Ultralytics Platform#

Ultralytics Platformは、データ準備からモデルのデプロイまで、MLワークフロー全体を効率化する包括的なエンドツーエンドのコンピュータービジョンプラットフォームです。インフラストラクチャの複雑さを伴わずに、本番環境ですぐに使えるコンピュータービジョンソリューションを必要とするチームや個人向けに構築されています。

Ultralytics Platformとは何ですか？#

Ultralytics Platformは、データセット管理とアノテーション、実験追跡、クラウドおよびリモートトレーニング、モデルのエクスポート、専用推論エンドポイント、デプロイのモニタリングを1つのワークスペースに集約します。YOLO26、YOLO11、YOLOv8、YOLOv5モデルをネイティブサポートしています。

ワークフロー：アップロード → アノテーション → トレーニング → エクスポートまたはデプロイ#

Platformはエンドツーエンドのワークフローを提供します。

できること：

• アップロード：画像、動画、データセットファイルをアップロードして、トレーニング用データセットを作成します
• 可視化：アノテーションエディターがサポートする6種類のYOLOタスクタイプについて、インタラクティブなオーバーレイでアノテーションを表示します（対応タスクタイプをご覧ください）
• トレーニング：クラウドGPU（全プランで24基、B200およびB300に対応するProまたはEnterpriseでは26基）でモデルをトレーニングし、リアルタイムメトリクスを確認できます
• 22種類のデプロイ形式にエクスポートします（ONNX、TensorRT、CoreML、LiteRT、Hailo、Ascendなど）。
• デプロイ：ワンクリックで専用エンドポイントを世界42地域にデプロイできます
• モデル、条件、データセット収集、Slackアラート、Webhookを連携するAgentsワークフローを構築できます
• モニタリング：トレーニングの進捗、デプロイの健全性、使用状況のメトリクスを監視します
• 接続：クラウドストレージ、アノテーションツール、Slackを連携機能で接続します
• コラボレーション：プロジェクトやデータセットをコミュニティに公開して共同作業できます

マルチリージョンインフラストラクチャ#

データは選択したリージョン内に保持されます。Ultralytics Platformは世界3か所のリージョンでインフラストラクチャを運用しています。

オンボーディング中にデータリージョンを選択します。データセット、モデル、管理対象のトレーニングデータは選択したリージョン内に保持されます。 専用エンドポイントは、グローバルデプロイマップから選択したリージョンに個別にデプロイされます。

主な機能#

データ準備#

• データセット管理：ローカルファイル、URL、接続済みのクラウドストレージ、またはオンプレミスホストから、処理を自動化してデータセットを作成できます
• アノテーションエディター：6種類のYOLOタスクタイプ（検出、セグメンテーション、セマンティック、分類、ポーズ、OBB）に対応する手動アノテーションツール（対応タスクタイプをご覧ください）
• スケルトンテンプレート：ポーズアノテーションをワンクリックで行える組み込みテンプレート（人物、手、犬、顔、ボックス）とカスタムスケルトンテンプレート
• スマートアノテーション：アノテーションツールバーから SAM 2.1（Tiny、Small、Base、Large）、SAM 3、または SAM 3.1（デフォルト）を使用して、検出、セグメンテーション、セマンティック、OBBタスクに対応できます。これらのタスクとポーズには、事前学習済みUltralytics YOLOモデルや独自にファインチューニングしたYOLOモデルも利用できます。1～200クラスの検出データセットでは、クラスプロンプト型モデル（ホスト型オープンソースモデル6種（デフォルトはMoondream 3.1）、ホスト型テキストプロンプト対応SAM 3およびSAM 3.1）、またはSettings > API Keysでプロバイダーキーを設定して利用するOpenAI、Anthropic、Google、Meta、SpaceXAI、DeepSeek、Z.ai、Kimi、Xiaomi MiMoの有料ビジョンモデルを使用できます。
• データセットのバージョン管理：説明を付けて番号付きのNDJSONスナップショットを作成し、再現性の高いトレーニングのために任意のバージョンをダウンロードまたは復元できます
• 統計情報：クラス分布、データ分割の分布、位置ヒートマップ、バウンディングボックスの寸法分析

モデルのトレーニング#

• クラウドトレーニング：クラウドGPU（全プランで24基、B200およびB300に対応するProまたはEnterpriseでは26基）でトレーニングできます。リアルタイムメトリクスと現在の費用見積もりも利用できます
• リモートトレーニング：任意の場所でトレーニングし、メトリクスをUltralytics Platformにストリーミングできます
• 詳細設定：トレーニングダイアログ内の組み込みYAMLエディターから、任意のUltralyticsトレーニング引数を上書きできます
• プロジェクトの整理：関連するモデルをグループ化し、実験を比較して、アクティビティを追跡できます
• 22種類のエクスポート形式：ONNX、TensorRT、CoreML、LiteRT、Hailo、Ascendなど（対応形式を参照してください）

モデルはWeb UI（クラウドトレーニング）またはご自身のマシン（リモートトレーニング）からトレーニングできます。

デプロイ#

• 推論テスト：独自の画像、ウェブカメラのキャプチャ、または組み込みサンプルを使用して、ブラウザー上で直接モデルをテストできます
• 専用エンドポイント：デフォルトでスケールゼロ（アクティブなインスタンスは1つ）に設定し、世界42地域にデプロイできます
• モニタリング: リアルタイムのメトリクス、リクエストログ、パフォーマンスダッシュボード

デプロイ後は、任意の言語からエンドポイントを呼び出せます。conf、iou、imgszは省略可能なフォームフィールドで、デフォルト値は 0.25、0.7、およびモデルのトレーニング時の画像サイズ（取得できない場合は640）です。

import requests

url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

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

print(response.json())

アカウント管理#

• チームと組織: チームメンバーと共同作業し、ロールや招待を管理できます。また、アカウントメニューからワークスペースを切り替えられます
• APIキー: リモートトレーニングとAPIアクセスに使用するキーを安全に管理できます
• クレジットと請求: 透明性の高い料金体系で、従量課金制のトレーニングを利用できます。5～1,000ドルの範囲でチャージできます
• アクティビティフィード: アカウント内のすべてのイベントと操作を追跡できます
• ゴミ箱と復元: 30日間の論理削除とアイテムの復元に対応しています
• GDPRへの準拠: データのエクスポートとアカウントの削除に対応しています

クイックリンク#

以下のリソースから始めましょう:

• クイックスタート: 最初のプロジェクトを作成し、数分でモデルをトレーニングできます
• 探索: 公開データセットやプロジェクトを閲覧・クローンし、画像に何が写っているかで検索できます
• データ: データセットの準備についての概要
• データセット: トレーニングデータをアップロードして管理できます
• アノテーション: 手動ツールやAI支援ツールでデータにラベルを付けられます
• トレーニング: トレーニングの概要
• プロジェクト: モデルや実験を整理できます
• モデル: モデルのページ、ダウンロード、エクスポート
• クラウドトレーニング: クラウドGPUでトレーニングできます
• デプロイ: デプロイの概要
• 推論: モデルをテストできます
• エンドポイント: モデルを本番環境にデプロイできます
• モニタリング: デプロイのパフォーマンスを追跡できます
• アカウント: アカウントの概要
• 設定: プロフィールとワークスペースの設定
• チーム: メンバー、ロール、招待
• APIキー: APIアクセスを管理できます
• 請求: クレジットと支払い
• アクティビティ: アカウントのイベントを追跡できます
• ゴミ箱: 削除したアイテムを復元できます
• インテグレーション: クラウドストレージ、アノテーションツール、Slack
• REST API: APIリファレンス

トラブルシューティング#

データセットの問題#

トレーニングの問題#

デプロイの問題#

よくある質問#

よくある質問#