuvent pas être prévisualisés ou utilisés pour l’entraînement tant que tu ne te reconnectes pas. Rien n’est supprimé de l’ordinateur et les modèles déjà téléversés vers Platform restent disponibles.

Limites actuelles#

• Aucune nouvelle analyse. Un jeu de données est indexé une seule fois lors de sa création. Si les fichiers sources changent ensuite, Platform ne le détecte pas : crée un nouveau jeu de données pour récupérer les modifications.
• Les fonctionnalités de copie vers Platform sont indisponibles. Les jeux de données On Premise excluent les fonctionnalités qui nécessitent des copies de tes images gérées par Platform : annotation automatique, analyse de regroupement, clonage de jeu de données et instantanés de version immutables.
• L’entraînement ne se déplace pas. Si le processus du worker s’arrête en cours d’exécution, l’exécution échoue au lieu de redémarrer ailleurs.
• Les fichiers de modèles restent sur l’hôte. Supprimer ou mettre à la corbeille un modèle dans Platform le supprime de Platform, pas de ton dossier de modèles : nettoie toi-même ce dossier lorsqu’une exécution n’est plus nécessaire.

La suppression d’un jeu de données On Premise, ou d’images individuelles qui en font partie, supprime uniquement les références et annotations de Platform. Tes fichiers ne sont jamais modifiés.

Si la configuration ne se termine pas#

• Docker demande une autorisation : approuve l’invite et attends le démarrage de Docker. La configuration se poursuit automatiquement.
• Windows demande un redémarrage : redémarre l'ordinateur, retourne dans Settings > Integrations et crée une nouvelle commande d'installation.
• La commande d'installation a expiré : crée une nouvelle commande d'installation. Chaque commande est temporaire et ne fonctionne qu'une seule fois.
• La connexion reste hors ligne : ouvre Docker Desktop, réexécute une commande nouvellement générée et laisse le terminal ouvert jusqu'à ce qu'il indique que On Premise est en cours d'exécution.
• Les aperçus ne se chargent pas : ouvre Platform dans un navigateur sur l'ordinateur connecté. Les aperçus des jeux de données proviennent directement de cet ordinateur.
• Tu as besoin des journaux du worker : l'installateur écrit dans /opt/ultralytics-worker sous Linux et dans ~/.ultralytics/worker sous macOS et Windows. Exécute docker compose logs -f depuis ce dossier pour suivre le worker.

Voir également Jeux de données, Annotation et Entraînement.

FAQ#