Ultralytics YOLO27:

AutoTrain con Ask AI#

AutoTrain usa Ask AI per aiutarti ad addestrare, confrontare e migliorare i modelli tramite una conversazione. Parti da una baseline, esamina i risultati e chiedi quale esperimento fare dopo. 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 usare le azioni della Platform, crea prima una chiave API Ultralytics nell'area di lavoro personale, in Impostazioni > Chiavi API. Ask AI usa automaticamente la tua chiave personale esistente; non devi incollarla nella conversazione. Quando lavori in un'area di lavoro di un team, includi il link al progetto o al dataset.

Dataset di rilevamento DPI di Ultralytics Platform con Ask AI che esamina le classi, le annotazioni e la preparazione all'addestramento

Prompt da provare#

Includi nella richiesta la metrica obiettivo, il modello, il limite di epoche e il numero di esperimenti. Per ottenere risultati confrontabili, mantieni fissi il dataset, le suddivisioni e il seed casuale, modificando un'impostazione alla volta. Le esecuzioni cloud usano i tuoi crediti di addestramento.

Apri il dataset o il progetto pertinente e chiedi:

ObiettivoEsempio di prompt
Avvia un progettoCrea un progetto privato chiamato "Wildlife Lab". Trova e clona un dataset per il rilevamento della fauna selvatica, quindi prepara un'esecuzione di addestramento di baseline.
Confronta le risoluzioniAddestra tre modelli su questo dataset con dimensioni delle immagini di 640, 800 e 960. Mantieni fisse tutte le altre impostazioni e le suddivisioni del dataset.
Esplora un datasetTrova navi portacontainer, container e gru in xView. È un buon punto di partenza per la logistica portuale?
Crea una baselineAddestra YOLO26n su questo dataset e chiama l'esecuzione "xview-baseline".
Confronta i modelliConfronta i modelli completati in base a mAP50-95 di validazione. Spiega le differenze e proponi il prossimo esperimento.
Distribuisci un modelloDistribuisci in questo progetto il modello completato con la migliore mAP di validazione. Indicami l'URL e lo stato del relativo endpoint.
Annotazione automaticaUsa il mio miglior modello compatibile per annotare le immagini senza etichetta in questo dataset. Mantieni le annotazioni esistenti.
Esamina la classificazioneQuale modello ha la migliore accuratezza di classificazione? Quali razze restano difficili da distinguere 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 di Ultralytics Platform con Ask AI che confronta i modelli di rilevamento completati e spiega le differenze di validazione

Usa il tuo agente di programmazione#

Ask AI usa la CLI della Platform, ul cloud e la skill platform-cli complementare. Puoi usare gli stessi comandi con Claude Code, Codex o un altro agente di programmazione compatibile.

Installa e connetti#

La configurazione seguente serve a usare la CLI della Platform con il tuo agente di programmazione, al di fuori della Platform.

La CLI ul è inclusa nel pacchetto Ultralytics per Python 3.11+. Installala o aggiornala:

pip install -U ultralytics

Crea una chiave API della 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 di Agent Skills per i plugin di Claude Code e Codex. Per gli agenti supportati dalla CLI delle skill, installa la skill della Platform con:

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

Poi usa prompt come quelli degli esempi precedenti, includendo il link al progetto o al dataset come contesto.

Esegui i comandi direttamente#

Usa gli slug URL del progetto e del modello nei comandi. Questi esempi si riferiscono alla tua area di lavoro personale; aggiungi owner=TEAM per specificare un'area di lavoro di un team di cui fai parte:

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 gli argomenti. Consulta la documentazione di riferimento dell'API della Platform per maggiori dettagli.

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