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モデルトレーニング

Ultralytics 、実験の管理からリアルタイムメトリクスストリーミングを伴うクラウドトレーニングジョブの実行まで、YOLO トレーニングのための包括的なツールを提供します。

概要

トレーニングセクションでは、以下のことをお手伝いします：

  • モデルをプロジェクトに整理して管理を容易にする
  • ワンクリックでクラウドGPU上でトレーニング
  • トレーニング中のリアルタイム指標を監視する
  • 実験間でモデルの性能を比較する

ワークフロー

graph LR
    A[📁 Project] --> B[⚙️ Configure]
    B --> C[🚀 Train]
    C --> D[📈 Monitor]
    D --> E[📦 Export]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff
    style E fill:#00BCD4,color:#fff
ステージ説明
プロジェクト関連するモデルを整理するためのワークスペースを作成する
設定データセット、ベースモデル、およびトレーニングパラメータを選択する
トレーニングクラウドGPUまたはローカルハードウェアで実行
監視リアルタイムの損失曲線と指標を表示する
エクスポート17のデプロイ形式に変換する

トレーニングオプション

Ultralytics 複数のトレーニング手法をサポートします：

メソッド説明最適
クラウドトレーニングプラットフォームクラウドのGPUでトレーニングローカルGPUなし、スケーラビリティ
リモートトレーニングローカルでトレーニングし、メトリクスをプラットフォームにストリーミングする既存のハードウェア、プライバシー
ColabトレーニングGoogle をPlatform統合と併用する無料GPU

GPU

クラウドトレーニングで利用可能なGPU:

GPUVRAMパフォーマンス費用
RTX 309024ギガバイト良い時給0.44ドル
RTX 409024ギガバイト素晴らしい時給0.74ドル
L40S48ギガバイト非常に良い時給1.14ドル
A100 40GB40ギガバイト素晴らしい1.29ドル/時間
A100 80GB80ギガバイト素晴らしい1.99ドル/時間
H100 80GB80ギガバイト最適時給3.99ドル

無料トレーニング

新規アカウントはトレーニング用クレジットを受け取ります。詳細は請求情報をご確認ください。

リアルタイム指標

トレーニング中に、ライブメトリクスを表示します：

  • 損失曲線：ボックス損失、クラス損失、DFL損失
  • 性能指標:mAP50,mAP50, 精度, リコール率
  • システム統計:GPU 、メモリ使用量
  • チェックポイント：最適重みの自動保存

よくある質問

トレーニングにはどれくらい時間がかかりますか？

トレーニング時間は以下によって異なります：

  • データセットサイズ（画像数）
  • モデルサイズ（n、s、m、l、x）
  • エポック数
  • 選択されたGPU

典型的なトレーニング実行（1000枚の画像、YOLO11n、100エポック）をRTX 4090で実行する場合、約30～60分かかります。

複数のモデルを同時に学習させることができますか？

クラウドトレーニングは現在、アカウントごとに1つの同時トレーニングジョブをサポートしています。並列トレーニングを行う場合は、複数のマシンからのリモートトレーニングをご利用ください。

訓練が失敗したらどうなるのか？

トレーニングが失敗した場合：

  1. 各エポックでチェックポイントが保存される
  2. 最後のチェックポイントから再開できます
  3. クレジットは、完了した計算時間に対してのみ課金されます

適切なGPUをどのように選べばよいですか？

シナリオ推奨GPU
Small datasets (<5000 images)RTX 4090
中規模データセット（5000～50000枚の画像）A100 40GB
大規模なデータセットまたはバッチサイズA100 80GB または H100
予算重視のRTX 3090


📅 0日前に作成 ✏️ 0日前に更新
glenn-jocher

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