Piattaforma Ultralytics#

Ultralytics Platform è una piattaforma completa di visione artificiale che semplifica l'intero flusso di lavoro del machine learning, dalla preparazione dei dati alla distribuzione dei modelli. È pensata per team e singoli che hanno bisogno di soluzioni di visione artificiale pronte per la produzione, senza la complessità dell'infrastruttura.

Che cos'è Ultralytics Platform?#

Ultralytics Platform riunisce in un unico spazio di lavoro la gestione e l'annotazione dei dataset, il monitoraggio degli esperimenti, l'addestramento nel cloud e da remoto, l'esportazione dei modelli, gli endpoint di inferenza dedicati e il monitoraggio delle distribuzioni. Supporta nativamente i modelli YOLO26, YOLO11, YOLOv8 e YOLOv5.

Flusso di lavoro: Carica → Annota → Addestra → Esporta o distribuisci#

La piattaforma offre un flusso di lavoro completo:

Cosa puoi fare:

• Caricare immagini, video e file di dataset per creare dataset di addestramento
• Visualizzare le annotazioni con sovrapposizioni interattive per i 6 tipi di attività YOLO supportati dall'editor di annotazione (consulta i tipi di attività supportati)
• Addestrare modelli su GPU cloud (24 in tutti i piani, 26 con Pro o Enterprise per B200 e B300) con metriche in tempo reale
• Esporta in 22 formati di distribuzione (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend ecc.)
• Distribuire in 42 aree geografiche globali con endpoint dedicati attivabili con un clic
• Creare flussi di lavoro con Agents per collegare modelli, condizioni, raccolta di dataset, avvisi Slack e webhook
• Monitorare l'avanzamento dell'addestramento, lo stato delle distribuzioni e le metriche di utilizzo
• Collegare archiviazione cloud, strumenti di annotazione e Slack tramite le integrazioni
• Collaborare rendendo pubblici progetti e dataset per la community

Infrastruttura multiregionale#

I tuoi dati rimangono nella tua regione. Ultralytics Platform opera con un'infrastruttura in tre regioni del mondo:

Selezioni la regione dei dati durante la configurazione iniziale. I dataset, i modelli e i dati di addestramento gestiti rimangono in quella regione. Gli endpoint dedicati vengono distribuiti separatamente nella regione che scegli sulla mappa di distribuzione globale.

Funzionalità principali#

Preparazione dei dati#

• Gestione dei dataset: crea dataset da file locali, da un URL, da uno spazio di archiviazione cloud collegato o da un host on-premise, con elaborazione automatica
• Editor di annotazione: strumenti di annotazione manuale per 6 tipi di attività YOLO (rilevamento, segmentazione, semantica, classificazione, posa, OBB; consulta i tipi di attività supportati)
• Modelli di scheletro: modelli di scheletro integrati (persona, mano, cane, volto, riquadro) e personalizzati per annotare la posa con un clic
• Annotazione intelligente: usa SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3 o SAM 3.1 (predefinito) dalla barra degli strumenti di annotazione per le attività di rilevamento, segmentazione, semantica e OBB; modelli Ultralytics YOLO preaddestrati e i tuoi modelli YOLO ottimizzati con fine-tuning per queste attività e per la posa; oppure modelli guidati da prompt di classe su dataset di rilevamento con 1–200 classi: sei modelli open source ospitati (Moondream 3.1 per impostazione predefinita), SAM 3 e SAM 3.1 ospitati e guidati da prompt testuali oppure modelli di visione a pagamento di OpenAI, Anthropic, Google, Meta, SpaceXAI, DeepSeek, Z.ai, Kimi e Xiaomi MiMo, usando una chiave del provider da Impostazioni > Chiavi API
• Controllo delle versioni dei dataset: crea snapshot NDJSON numerati con descrizioni, quindi scarica o ripristina qualsiasi versione per un addestramento riproducibile
• Statistiche: distribuzione delle classi, distribuzione delle suddivisioni, mappe di calore delle posizioni e analisi delle dimensioni dei riquadri di delimitazione

Addestramento dei modelli#

• Addestramento nel cloud: addestra su GPU cloud (24 in tutti i piani, 26 con Pro o Enterprise per B200 e B300), con metriche in tempo reale e stima dei costi aggiornata in tempo reale
• Addestramento remoto: addestra ovunque e trasmetti le metriche a Ultralytics Platform
• Impostazioni avanzate: sovrascrivi qualsiasi argomento di addestramento Ultralytics tramite un editor YAML integrato nella finestra di dialogo dell'addestramento
• Organizzazione dei progetti: raggruppa i modelli correlati, confronta gli esperimenti e monitora le attività
• 22 formati di esportazione: ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend e altri (consulta i formati supportati)

Puoi addestrare i modelli tramite l'interfaccia web (addestramento nel cloud) oppure dal tuo computer (addestramento remoto):

Distribuzione#

• Test dell'inferenza: prova i modelli direttamente nel browser con le tue immagini, una ripresa dalla webcam o gli esempi integrati
• Endpoint dedicati: distribuisci in 42 aree geografiche globali, con ridimensionamento a zero per impostazione predefinita (una sola istanza attiva)
• Monitoraggio: metriche in tempo reale, log delle richieste e dashboard delle prestazioni

Una volta eseguito il deployment, puoi chiamare il tuo endpoint da qualsiasi linguaggio. conf, iou e imgsz sono campi del modulo facoltativi che, per impostazione predefinita, usano 0.25, 0.7 e la dimensione dell'immagine di training del modello (640 se non disponibile):

import requests

url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

Gestione dell'account#

• Team e organizzazioni: collabora con i membri del team, gestisci ruoli e inviti e passa da uno spazio di lavoro all'altro dal menu dell'account
• Chiavi API: gestione sicura delle chiavi per il training remoto e l'accesso API
• Crediti e fatturazione: training a consumo con prezzi trasparenti e ricariche da 5 $ a 1.000 $
• Feed attività: monitora tutti gli eventi e le azioni dell'account
• Cestino e ripristino: eliminazione provvisoria per 30 giorni con possibilità di recuperare gli elementi
• Conformità al GDPR: esportazione dei dati ed eliminazione dell'account

Link rapidi#

Inizia con queste risorse:

• Guida rapida: crea il tuo primo progetto e addestra un modello in pochi minuti
• Esplora: sfoglia e clona dataset e progetti pubblici e cerca immagini in base a ciò che raffigurano
• Dati: panoramica sulla preparazione dei dataset
• Dataset: carica e gestisci i tuoi dati di training
• Annotazione: etichetta i tuoi dati con strumenti manuali e assistiti dall'IA
• Training: panoramica sul training
• Progetti: organizza i tuoi modelli e i tuoi esperimenti
• Modelli: pagine dei modelli, download ed esportazioni
• Training nel cloud: addestra i modelli su GPU cloud
• Deployment: panoramica sul deployment
• Inferenza: testa i tuoi modelli
• Endpoint: esegui il deployment dei modelli in produzione
• Monitoraggio: monitora le prestazioni del deployment
• Account: panoramica dell'account
• Impostazioni: preferenze del profilo e dello spazio di lavoro
• Team: membri, ruoli e inviti
• Chiavi API: gestisci l'accesso API
• Fatturazione: crediti e pagamenti
• Attività: monitora gli eventi dell'account
• Cestino: recupera gli elementi eliminati
• Integrazioni: archiviazione cloud, strumenti di annotazione e Slack
• REST API: riferimento API

Risoluzione dei problemi#

Problemi con i dataset#

Problemi con il training#

Problemi con il deployment#

Domande frequenti#

Domande frequenti#