YOLO Vision 2026:

Autotraining con Ask AI#

Ask AI trasforma le tue richieste in azioni su Ultralytics Platform. Trova dataset, allena e confronta modelli, annota immagini, esporta e distribuisci tramite una conversazione.

Accedi a Ultralytics Platform e fai clic su Ask AI. L'agente IA lavora direttamente con i tuoi dataset e modelli, automatizzando attività come annotazione, addestramento, esportazione e distribuzione.

Per usare le azioni di Platform, crea prima una chiave API di Ultralytics in Settings > API Keys nel tuo spazio di lavoro personale. Ask AI usa automaticamente la tua chiave personale esistente; non è necessario incollarvela dentro nella conversazione. Includi il link del progetto o del dataset quando lavori con uno spazio di lavoro di team.

Dataset di rilevamento DPI su Ultralytics Platform con Ask AI che esamina classi, annotazioni e prontezza all'addestramento

Prompt da provare#

Apri il dataset o il progetto pertinente e chiedi:

ObiettivoPrompt di esempio
Avvia un progettoCrea un progetto privato chiamato "Wildlife Lab". Trova e clona un dataset di rilevamento della fauna selvatica, quindi prepara un'esecuzione di addestramento di base.
Confronta le risoluzioniAllena tre modelli su questo dataset a dimensioni di immagine 640, 800 e 960. Mantieni fisse tutte le altre impostazioni e divisioni dei dataset.
Esplora un datasetTrova portacontainer, container di spedizione e gru in xView. È un buon punto di partenza per la logistica portuale?
Crea una baseAllena YOLO26n su questo dataset e chiama l'esecuzione "xview-baseline".
Confronta i modelliConfronta i modelli completati. Quale ha ottenuto i risultati migliori e perché?
Distribuisci un modelloDistribuisci il modello completato con il miglior mAP di convalida in questo progetto. Dammi l'URL del suo endpoint e lo stato.
Auto-annotazioneUsa il mio modello compatibile migliore per annotare immagini non annotate in questo dataset. Preserva le annotazioni esistenti.
Rivedi la classificazioneQuale modello ha la migliore precisione di classificazione? Quali razze rimangono confuse e cosa dovremmo provare dopo?
Esporta un modelloEsporta questo modello in ONNX e dammi il link per il download quando è pronto.

Progetto di logistica su Ultralytics Platform con Ask AI che confronta i modelli di rilevamento completati e spiega le differenze di convalida

Usa il tuo agente di codifica#

Ask AI usa la Platform CLI, ul cloud e la sua skill associata platform-cli skill. Puoi usare gli stessi comandi da Claude Code, Codex o un altro agente di codifica compatibile.

Installa e connetti#

La configurazione sottostante serve per usare la Platform CLI con il tuo agente di codifica al di fuori di Platform.

La CLI ul viene fornita con il pacchetto Ultralytics su Python 3.11+. Installalo o aggiornalo:

pip install -U ultralytics

Crea una chiave API di Platform e impostala nel terminale usato dal tuo agente. Verifica la connessione con:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
ul cloud account summary

Aggiungi la skill#

Segui la guida all'installazione delle Agent Skills per i plugin Claude Code e Codex. Per gli agenti supportati dalla CLI delle skill, installa la skill di Platform con:

npx skills add ultralytics/skills --skill platform-cli

Quindi usa prompt come gli esempi sopra, includendo il link del progetto o del dataset per il contesto.

Esegui i comandi direttamente#

Usa gli slug URL del tuo progetto e del tuo modello nei comandi:

ul cloud datasets list
ul cloud models list project=license-plate
ul cloud models training project=license-plate model=baseline
ul cloud training start --help

Usa ul cloud --help per scoprire i comandi e ul cloud <resource> <operation> --help per i relativi argomenti. Vedi il riferimento API di Platform per maggiori dettagli.

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