YOLO Vision 2026 :

AutoTrain avec Ask AI#

AutoTrain utilise Ask AI pour t'aider à entraîner, comparer et améliorer des modèles grâce à une conversation. Commence avec une référence, examine les résultats et demande la prochaine expérience. Ask AI peut également trouver des jeux de données, annoter des images, exporter des modèles et les déployer.

Connecte-toi à Ultralytics Platform, ouvre ton jeu de données ou ton projet, et clique sur Ask AI.

To use Platform actions, first create an Ultralytics API key in your personal workspace's Settings > API Keys. Ask AI uses your existing personal key automatically; you do not need to paste it into the conversation. Include the project or dataset link when working with a team workspace.

Ultralytics Platform PPE detection dataset with Ask AI reviewing classes, annotations, and training readiness

Prompts to Try#

Inclus ta métrique cible, ton modèle, ta limite d'époques et ton nombre d'expériences dans la demande. Pour des résultats comparables, garde le jeu de données, les divisions et la graine aléatoire fixes tout en modifiant un seul paramètre à la fois. Les exécutions dans le cloud utilisent tes crédits d'entraînement.

Open the relevant dataset or project and ask:

GoalExample prompt
Start a projectCreate a private project called "Wildlife Lab". Find and clone a wildlife detection dataset, then prepare a baseline training run.
Compare resolutionsTrain three models on this dataset at image sizes 640, 800, and 960. Keep all other settings and dataset splits fixed.
Explore a datasetFind container ships, shipping containers, and cranes in xView. Is it a good starting point for port logistics?
Create a baselineTrain YOLO26n on this dataset and name the run "xview-baseline".
Compare modelsCompare les modèles terminés par le mAP50-95 de validation. Explique les différences et propose la prochaine expérience.
Deploy a modelDeploy the completed model with the best validation mAP in this project. Give me its endpoint URL and status.
Auto-annotateUse my best compatible model to annotate unlabeled images in this dataset. Preserve existing annotations.
Review classificationWhich model has the best classification accuracy? Which breeds remain confusing, and what should we try next?
Export a modelExport this model to ONNX and give me the download link when it's ready.

Ultralytics Platform logistics project with Ask AI comparing completed detection models and explaining validation differences

Use Your Own Coding Agent#

Ask AI uses the Platform CLI, ul cloud, and its companion platform-cli skill. You can use the same commands from Claude Code, Codex, or another compatible coding agent.

Install and Connect#

The setup below is for using the Platform CLI with your own coding agent outside Platform.

The ul CLI comes with the Ultralytics package on Python 3.11+. Install or update it:

pip install -U ultralytics

Create a Platform API key and set it in the terminal used by your agent. Check the connection with:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
ul cloud account summary

Add the Skill#

Follow the Agent Skills installation guide for Claude Code and Codex plugins. For agents supported by the skills CLI, install the Platform skill with:

npx skills add ultralytics/skills --skill platform-cli

Then use prompts like the examples above, including the project or dataset link for context.

Run Commands Directly#

Utilise les identifiants URL de ton projet et de ton modèle dans les commandes. Ces exemples ciblent ton espace de travail personnel ; ajoute owner=TEAM pour cibler un espace de travail d'équipe auquel tu appartiens :

ul cloud datasets list
ul cloud models list project=license-plate
ul cloud models training project=license-plate model=baseline
ul cloud training start --help

Use ul cloud --help to discover commands and ul cloud <resource> <operation> --help for their arguments. See the Platform API reference for more details.

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