Piattaforma Ultralytics#

Ultralytics Platform è una piattaforma completa di computer vision end-to-end che semplifica l'intero flusso di lavoro ML, dalla preparazione dei dati alla distribuzione dei modelli. È progettata per team e singoli utenti che necessitano di soluzioni di computer vision pronte per la produzione senza la complessità dell'infrastruttura.

Cos'è Ultralytics Platform?#

Ultralytics Platform riunisce in un unico workspace la gestione e l'annotazione dei dataset, il monitoraggio degli esperimenti, il training 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 Platform offre un flusso di lavoro end-to-end:

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload]:::start --> B[Annotate]:::proc
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure]:::proc --> E[Train on GPU]:::proc
        E --> F[View Metrics]:::out
    end
    subgraph Deploy["🌐 Export or Deploy"]
        G[Export]:::proc
        H[Deploy Endpoint]:::proc --> I[Monitor]:::out
    end
    Data --> Train
    E --> G
    E --> H

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Cosa puoi fare:

• Caricare immagini, video e file di dataset per creare dataset di training
• Visualizzare le annotazioni con overlay interattivi per i 6 tipi di task YOLO supportati dall'editor di annotazione (consulta i tipi di task supportati)
• Addestrare modelli su GPU cloud (24 su tutti i piani, 26 con Pro o Enterprise per B200 e B300) con metriche in tempo reale
• Esportare in 20 formati di distribuzione (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend, ecc.)
• Distribuire in 42 regioni globali con endpoint dedicati attivabili con un clic
• Crea flussi di lavoro per agenti che collegano modelli, condizioni, raccolta di dataset e avvisi su Slack
• Monitorare l'avanzamento del training, lo stato delle distribuzioni e le metriche di utilizzo
• Connettere l'archiviazione cloud, gli 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 gestisce infrastrutture in tre regioni globali:

Selezioni la regione dei dati durante l'onboarding. I dataset, i modelli e i dati di training gestiti rimangono in quella regione. Gli endpoint dedicati vengono distribuiti separatamente nella regione che scegli dalla mappa globale delle distribuzioni.

Funzionalità principali#

Preparazione dei dati#

• Gestione dei dataset: crea dataset da file locali, da un URL, da un'archiviazione cloud connessa o da un host on-premise, con elaborazione automatica
• Editor di annotazione: strumenti di annotazione manuale per 6 tipi di task YOLO (detect, segment, semantic, classify, pose, OBB; consulta i tipi di task supportati)
• Template di scheletri: template di scheletri integrati (Persona, Mano, Cane, Volto, Riquadro) e personalizzati per l'annotazione della posa con un clic
• Smart Annotation: Usa SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3 o SAM 3.1 (predefinito) dalla barra degli strumenti di annotazione per i task detect, segment, semantic e OBB, oppure modelli Ultralytics YOLO preaddestrati e i tuoi modelli YOLO ottimizzati per quei task e pose
• Versionamento dei dataset: crea snapshot NDJSON numerati con descrizioni, quindi scarica o ripristina qualsiasi versione per un training riproducibile
• Statistiche: distribuzione delle classi, distribuzione degli split, mappe di calore delle posizioni e analisi delle dimensioni dei bounding box

graph LR
    A[Upload Dataset/Images/Video]:::start --> B[Auto-Process]:::proc
    B --> C[Browse & Filter]:::proc
    C --> D{Annotate}:::decide
    D --> E[Manual Tools]:::proc
    D --> F[SAM Smart]:::proc
    D --> G[YOLO Auto-Label]:::proc
    E --> H[Train-Ready Dataset]:::out
    F --> H
    G --> H

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Training dei modelli#

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

Puoi addestrare i modelli tramite l'interfaccia utente web (addestramento sul cloud) o dalla tua macchina (addestramento remoto):

Distribuzione#

• Test dell'inferenza: testa i modelli direttamente nel browser con le tue immagini, un'acquisizione dalla webcam o gli esempi integrati
• Endpoint dedicati: distribuisci in 42 regioni globali con scale-to-zero per impostazione predefinita (una singola istanza attiva)
• Monitoraggio: metriche in tempo reale, log delle richieste e dashboard delle prestazioni

graph LR
    A[Trained Model]:::start --> B{Action}:::decide
    B --> C[Browser Predict]:::proc
    B --> D[Export Format]:::proc
    B --> E[Deploy Endpoint]:::proc
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / LiteRT / ...]:::out
    E --> G[42 Global Regions]:::proc
    G --> H[API Endpoint URL]:::proc
    H --> I[Monitor & Scale]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Una volta distribuito il modello, richiama il tuo endpoint da qualsiasi linguaggio. conf, iou e imgsz sono campi del modulo opzionali che per impostazione predefinita usano 0.25, 0.7 e 640:

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 cambia workspace dal menu dell'account
• Chiavi API: gestione sicura delle chiavi per il training da remoto e l'accesso all'API
• Crediti e fatturazione: training con pagamento a consumo, prezzi trasparenti e ricariche da 5$ a 1.000$
• Feed delle attività: monitora tutti gli eventi e le azioni dell'account
• Cestino e ripristino: eliminazione temporanea con recupero degli elementi entro 30 giorni
• Conformità al GDPR: esportazione dei dati ed eliminazione dell'account

Link rapidi#

Inizia con queste risorse:

• Guida introduttiva: crea il tuo primo progetto e addestra un modello in pochi minuti
• Esplora: esplora e clona dataset e progetti pubblici
• Dati: panoramica sulla preparazione dei dataset
• Dataset: carica e gestisci i tuoi dati di training
• Annotazione: assegna etichette ai tuoi dati con strumenti manuali e assistiti dall'AI
• Training: panoramica sul training
• Progetti: organizza i tuoi modelli e i tuoi esperimenti
• Modelli: pagine dei modelli, download ed esportazioni
• Training nel cloud: addestra su GPU cloud
• Distribuisci: panoramica sulla distribuzione
• Inferenza: testa i tuoi modelli
• Endpoint: distribuisci i modelli in produzione
• Monitoraggio: monitora le prestazioni della distribuzione
• Account: panoramica dell'account
• Impostazioni: Preferenze del profilo e dell'area di lavoro
• Team: Membri, ruoli e inviti
• Chiavi API: Gestisci l'accesso API
• Fatturazione: Crediti e pagamenti
• Attività: Tieni traccia degli eventi dell'account
• Cestino: Recupera gli elementi eliminati
• Integrazioni: Archiviazione cloud, strumenti di annotazione e Slack
• REST API: Riferimento API

Risoluzione dei problemi#

Problemi del dataset#

Problemi di addestramento#

Problemi di distribuzione#

Domande frequenti#

FAQ#