Entranement de modèle#
Ultralytics Platform fournit des outils complets pour l'entraînement de modèles YOLO, allant de l'organisation des expériences à l'exécution de tâches d'entraînement dans le cloud avec diffusion de métriques en temps réel.
Watch: Get Started with Ultralytics Platform - Train
Présentation#
La section Entranement t'aide à :
- Organise tes modèles dans des projets pour une gestion plus simple
- Entraner sur des GPU cloud en un seul clic
- Surveiller les métriques en temps réel pendant l'entranement
- Comparer les performances des modèles entre les expériences
- Exporte vers 20 formats de déploiement (vois les formats pris en charge)
Flux de travail#
graph LR
A[📁 Project]:::start --> B[⚙️ Configure]:::proc
B --> C[🚀 Train]:::proc
C --> D[📈 Monitor]:::proc
D --> E[📦 Export]:::out
classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
classDef out fill:#9C27B0,color:#fff| Étape | Description |
|---|---|
| Projet | Crée un espace de travail pour organiser les modèles liés |
| Configurer | Sélectionne le jeu de données, le modèle de base et les paramètres d'entraînement |
| Entraner | Exécute sur des GPU cloud ou sur ton matériel local |
| Surveiller | Visualise les courbes de perte et les métriques en temps réel |
| Exporter | Convertis vers 20 formats de déploiement (détails) |
Options d'entranement#
Ultralytics Platform prend en charge plusieurs approches d'entranement :
| Méthode | Description | Idéal pour |
|---|---|---|
| Entraînement dans le Cloud | Entrane sur les GPU cloud Ultralytics | Pas de GPU local, évolutivité |
| Entraînement Local | Entrane localement, diffuse les métriques sur la plateforme | Matériel existant, confidentialité |
| Entraînement sur Colab | Utilise Google Colab avec l'intégration de la plateforme | Accès gratuit au GPU |
Quand tu sélectionnes un GPU moins cher que le RTX PRO 6000 et que la capacité gérée par Ultralytics est libre, la Plateforme exécute ton travail sur un RTX PRO 6000 tout en te facturant le tarif horaire de ton GPU sélectionné. Les entraînements peuvent se terminer plus tôt et coûter moins cher que sur le GPU sélectionné — la mise à niveau n'ajoute jamais de temps ni de coût.
Options GPU#
GPU disponibles pour l'entranement cloud sur Ultralytics Cloud :
| GPU | Génération | VRAM | Coùt/Heure | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2000 Ada | Ada | 16 GB | $0.24 | Petits datasets, tests |
| RTX A4500 | Ampere | 20 GB | $0.25 | Datasets de taille petite à moyenne |
| RTX 4000 Ada | Ada | 20 GB | $0.26 | Datasets de taille moyenne |
| RTX A5000 | Ampere | 24 GB | $0.27 | Datasets de taille moyenne |
| L4 | Ada | 24 GB | $0.39 | Optimisé pour l'inférence |
| A40 | Ampere | 48 GB | $0.44 | Tailles de batch plus grandes |
| RTX 3090 | Ampere | 24 GB | $0.46 | Entranement général |
| RTX A6000 | Ampere | 48 GB | $0.49 | Grands modèles |
| RTX PRO 4000 | Blackwell | 24 GB | $0.57 | Budget Blackwell |
| RTX PRO 4500 | Blackwell | 32 GB | $0.64 | Excellent rapport prix/performance |
| RTX 4090 | Ada | 24 GB | $0.69 | Meilleur rapport prix/performance |
| RTX 6000 Ada | Ada | 48 GB | $0.77 | Entranement sur grands batchs |
| L40S | Ada | 48 GB | $0.86 | Entranement sur grands batchs |
| RTX PRO 5000 | Blackwell | 48 GB | $0.96 | Entranement sur grands batchs |
| RTX 5090 | Blackwell | 32 GB | $0.99 | Dernière génération grand public |
| L40 | Ada | 48 GB | $0.99 | Grands modèles |
| A100 PCIe | Ampere | 80 GB | $1.39 | Entranement en production |
| A100 SXM | Ampere | 80 GB | $1.49 | Entranement en production |
| RTX PRO 6000 | Blackwell | 96 GB | $2.09 | Par défaut recommandé |
| H100 PCIe | Hopper | 80 GB | $2.89 | Entranement haute performance |
| H100 NVL | Hopper | 94 GB | $3.19 | Performance maximale |
| H100 SXM | Hopper | 80 GB | $3.29 | Entraînement le plus rapide |
| H200 NVL | Hopper | 143 GB | $3.39 | Mémoire maximale |
| H200 SXM | Hopper | 141 GB | $4.39 | Performance maximale |
| B200 | Blackwell | 180 GB | $5.89 | Modèles larges (Pro+) |
| B300 | Blackwell | 288 GB | $7.39 | Modèles les plus larges (Pro+) |
Les GPU B200 et B300 nécessitent un abonnement Pro ou Enterprise. Tous les autres GPU sont disponibles sur tous les abonnements, y compris Gratuit.
Les nouveaux comptes reçoivent des crédits d'inscription pour l'entraînement. Consulte la section Facturation pour plus de détails.
Métriques en temps réel#
Pendant l'entraînement, visualise les métriques en direct via trois sous-onglets :
graph LR
A[Charts]:::start --> B[Loss Curves]:::out
A --> C[Task Metrics]:::out
D[Console]:::start --> E[Live Logs]:::out
D --> F[Error Detection]:::out
G[System]:::start --> H[GPU, CPU & Memory]:::out
G --> I[Network & Disk I/O]:::out
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classDef out fill:#9C27B0,color:#fff| Sous-onglet | Métriques |
|---|---|
| Graphiques | Métriques de tâche (mAP50, mAP50-95, précision, rappel pour la détection), pertes train/val, taux d'apprentissage |
| Console | Journaux d'entraînement en direct avec couleur ANSI et détection automatique des erreurs |
| Système | Utilisation du GPU, mémoire et température du GPU, CPU, RAM, E/S réseau et disque |
Le meilleur point de contrôle (best.pt, l'époque avec la plus haute performance) est téléchargé sur la Plateforme périodiquement pendant que les entraînements s'exécutent et à nouveau à la fin de l'entraînement, afin que le téléchargement, l'exportation et le déploiement utilisent toujours la meilleure époque produite jusqu'à présent. Les entraînements annulés conservent le dernier point de contrôle dont le téléchargement s'est terminé.
Démarrage rapide#
Démarre l'entraînement dans le cloud en moins d'une minute :
- Crée un projet dans la barre latérale
- Clique sur Nouveau modèle
- Sélectionne un modèle, un jeu de données et un GPU
- Clique sur Démarrer l'entraînement
Liens rapides#
- Projets : Organise tes modèles et tes expériences
- Modèles : Gère les points de contrôle entraînés
- Cloud Training : Entraîne-toi sur des GPU cloud
FAQ#
La durée de l'entraînement dépend de :
- La taille du jeu de données (nombre d'images)
- La taille du modèle (n, s, m, l, x)
- Le nombre d'époques
- Le type de GPU sélectionné
L'estimateur actuel prévoit environ 6 minutes pour 1000 images, YOLO26n, 100 époques sur RTX PRO 6000, et environ 2 minutes pour 500 images, YOLO26n, 50 époques sur RTX 4090. La durée réelle varie ; utilise l'estimation en direct dans la boîte de dialogue d'entraînement pour le jeu de données et la configuration sélectionnés. Vois les exemples de coûts.
Oui. Les limites d'entraînement simultané dans le cloud dépendent de ton forfait : Free permet 3 entraînements, Pro en permet 10, et Enterprise est illimité. Pour un entraînement parallèle supplémentaire, utilise l'entraînement à distance depuis plusieurs machines.
Si l'entraînement échoue :
- Le modèle est marqué comme ayant échoué et l'instance de calcul est terminée
- La page du modèle affiche une bannière d'erreur avec l'erreur capturée, un lien vers la sortie de la console, et une action Réessayer qui rouvre la boîte de dialogue d'entraînement avec la même configuration
- Un entraînement qui cesse de signaler son activité pendant plusieurs heures est automatiquement marqué comme échoué et sa ressource de calcul est libérée
- Si le calcul cloud a démarré, le temps GPU écoulé est facturé ; les échecs survenant avant le démarrage du calcul n'entraînent aucuns frais d'utilisation du GPU
Scénario GPU recommandé La plupart des tâches d'entraînement RTX PRO 6000 Grands jeux de données ou tailles de lot H100 SXM ou H200 Soucieux de ton budget RTX 4090