AutoTrain con Ask AI#
AutoTrain utilizza Ask AI per aiutarti ad addestrare, confrontare e migliorare i modelli attraverso una conversazione. Inizia con una linea di base, esamina i risultati e richiedi il prossimo esperimento. Ask AI può anche trovare dataset, annotare immagini, esportare modelli e distribuirli.
Accedi a Ultralytics Platform, apri il tuo dataset o progetto e fai clic su Ask AI.
Per utilizzare le azioni di Platform, crea prima una chiave API di Ultralytics in Settings > API Keys nel tuo spazio di lavoro personale. Ask AI utilizza automaticamente la tua chiave personale esistente; non è necessario incollarvela nella conversazione. Includi il link del progetto o del dataset quando lavori con uno spazio di lavoro di team.
Prompt da provare#
Includi la metrica di riferimento, il modello, il limite di epoche e il numero di esperimenti nella richiesta. Per risultati comparabili, mantieni fissi il dataset, le divisioni e il seed casuale modificando un'impostazione alla volta. Le esecuzioni sul cloud utilizzano i tuoi crediti di addestramento.
Apri il dataset o il progetto pertinente e chiedi:
| Obiettivo | Prompt di esempio |
|---|---|
| Avvia un progetto | Crea 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 risoluzioni | Addestra tre modelli su questo dataset a dimensioni di immagine 640, 800 e 960. Mantieni fisse tutte le altre impostazioni e suddivisioni dei dataset. |
| Esplora un dataset | Trova portacontainer, container per spedizioni e gru in xView. È un buon punto di partenza per la logistica portuale? |
| Crea una base di riferimento | Addestra YOLO26n su questo dataset e chiama l'esecuzione "xview-baseline". |
| Confronta i modelli | Confronta i modelli completati tramite l'mAP50-95 di convalida. Spiega le differenze e proponi il prossimo esperimento. |
| Distribuisci un modello | Distribuisci il modello completato con il mAP di convalida migliore in questo progetto. Dammi il suo URL di endpoint e lo stato. |
| Annotazione automatica | Usa il mio modello compatibile migliore per annotare le immagini non annotate in questo dataset. Conserva le annotazioni esistenti. |
| Esamina la classificazione | Quale modello ha la migliore precisione di classificazione? Quali razze rimangono ambigue e cosa dovremmo provare dopo? |
| Esporta un modello | Esporta questo modello in ONNX e dammi il link per il download quando è pronto. |
Usa il tuo agente di codifica#
Ask AI utilizza la Platform CLI, ul cloud e la sua skill platform-cli complementare. Puoi usare gli stessi comandi da Claude Code, Codex o un altro agente di codifica compatibile.
Installa e connetti#
La configurazione seguente serve per utilizzare 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 ultralyticsCrea una chiave API di Platform e impostala nel terminale utilizzato dal tuo agente. Verifica la connessione con:
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
ul cloud account summaryAggiungi 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 Platform con:
npx skills add ultralytics/skills --skill platform-cliQuindi usa prompt come gli esempi precedenti, includendo il link del progetto o del dataset per il contesto.
Esegui i comandi direttamente#
Usa gli slug degli URL del tuo progetto e del tuo modello nei comandi. Questi esempi sono rivolti al tuo spazio di lavoro personale; aggiungi owner=TEAM per puntare a uno spazio di lavoro di un team a cui appartieni:
ul cloud datasets list
ul cloud models list project=license-plate
ul cloud models training project=license-plate model=baseline
ul cloud training start --helpUsa ul cloud --help per scoprire i comandi e ul cloud <resource> <operation> --help per i relativi argomenti. Consulta la guida di riferimento alle API di Platform per maggiori dettagli.