オンプレミス#

オンプレミスを利用すると、EnterpriseワークスペースからLinux、macOS、またはWindowsコンピューター上のデータセットとコンピューティングリソースを使用できます。ソース画像と動画はコンピューター上に保持されます。トレーニングは他のリモートトレーニング先と同様に動作します。メトリクスはPlatformにストリーミングされ、完了したモデルの重みはダウンロード、推論、エクスポート、デプロイ用にアップロードされます。

セットアップは1つのコマンドで完了します。Platformがオペレーティングシステムを検出し、適切なフォルダーの場所を設定し、必要に応じてDockerをインストールして、接続の進行状況をリアルタイムで表示します。

仕組み#

データの境界#

モデルの重み、ラベル、アノテーション、メトリクスには、画像から学習した情報が含まれる場合があります。厳格にローカルのみに保持されるのは、データセットのピクセルだけです。クラウド推論では、そのクラウドワークフローにお客様が別途送信した画像のみを処理します。ワーカーがマウントされたデータセットの画像を転送することはありません。

開始する前に#

Platformがデータセットを使用している間、データセットにアクセスでき、電源を入れたままにできるコンピューターを選んでください。

GPUは任意です。どのコンピューターでもデータセットを取り込み、CPUでモデルをトレーニングできます。互換性のあるNVIDIA GPUがあれば、大規模なトレーニングジョブを高速化できます。

コンピューターを接続する#

1. データセットにアクセスできるコンピューターでUltralytics Platformを開きます。
2. Settings > Integrationsに移動し、連携の一覧からOn Premiseを選択します。
3. あらかじめ入力されているこのマシン上のデータセットフォルダーとこのマシン上のモデルフォルダーのパスを確認します。
4. インストールコマンドを作成を選択します。
5. ダイアログに表示されたターミナルを開き、コマンドをコピーして貼り付け、Enterキーを押します。
6. 進行状況インジケーターに接続済みと表示されるまで、Integrationsページを開いたままにします。

ページには、コマンドの実行、ワーカーファイルのダウンロード、Dockerイメージのダウンロード、ワーカーのビルド、起動、接続の確認という6つのセットアップ手順がリアルタイムで表示されます。ターミナルを確認しなくても進行状況を確認できます。ホストの接続には、ワークスペースの編集者ロールと有効なEnterpriseプランが必要です。他のプランのワークスペースにはデモをリクエストボタンが表示されます。このボタンを使うと、インストールコマンドの作成ではなく、Enterpriseのデモをリクエストできます。

コマンドをコピーする前に、Platformがフォルダーと一度限りの接続トークンを入力します。生成されるコマンドの形式は次のとおりです。

curl -fsSL 'https://platform.ultralytics.com/api/workers/install?os=linux' \
  | sudo sh -s -- \
    "/datasets" \
    "/models" \
    "YOUR_CONNECTION_TOKEN"

デフォルト設定は変更せずに使用できます。

セットアップコマンドはこれらのフォルダーを作成し、必要に応じてDockerをインストールして起動し、コンピューターの再起動時に接続も再起動するよう設定します。セットアップの完了前に、オペレーティングシステムからインストールの承認や再起動を求められる場合があります。

Dockerベースイメージ#

インストーラーは1つのコンテナを実行し、ホストに応じてUltralytics公式ベースイメージを選択します。

ワーカーのビルドでは、接続に必要な依存関係を追加し、イメージ内のUltralyticsパッケージを最新バージョンに更新します。セットアップ時にCUDAを検出するため、NVIDIAホストでもCPU用とGPU用のワーカーを分けず、1つのコンテナで動作します。最良のチェックポイントをアップロードした後のモデル推論とエクスポートは、Platformのクラウドサービスが処理します。

データセットを追加する#

1. 設定済みのデータセットフォルダー内にデータセットを配置します。
2. Platformで新しいデータセット > On Premiseを選択します。
3. 接続済みのコンピューターを選択します。
4. データセットフォルダーを参照し、タスクを選択して、作成を選択します。

Platformはデータセットをローカルでインデックス化し、アップロード済みおよびクラウドストレージのデータセットと同じギャラリーで開きます。ピクセルをアップロードせずに、画像のプレビュー、ラベルの確認、データセットのフィルタリング、アノテーションを行えます。

対応データ#

On Premiseは、アップロードデータと同じ取り込み形式とコンピュータービジョンタスクに対応しています。

• 画像と動画
• ZIP、TAR、TAR.GZ、TGZアーカイブ
• UltralyticsおよびLabelboxのNDJSON、COCO JSON、およびLabelMe JSON
• YOLOデータセットと分類用フォルダー
• 検出、セグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、分類、ポーズ、回転境界ボックス（OBB）タスク

Platformは、一般的なデータセットのレイアウト、クラス、ラベル、トレーニング／検証／テストの分割を自動的に認識します。データセットフォルダーは読み取り専用でマウントされるため、Platformがソースファイルのサイズ変更、再エンコード、編集、削除を行うことはありません。アーカイブの展開、NDJSONアセットのダウンロード、動画フレームなど、取り込み時に派生したデータは、同じコンピューター上のプライベートDockerボリュームに書き込まれます。

プレビューとアノテーション#

画像を開くと、ブラウザーは接続されたコンピューターから画像を直接読み込みます。証明書、ホスト名、VPN、プレビュー設定は必要ありません。

アノテーションとデータセットの整理情報はPlatformワークスペースに保存されますが、Platformで編集してもソース画像やラベルファイルは変更されません。

モデルをトレーニングする#

通常のPlatformトレーニングダイアログからトレーニングを開始します。

1. プロジェクトを開き、新しいモデルを選択します。
2. オンプレミスのデータセットを選択します。
3. モデルとトレーニング設定を選択します。
4. トレーニングを開始します。

Platformは接続されたコンピューターでジョブを実行します。利用可能なNVIDIA GPUを使用し、使用できない場合は自動的にCPUに切り替わります。そのため、Macでも専用GPUなしで、COCO8上のYOLO26nのような小規模モデルをトレーニングできます。

実行中、トレーニングファイルは設定済みのモデルフォルダーに書き込まれます。Ultralyticsパッケージは、お客様が管理する他のマシンと同じリモートトレーニング用コールバックを使用します。進行状況とメトリクスはPlatformにストリーミングされ、最良のチェックポイントはPlatformのストレージにアップロードされます。完了したモデルは、既存のダウンロード、推論、エクスポート、デプロイの各手段で使用できます。その他のトレーニング成果物はモデルフォルダーに残ります。オンプレミストレーニングではPlatformのコンピューティングクレジットを使用せず、Platformがトレーニングジョブをクラウドコンピューティングに送信することもありません。

接続を管理する#

Settings > Integrationsを開くと、各コンピューター、そのホスト名とハードウェア、CPUとGPUがオンラインかどうか、最後に報告した時刻を確認できます。コンピューターがシャットダウンしているか接続が失われると、最後に確認された詳細とともにオフラインと表示され、クラウドコンピューティングに切り替わるのではなく、そのデータセットが一時的に利用できなくなります。ワーカーはDockerとともに起動し、コンピューターが再びオンラインになると自動で再接続するため、コマンドを再実行する必要はありません。

ワーカーは自動で更新されます。コンテナの起動時と、アイドル状態が続く間の10分ごとに、Platformから新しいワーカーコードをダウンロードして再起動します。ジョブの実行中に再起動することはありません。セルフアップデートが利用可能になる前に接続したコンピューターは、それぞれで新しいインストールコマンドを一度実行すると、更新が始まります。

接続済みのコンピューターでインストールコマンドを再実行すると、フォルダーを変更したり、Dockerイメージを更新したりできます。コンピューターのホストは変わらないため、データセットは引き続き動作し、ホストが重複して作成されることもありません。

1台のコンピューターにつき1つのワークスペースです。コンピューターで実行できるワーカーは1つです。別のワークスペースからインストールコマンドを実行すると、コンピューターはそのワークスペースに移動し、元のワークスペースのホストから切断されます。

再接続すると、切断されたホスト用に新しいインストールコマンドが発行されます。そのホストを稼働させるコンピューターでコマンドを実行すると、既存のデータセットは再インポートせずに再開します。切断されたホストは、データセットまたはモデルが依存している間だけ一覧に残ります。

切断すると、そのホストのアクセス権が直ちに取り消されます。そのホストに割り当てられたキュー内、開始中、実行中のジョブは、進行中のトレーニングも含めてキャンセルされ、インポート中のデータセットも失敗します。On Premise host disconnected during ingest.インポートが完了したデータセットのクラス、ラベル、アノテーションは保持されますが、再接続するまでプレビューやトレーニングには使用できません。コンピューター上のデータは削除されず、すでにPlatformにアップロードされたモデルも引き続き利用できます。

現在の制限事項#

• 再スキャンはありません。データセットは作成時に一度だけインデックス化されます。その後にソースファイルが変更されても、Platformは変更を検知しません。変更を反映するには、新しいデータセットを作成してください。
• Platform側のコピーを必要とする機能は利用できません。On Premiseデータセットでは、画像のPlatform所有コピーを必要とする機能、つまり自動アノテーション、クラスタリング分析、データセットの複製、変更不可のバージョンスナップショットは利用できません。
• トレーニングは別の場所に移動しません。実行途中にワーカープロセスが停止すると、別の場所で再開されず、実行は失敗します。
• モデルファイルはホスト上に残ります。Platformでモデルを削除またはゴミ箱に移動しても、Platformから削除されるだけで、modelsフォルダーからは削除されません。実行が不要になったら、そのフォルダーを手動で整理してください。

On Premiseデータセット、またはデータセット内の個々の画像を削除しても、削除されるのはPlatform上の参照とアノテーションだけです。ファイルには一切触れません。

セットアップが完了しない場合#

• Dockerから許可を求められる場合:プロンプトを承認し、Dockerの起動を待ちます。セットアップは自動的に続行されます。
• Windowsから再起動を求められる場合:コンピューターを再起動し、Settings > Integrationsに戻って、新しいインストールコマンドを作成します。
• セットアップコマンドの有効期限が切れた場合:新しいインストールコマンドを作成します。各コマンドは一時的なもので、一度だけ使用できます。
• 別のコンピューターがすでにこのホストに再接続した場合:別のコンピューターが先に同じホスト用の再接続コマンドを実行しました。このコンピューター用に新しいインストールコマンドを作成します。
• 接続はオフラインのままです: Docker Desktopを開き、新しく生成されたコマンドを再実行して、On Premiseが実行中と表示されるまでターミナルを開いたままにします。
• プレビューが読み込まれない場合:接続済みのコンピューターのブラウザーでPlatformを開きます。データセットのプレビューは、そのコンピューターから直接表示されます。
• ワーカーログが必要な場合:インストーラーは、Linuxでは/opt/ultralytics-workerに、macOSとWindowsでは~/.ultralytics/workerにログを書き込みます。そのフォルダーでdocker compose logs -fを実行すると、ワーカーのログを追跡できます。

データセット、アノテーション、トレーニングもご覧ください。

よくある質問#