Formation Cloud

La formation Ultralytics Cloud offre une formation en un seul clic sur les GPU cloud, rendant la formation des modèles accessible sans configuration complexe. Formez YOLO avec des métriques en temps réel et l'enregistrement automatique des points de contrôle.

Regarder : Formation au cloud avec Ultralytics

Train depuis UI

Commencez la formation sur le cloud directement depuis la plateforme :

1. Accédez à votre projet
2. Cliquez sur Modèle de train
3. Configurer les paramètres d'entraînement
4. Cliquez sur Commencer la formation

Étape 1 : Sélectionner l'ensemble de données

Choisissez un ensemble de données parmi vos téléchargements :

Étape 2 : Configurer le modèle

Sélectionnez le modèle de base et les paramètres :

Étape 3 : Sélectionnez GPU

Choisissez vos ressources informatiques :

Étape 4 : Commencez l'entraînement

Cliquez sur « Commencer la formation » pour lancer votre mission. La plateforme :

1. Provisions d'une GPU
2. Téléchargez votre ensemble de données
3. Commence la formation
4. Diffusion des métriques en temps réel

Formation sur la surveillance

Consultez la progression de la formation en temps réel :

Mesures en direct

Points de contrôle

Les points de contrôle sont enregistrés automatiquement :

• Chaque époque: derniers poids enregistrés
• Meilleur modèle: mAP le plus élevé conservé
• Modèle final: pondérations à la fin de la formation

Arrêter et reprendre

Arrêter l'entraînement

Cliquez sur « Arrêter la formation » pour mettre votre travail en pause :

• Le point de contrôle actuel est enregistré
• GPU est libérée.
• Les crédits ne sont plus facturés

Reprendre la formation

Continuez à partir de votre dernier point de contrôle :

1. Accédez au modèle
2. Cliquez sur Reprendre la formation
3. Confirmer la poursuite

Formation à distance

Entraînez-vous sur votre propre matériel tout en transmettant les métriques à la plateforme.

pip install "ultralytics>=8.4.0"

Configurer la clé API

1. Allez dans Paramètres > Clés API
2. Créer une nouvelle clé avec un champ d'application de formation
3. Définissez la variable d'environnement :

export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

Entraînez-vous avec Streaming

Utilisez la project et name paramètres pour diffuser des métriques :

yolo train model=yolo11n.pt data=coco.yaml epochs=100 \
  project=username/my-project name=experiment-1

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="experiment-1",
)

Utilisation des ensembles de données de la plateforme

Entraînez-vous avec les ensembles de données stockés sur la plateforme :

yolo train model=yolo11n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

L'argument ul:// Le format URI télécharge et configure automatiquement votre ensemble de données.

Facturation

Les coûts de formation sont basés sur GPU :

Calcul des coûts

Total Cost = GPU Rate × Training Time (hours)

Modes de paiement

Voir les coûts de formation

Après la formation, consultez les coûts détaillés dans l'onglet Facturation:

• Répartition des coûts par époque
• GPU total GPU
• Télécharger le rapport sur les coûts

Conseils d'entraînement

Choisissez la bonne taille de modèle

Optimiser le temps de formation

1. Commencez modestement: testez d'abord avec moins d'époches.
2. Utilisez GPU approprié: adaptez GPU la taille du modèle/lot.
3. Valider l'ensemble de données: garantir la qualité avant l'entraînement
4. Surveillez dès le début: arrêtez si les indicateurs stagnent.

Dépannage

FAQ

Combien de temps dure la formation ?

La durée de la formation dépend :

• Taille de l'ensemble de données
• Taille du modèle
• Nombre d'époques
• GPU

Durées types (1 000 images, 100 époques) :

Puis-je m'entraîner pendant la nuit ?

Oui, la formation se poursuit jusqu'à son terme. Vous recevrez une notification lorsque la formation sera terminée. Assurez-vous que votre compte dispose d'un solde suffisant pour la formation par époque.

Que se passe-t-il si je n'ai plus de crédits ?

La formation s'interrompt à la fin de la période en cours. Votre point de contrôle est enregistré et vous pouvez reprendre après avoir ajouté des crédits.

Puis-je utiliser des arguments de formation personnalisés ?

Oui, les utilisateurs avancés peuvent spécifier des arguments supplémentaires dans la configuration de l'entraînement.

Référence des paramètres d'entraînement

Paramètres fondamentaux

Paramètres du taux d'apprentissage

Paramètres d'augmentation

Sélection de l'optimiseur

📅 Créé il y a 0 jour ✏️ Mis à jour il y a 0 jour

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