Ultralytics HUBモデル
Ultralytics HUBモデルは、カスタムデータセットで視覚AIモデルをトレーニングするための合理化されたソリューションを提供します。
このプロセスはユーザーフレンドリーで効率的であり、簡単な3ステップの作成と、Ultralytics YOLOv8 を利用した加速トレーニングが含まれます。トレーニング中は、モデルのメトリクスがリアルタイムで更新されるため、各ステップの進捗を監視することができます。トレーニングが完了すると、モデルをプレビューし、実世界のアプリケーションに簡単に導入することができます。したがって、Ultralytics HUBは、モデル作成、トレーニング、評価、および展開のための包括的でありながらわかりやすいシステムを提供します。
見るんだ： Ultralytics HUBトレーニングと検証の概要
鉄道模型
サイドバーのModelsボタンをクリックしてModelsページに移動し、ページ右上のTrain Modelボタンをクリックしてください。
この操作でTrain Modelダイアログが起動し、3つの簡単なステップがあります：
1.データセット
このステップでは、モデルをトレーニングするデータセットを選択する必要があります。データセットを選択したら、Continueをクリックします。
チップ
データセットページから直接モデルをトレーニングする場合は、このステップを省略できます。
2.モデル
このステップでは、モデルを作成するプロジェクト、モデルの名前、モデルのアーキテクチャを選択します。
注
Ultralytics HUBはプロジェクトの事前選定に努める。
上記のようにTrain Modelダイアログを開いた場合、Ultralytics HUBは最後に使用したプロジェクトを事前に選択します。
プロジェクトページからトレインモデルダイアログを開いた場合、Ultralytics HUBは事前に選択したプロジェクトを表示します。
プロジェクトがまだ作成されていない場合は、このステップでプロジェクト名を設定すると、モデルと一緒に作成されます。
インフォメーション
利用可能なYOLO モデルとアーキテクチャの詳細については、当社のドキュメントをご覧ください。
デフォルトでは、学習時間を短縮するために、モデルは事前学習済みモデル（COCOデータセットで学習済み）を使用します。詳細モデル設定アコーディオンを開くことで、この動作を変更し、モデルの設定を微調整することができます。
注
最も一般的なモデル設定オプション（エポック数など）を簡単に変更することができますが、Customオプションを使用してUltralytics HUBに関連する全ての Train Settingsにアクセスすることもできます。
見るんだ： Ultralytics HUB でUltralytics YOLOv8 トレーニング・パラメータを設定する方法
または、Customタブをクリックして、以前にトレーニングしたモデルの1つからトレーニングを開始することもできます。
モデル構成に問題がなければ、Continueをクリックします。
3.電車
このステップでは、モデルのトレーニングを開始する。
注
このステップでは、Train Modelダイアログを閉じて、後でModelページからモデルのトレーニングを開始することができます。
Ultralytics HUBは3つのトレーニングオプションを提供している：
- Ultralytics クラウド
- Google コラボ
- 専属エージェントの同行
a.Ultralytics クラウド
Ultralytics クラウドにアクセスするには、プロプランに アップグレードする必要があります。
当社のクラウドトレーニングソリューションを使用してモデルをトレーニングするには、Ultralytics クラウドトレーニングのドキュメントをお読みください。
b.Google ラボ
Google Colabを使用してモデルのトレーニングを開始するには、Ultralytics HUBTrain ModelダイアログまたはGoogle Colabノートブックに表示される指示に従ってください。
トレーニングが開始されたら、「完了」をクリックし、モデルページでトレーニングの進行状況を確認することができます。
注
トレーニングが停止し、チェックポイントが保存された場合、モデルページからモデルのトレーニングを再開することができます。
c.自分の代理人を連れてくる
見るんだ： Ultralytics HUBを使用したBring your Own Agentモデルのトレーニング
独自のエージェントを使用してモデルのトレーニングを開始するには、Ultralytics HUBTrain Modelダイアログに表示される指示に従ってください。
をインストールします。 ultralytics パッケージ パイパイ.
次に、提供されたPython コードを使ってモデルのトレーニングを開始する。
トレーニングが開始されたら、「完了」をクリックし、モデルページでトレーニングの進行状況を確認することができます。
注
トレーニングが停止し、チェックポイントが保存された場合、モデルページからモデルのトレーニングを再開することができます。
モデルの分析
モデルをトレーニングした後、モデル・メトリクスを分析できます。
Train"タブでは、最も重要なメトリックスがタスクに基づいて注意深くグループ化されて表示されます。
すべてのモデル・メトリクスにアクセスするには、Chartsタブをクリックします。
チップ
各チャートは、より見やすくするために拡大することができる。
さらに、データを適切に分析するために、ズーム機能を利用することができる。
プレビューモデル
モデルをトレーニングした後、Previewタブをクリックしてプレビューすることができます。
Testカードでは、トレーニングで使用したデータセットからプレビュー画像を選択するか、デバイスから画像をアップロードすることができます。
注
カメラを使って写真を撮り、それを直接推論することもできる。
さらに、モデルを直接リアルタイムでプレビューできます。 iOSまたは AndroidUltralytics HUBアプリを ダウンロードすることで、モバイルデバイスで直接モデルをリアルタイムでプレビューすることができます。
デプロイ・モデル
モデルをトレーニングした後、ONNX,OpenVINO,CoreML 、 TensorFlowパドル、その他多数。
チップ
エクスポートアクションのドロップダウンを開き、詳細オプションをクリックすると、各フォーマットのエクスポートオプションをカスタマイズできます。
注
エクスポートアクションのドロップダウンを開き、詳細オプションをクリックすると、各フォーマットを再エクスポートできます。
推論APIを本番で使用することもできます。
詳しくはUltralytics Inference APIdocumentationをお読みください。
シェアモデル
インフォメーション
Ultralytics HUBの共有機能は、他の人とモデルを共有する便利な方法を提供します。この機能は、Ultralytics HUBの既存ユーザーとまだアカウントを作成していないユーザーの両方に対応するように設計されています。
注
あなたは自分のモデルの一般的なアクセスをコントロールすることができます。
一般的なアクセスを "プライベート "に設定することができ、この場合、あなただけがアクセスすることができます。また、一般的なアクセスを "Unlisted "に設定することもできます。この場合、Ultralytics HUBアカウントを持っているかどうかに関係なく、モデルへの直接リンクを持っている人であれば誰でも閲覧することができます。
共有したいモデルのモデルページに移動し、モデルアクションのドロップダウンを開き、共有オプションをクリックします。このアクションによってモデルの共有ダイアログが表示されます。
一般アクセスを "Unlisted "に設定し、Saveをクリックする。
これで、あなたのモデルへの直接リンクを持っている人は誰でもそれを見ることができる。
チップ
モデルの共有ダイアログに表示されているモデルのリンクをクリックすると、簡単にコピーすることができます。
編集モデル
編集したいモデルのモデルページに移動し、モデルアクションのドロップダウンを開き、編集オプションをクリックします。このアクションによってモデルの更新ダイアログが表示されます。
モデルに必要な変更を適用し、Saveをクリックして変更を確定します。
モデルの削除
削除したいモデルのモデルページに移動し、モデルアクションのドロップダウンを開き、削除オプションをクリックします。このアクションはモデルを削除します。
