Ultralytics Modelli HUB
Ultralytics I modelli HUB rappresentano una soluzione semplificata per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale su set di dati personalizzati.
Il processo è facile da usare ed efficiente e prevede una semplice creazione in tre fasi e una formazione accelerata grazie a Ultralytics YOLOv8 . Durante la formazione sono disponibili aggiornamenti in tempo reale sulle metriche del modello, in modo da poter monitorare ogni fase del processo. Una volta completata la formazione, puoi vedere l'anteprima del tuo modello e distribuirlo facilmente nelle applicazioni reali. Pertanto, Ultralytics HUB offre un sistema completo e semplice per la creazione, l'addestramento, la valutazione e la distribuzione dei modelli.
Guarda: Ultralytics Panoramica della formazione e della convalida HUB
Modello di treno
Vai alla pagina dei Modelli cliccando sul pulsante Modelli nella barra laterale e clicca sul pulsante Modello di treno in alto a destra.
Questa azione attiverà la finestra di dialogo Modello del treno che prevede tre semplici passaggi:
1. Set di dati
In questo passaggio, devi selezionare il set di dati su cui vuoi addestrare il tuo modello. Dopo aver selezionato un set di dati, clicca su Continua.
Suggerimento
Puoi saltare questo passaggio se addestri un modello direttamente dalla pagina Dataset.
2. Modello
In questa fase devi scegliere il progetto in cui vuoi creare il tuo modello, il nome del modello e l'architettura del modello.
Nota
Ultralytics HUB cercherà di preselezionare il progetto.
Se hai aperto la finestra di dialogo Modello del treno come descritto sopra, Ultralytics HUB preselezionerà l'ultimo progetto utilizzato.
Se hai aperto la finestra di dialogo Modello del treno dalla pagina Progetto, Ultralytics HUB preselezionerà il progetto in cui ti trovavi.
Se non hai ancora creato un progetto, puoi impostare il nome del tuo progetto in questo passaggio e verrà creato insieme al tuo modello.
Info
Puoi leggere ulteriori informazioni sui prodotti disponibili YOLOv8 (e YOLOv5) nella nostra documentazione.
Per impostazione predefinita, il tuo modello utilizzerà un modello pre-addestrato (addestrato sul set di dati COCO ) per ridurre i tempi di addestramento. Puoi cambiare questo comportamento e modificare la configurazione del tuo modello aprendo l'accordion Configurazione avanzata del modello.
Nota
Puoi modificare facilmente le opzioni di configurazione del modello più comuni (come il numero di epoche), ma puoi anche utilizzare l'opzione Custom per accedere a tutte le impostazioni del treno relative a Ultralytics HUB.
Guarda: Come configurare i parametri di allenamento di Ultralytics YOLOv8 in Ultralytics HUB
In alternativa, puoi iniziare l'addestramento da uno dei modelli precedentemente addestrati cliccando sulla scheda Personalizzato.
Quando sei soddisfatto della configurazione del modello, clicca su Continua.
3. Treno
In questa fase, inizierai ad addestrare il tuo modello.
Nota
Quando sei in questa fase, hai la possibilità di chiudere la finestra di dialogo Addestra il modello e iniziare l'addestramento del modello dalla pagina Modello in un secondo momento.
Ultralytics HUB offre tre opzioni di formazione:
- Ultralytics Nuvola
- Google Colab
- Porta il tuo agente
a. Ultralytics Cloud
Per accedere a Ultralytics Cloud devi passare al Piano Pro.
Per addestrare i modelli utilizzando la nostra soluzione Cloud Training, leggi la documentazione di Ultralytics Cloud Training.
b. Google Colab
Per iniziare ad addestrare il tuo modello utilizzando Google Colab, segui le istruzioni mostrate nella finestra di dialogo Ultralytics HUB Train Model o sul blocco note di Google Colab.
Quando la formazione inizia, puoi cliccare su Fine e monitorare l'andamento della formazione nella pagina Modello.
Nota
Se la formazione si interrompe e viene salvato un checkpoint, puoi riprendere la formazione del modello dalla pagina Modello.
c. Porta il tuo agente
Guarda: Addestramento del modello "Bring your Own Agent" con Ultralytics HUB
Per iniziare l'addestramento del modello utilizzando il tuo agente, segui le istruzioni mostrate nella finestra di dialogo Ultralytics HUB Train Model.
Installa il programma ultralytics dal pacchetto PyPI.
Quindi, utilizza il codice Python fornito per iniziare l'addestramento del modello.
Quando la formazione inizia, puoi cliccare su Fine e monitorare l'andamento della formazione nella pagina Modello.
Nota
Se la formazione si interrompe e viene salvato un checkpoint, puoi riprendere la formazione del modello dalla pagina Modello.
Analizza il modello
Dopo aver addestrato un modello, puoi analizzare le metriche del modello.
La scheda Treno presenta le metriche più importanti accuratamente raggruppate in base all'attività .
Per accedere a tutte le metriche del modello, clicca sulla scheda Grafici.
Suggerimento
Ogni grafico può essere ingrandito per una migliore visualizzazione.
Inoltre, per analizzare correttamente i dati, puoi utilizzare la funzione di zoom.
Anteprima del modello
Dopo aver addestrato un modello, puoi visualizzarne l'anteprima cliccando sulla scheda Anteprima.
Nella scheda Test, puoi selezionare un'immagine di anteprima dal set di dati utilizzato durante l'addestramento o caricare un'immagine dal tuo dispositivo.
Nota
Puoi anche utilizzare la tua fotocamera per scattare una foto ed eseguire l'inferenza direttamente su di essa.
Inoltre, puoi vedere l'anteprima del tuo modello in tempo reale direttamente sul tuo computer. iOS o Android dispositivo mobile scaricando la nostra AppUltralytics HUB.
Modello di distribuzione
Dopo aver addestrato un modello, puoi esportarlo in 13 formati diversi, tra cui ONNX, OpenVINO, CoreML, TensorFlow, Paddle e molti altri.
Suggerimento
Puoi personalizzare le opzioni di esportazione di ogni formato se apri il menu a tendina delle azioni di esportazione e clicchi sull'opzione Avanzate.
Nota
Puoi riesportare ogni formato se apri il menu a tendina delle azioni di esportazione e fai clic sull'opzione Avanzate.
Puoi anche utilizzare la nostra API di inferenza in produzione.
Per maggiori informazioni, leggi la documentazione dell'API di inferenza diUltralytics .
Condividi il modello
Info
Ultralytics La funzionalità di condivisione diHUB offre un modo comodo per condividere i modelli con altri. Questa funzione è stata pensata sia per gli utenti di Ultralytics HUB che per quelli che non hanno ancora creato un account.
Nota
Hai il controllo sull'accesso generale ai tuoi modelli.
Puoi scegliere di impostare l'accesso generale su "Privato", nel qual caso solo tu potrai accedervi. In alternativa, puoi impostare l'accesso generale su "Non quotato", il che garantisce l'accesso alla visualizzazione a chiunque abbia un link diretto al modello, indipendentemente dal fatto che abbia o meno un account Ultralytics HUB.
Vai alla pagina del modello che vuoi condividere, apri il menu a tendina delle azioni del modello e clicca sull'opzione Condividi. Questa azione attiverà la finestra di dialogo Condividi modello.
Suggerimento
Puoi anche condividere un modello direttamente dalla pagina Modelli o dalla pagina Progetto del progetto in cui si trova il modello.
Imposta l'accesso generale su "Non in lista" e clicca su Salva.
Ora chiunque abbia il link diretto al tuo modello può visualizzarlo.
Suggerimento
Puoi facilmente cliccare sul link del modello mostrato nella finestra di dialogo Condividi modello per copiarlo.
Modifica il modello
Vai alla pagina del modello che vuoi modificare, apri il menu a tendina delle azioni del modello e clicca sull'opzione Modifica. Questa azione attiverà la finestra di dialogo Aggiorna modello.
Suggerimento
Puoi anche modificare un modello direttamente dalla pagina Modelli o dalla pagina Progetto del progetto in cui si trova il tuo modello.
Applica le modifiche desiderate al tuo modello e poi conferma le modifiche cliccando su Salva.
Elimina il modello
Vai alla pagina del modello che vuoi eliminare, apri il menu a tendina delle azioni del modello e clicca sull'opzione Elimina. Questa azione cancellerà il modello.
Suggerimento
Puoi anche eliminare un modello direttamente dalla pagina Modelli o dalla pagina Progetto del progetto in cui si trova il modello.
Creato 2023-11-12, Aggiornato 2024-06-22
Autori: glenn-jocher (9), RizwanMunawar (3), sergiuwaxmann (3), Burhan-Q (1), priytosh-tripathi (1)