Ultralytics Platform#

Ultralytics Platform è una piattaforma di visione artificiale completa end-to-end che ottimizza l'intero flusso di lavoro di machine learning dalla preparazione dei dati al rilascio del modello. 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 unisce in un unico spazio di lavoro la gestione e l'annotazione dei dataset, il tracciamento degli esperimenti, l'addestramento cloud e remoto, l'esportazione dei modelli, endpoint di inferenza dedicati e il monitoraggio del deployment. Offre supporto nativo per i modelli YOLO26, YOLO11, YOLOv8 e YOLOv5.

Flusso di lavoro: Carica → Annota → Addestra → Esporta → Distribuisci#

La piattaforma fornisce un flusso di lavoro end-to-end:

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

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

Cosa puoi fare:

• Carica immagini, video e file di dataset per creare dataset di addestramento
• Visualizza le annotazioni con overlay interattivi per tutti i 6 tipi di attività YOLO (vedi attività supportate)
• Addestra modelli su GPU cloud (24 su tutti i piani, 26 con Pro o Enterprise per B200 e B300) con metriche in tempo reale
• Esporta in 20 formati di deployment (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend, ecc.)
• Distribuisci su 42 regioni globali con endpoint dedicati attivabili con un clic
• Monitora il progresso dell'addestramento, lo stato del deployment e le metriche di utilizzo
• Collabora rendendo progetti e dataset pubblici per la community

Infrastruttura Multi-Regione#

I tuoi dati rimangono nella tua regione. Ultralytics Platform gestisce l'infrastruttura in tre regioni globali:

Selezioni la tua regione dei dati durante l'onboarding. Dataset, modelli e dati di addestramento gestiti rimangono in quella regione. Gli endpoint dedicati vengono distribuiti separatamente in una regione scelta da te nella mappa di deployment globale.

Caratteristiche principali#

Preparazione dei dati#

• Gestione del dataset: Carica immagini, video o file di dataset con elaborazione automatica
• Annotation Editor: Annotazione manuale per tutti i 6 tipi di attività YOLO (detect, segment, semantic, classify, pose, OBB; vedi attività supportate)
• Modelli di scheletro: Modelli di scheletro predefiniti (Persona, Mano, Volto, Cane, Scatola) e personalizzati per l'annotazione della posa con un clic
• Smart Annotation: Usa SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, modelli Ultralytics YOLO pre-addestrati o i tuoi modelli YOLO ottimizzati dalla barra degli strumenti di annotazione per attività di rilevamento, segmentazione, semantica e OBB
• Versionamento del dataset: Crea snapshot NDJSON numerati con descrizioni per un addestramento riproducibile
• Statistiche: Distribuzione delle classi, mappe di calore della posizione e analisi delle dimensioni

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

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

Addestramento del modello#

• Cloud Training: Addestra su GPU cloud (24 su tutti i piani, 26 con Pro o Enterprise per B200 e B300) con metriche in tempo reale
• Addestramento Remoto: addestra ovunque e trasmetti in streaming le metriche a Ultralytics Platform
• Organizzazione dei progetti: Raggruppa modelli correlati, confronta esperimenti, monitora le attività
• 20 Formati di esportazione: ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend e altro (vedi formati supportati)

Puoi addestrare i modelli tramite l'interfaccia web (cloud training) o dalla tua macchina (remote training):

Distribuzione#

• Test di inferenza: Testa i modelli direttamente nel browser con immagini personalizzate
• Endpoint dedicati: distribuisci su 42 regioni globali con scale-to-zero di default (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, chiama il tuo endpoint da qualsiasi linguaggio:

import requests

url = "https://your-endpoint-url/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

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

print(response.json())

Gestione dell'account#

• Team e Organizzazioni: Collabora con i membri del team, gestisci ruoli e inviti
• Chiavi API: Gestione sicura delle chiavi per l'addestramento remoto e l'accesso all'API
• Crediti e Fatturazione: Addestramento con pagamento a consumo e prezzi trasparenti
• Feed delle attività: Monitora tutti gli eventi e le azioni dell'account
• Cestino e Ripristino: Eliminazione logica di 30 giorni con recupero degli elementi
• Conformità GDPR: Esportazione dati ed eliminazione account

Link rapidi#

Inizia con queste risorse:

• Quickstart: Crea il tuo primo progetto e addestra un modello in pochi minuti
• Datasets: Carica e gestisci i tuoi dati di addestramento
• Annotation: Etichetta i tuoi dati con strumenti manuali e assistiti da IA
• Projects: Organizza i tuoi modelli ed esperimenti
• Cloud Training: Addestra su GPU cloud
• Inference: Testa i tuoi modelli
• Endpoints: Distribuisci i modelli in produzione
• Monitoring: Traccia le prestazioni del deployment
• API Keys: Gestisci l'accesso API
• Billing: Crediti e pagamenti
• Activity: Traccia gli eventi dell'account
• Trash: Recupera gli elementi eliminati
• REST API: Riferimento API

Risoluzione dei problemi#

Problemi con i dataset#

Problemi di addestramento#

Problemi di deployment#

Domande comuni#

FAQ#