モデルのトレーニング#

Ultralytics Platformは、実験の整理からリアルタイムのメトリクスストリーミングを備えたクラウド学習ジョブの実行まで、YOLOモデルの学習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、以下のことができます。

• 整理: モデルをプロジェクトに分類し、管理を容易にします
• トレーニング: ワンクリックでクラウドGPU上で実行します
• 監視: トレーニング中のリアルタイムメトリクスを監視します
• 比較: 実験全体でモデルのパフォーマンスを比較します
• supported formatsを参照して、20種類のデプロイメントフォーマットにエクスポートします

ワークフロー#

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

トレーニングオプション#

Ultralytics Platformは、複数のトレーニング手法をサポートしています。

GPUオプション#

Ultralytics Cloudでのクラウドトレーニングで利用可能なGPU:

リアルタイムメトリクス#

トレーニング中、以下の3つのサブタブでライブメトリクスを表示できます。

graph LR
    A[Charts]:::start --> B[Loss Curves]:::out
    A --> C[Performance Metrics]:::out
    D[Console]:::start --> E[Live Logs]:::out
    D --> F[Error Detection]:::out
    G[System]:::start --> H[GPU Utilization]:::out
    G --> I[Memory & Temp]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

クイックスタート#

1分以内にクラウドトレーニングを開始する方法：

クイックリンク#

• プロジェクト: モデルと実験の整理
• モデル: トレーニング済みチェックポイントの管理
• クラウドトレーニング: クラウドGPUでのトレーニング

よくある質問 (FAQ)#

トレーニングにはどのくらい時間がかかりますか？#

トレーニング時間は以下に依存します：

• データセットのサイズ（画像数）
• モデルのサイズ (n, s, m, l, x)
• エポック数
• 選択したGPUタイプ

現在の推定では、RTX PRO 6000を使用した1000枚の画像、YOLO26n、100エポックのトレーニングは約6分、RTX 4090を使用した500枚の画像、YOLO26n、50エポックのトレーニングは約2分と予測されます。実際の所要時間は異なるため、選択したデータセットと設定に関するトレーニングダイアログ内のライブ推定値を使用してください。コストの例を参照してください。

複数のモデルを同時にトレーニングできますか？#

はい。同時クラウドトレーニングの制限はプランによって異なります。Freeは3つ、Proは10つ、Enterpriseは無制限です。さらに並列トレーニングを行う場合は、複数のマシンからリモートトレーニングを実行してください。

トレーニングが失敗した場合はどうなりますか？#

トレーニングが失敗した場合：

1. モデルは失敗としてマークされ、コンピュートインスタンスは終了します。
2. ベースモデルから新しいトレーニング実行を開始できます。
3. クラウドコンピュートが開始されている場合、経過したGPU時間が課金されます。コンピュート開始前の障害にはGPU使用料はかかりません

適切なGPUを選ぶには？#