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配信を伴うクラウドトレーニングジョブの実行まで、YOLOモデルのトレーニングに必要な包括的なツールを提供します。
視聴: Ultralytics Platformを始める - トレーニング
概要#
トレーニングセクションでは、次のことができます。
- モデルをプロジェクトに整理して、管理を簡単にします
- ワンクリックでクラウドGPU上でトレーニングします
- 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
- 実験間でモデルのパフォーマンスを比較します
- 22種類のデプロイ形式にエクスポートします（対応形式を参照してください）。
ワークフロー#
| 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します |
| 設定 | データセット、ベースモデル、トレーニングパラメーターを選択します |
| 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します |
| 監視 | 損失曲線とメトリクスをリアルタイムで表示します |
| エクスポート | 22種類のデプロイ形式に変換します（詳細）。 |
トレーニングオプション#
Ultralytics Platformは、複数のトレーニング方法に対応しています。
| メソッド | 説明 | 最適な用途 |
|---|---|---|
| クラウドトレーニング | Ultralytics CloudのGPUでトレーニングします | ローカルGPUが不要で、スケーラブルです |
| ローカルトレーニング | ローカルでトレーニングし、メトリクスをPlatformに配信します | 既存のハードウェアを活用でき、プライバシーを確保できます |
| Colabトレーニング | Platformと連携したGoogle Colabを使用します | 無料でGPUを利用できます |
RTX PRO 6000より安価なGPUを選択し、Ultralyticsが管理する計算リソースに空きがある場合、Platformは選択したGPUの時間単価のまま、ジョブをRTX PRO 6000で実行します。選択したGPUで実行する場合より早く完了し、コストも抑えられることがあります。このアップグレードによって、時間やコストが増えることはありません。
GPUオプション#
Ultralytics Cloudでのクラウドトレーニングに利用できるGPU：
| GPU | 世代 | VRAM | 時間あたりのコスト | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2000 Ada | Ada | 16 GB | $0.24 | 小規模データセット、テスト |
| RTX A4500 | Ampere | 20 GB | $0.25 | 小～中規模のデータセット |
| RTX 4000 Ada | Ada | 20 GB | $0.26 | 中規模のデータセット |
| RTX A5000 | Ampere | 24 GB | $0.27 | 中規模のデータセット |
| L4 | Ada | 24 GB | $0.39 | 推論に最適化 |
| A40 | Ampere | 48 GB | $0.44 | 大きなバッチサイズ |
| RTX 3090 | Ampere | 24 GB | $0.46 | 一般的なトレーニング |
| RTX A6000 | Ampere | 48 GB | $0.49 | 大規模モデル |
| RTX PRO 4000 | Blackwell | 24 GB | $0.57 | 低予算向けBlackwell |
| RTX PRO 4500 | Blackwell | 32 GB | $0.64 | 価格性能比に優れる |
| RTX 4090 | Ada | 24 GB | $0.69 | 最高の価格性能比 |
| RTX 6000 Ada | Ada | 48 GB | $0.77 | 大きなバッチでのトレーニング |
| L40S | Ada | 48 GB | $0.86 | 大きなバッチでのトレーニング |
| RTX PRO 5000 | Blackwell | 48 GB | $0.96 | 大きなバッチでのトレーニング |
| RTX 5090 | Blackwell | 32 GB | $0.99 | 最新のコンシューマー向け世代 |
| L40 | Ada | 48 GB | $0.99 | 大規模モデル |
| A100 PCIe | Ampere | 80 GB | $1.39 | 本番環境向けトレーニング |
| A100 SXM | Ampere | 80 GB | $1.49 | 本番環境向けトレーニング |
| RTX PRO 6000 | Blackwell | 96 GB | $2.09 | 推奨デフォルト |
| H100 PCIe | Hopper | 80 GB | $2.89 | 高性能トレーニング |
| H100 NVL | Hopper | 94 GB | $3.19 | 最大限のパフォーマンス |
| H100 SXM | Hopper | 80 GB | $3.29 | 最速のトレーニング |
| H200 NVL | Hopper | 143 GB | $3.39 | 最大メモリ |
| H200 SXM | Hopper | 141 GB | $4.39 | 最大限のパフォーマンス |
| B200 | Blackwell | 180 GB | $5.89 | 大規模モデル（Pro+） |
| B300 | Blackwell | 288 GB | $7.39 | 最大規模のモデル（Pro+） |
B200およびB300 GPUを利用するには、ProまたはEnterpriseプランが必要です。それ以外のGPUは、Freeを含むすべてのプランで利用できます。
新規アカウントには、トレーニング用の登録クレジットが付与されます。詳細は請求をご確認ください。
リアルタイムメトリクス#
トレーニング中は、3つのサブタブでライブメトリクスを確認できます。
| サブタブ | メトリクス |
|---|---|
| チャート | タスクメトリクス（検出のmAP50、mAP50-95、precision、recall）、トレーニング／検証の損失、学習率 |
| コンソール | ANSIカラー表示と自動エラー検出に対応したライブトレーニングログ |
| システム | GPU使用率、GPUメモリと温度、CPU、RAM、ネットワークおよびディスクI/O |
最良のチェックポイント（best.pt、最も高いfitnessを記録したエポック）は、トレーニングの実行中に定期的にPlatformへアップロードされ、実行終了時にも再度アップロードされます。そのため、ダウンロード、エクスポート、デプロイには常に、それまでに生成された中で最良のエポックが使用されます。キャンセルされた実行では、アップロードが完了した最後のチェックポイントが保持されます。
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できます。
- サイドバーでプロジェクトを作成します
- New Modelをクリックします
- モデル、データセット、GPUを選択します
- Start Trainingをクリックします
クイックリンク#
- プロジェクト: モデルや実験を整理できます
- モデル：トレーニング済みチェックポイントを管理します
- 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
- AutoTrain：Ask AIを使用して実験を実行し、モデルを比較します
よくある質問#
トレーニング時間は、次の要素によって異なります。
- 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の種類
現在の推定では、RTX PRO 6000で1,000枚の画像、YOLO26n、100エポックの場合は約6分、RTX 4090で500枚の画像、YOLO26n、50エポックの場合は約2分です。実際の所要時間は変動するため、選択したデータセットと設定については、トレーニングダイアログに表示されるライブ推定をご利用ください。コストの例をご覧ください。
はい。同時に実行できるクラウドトレーニングの数はプランによって異なります。Freeでは3件、Proでは10件まで、Enterpriseでは無制限です。さらに並列でトレーニングするには、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。
トレーニングに失敗した場合：
- モデルは失敗としてマークされ、計算インスタンスは終了します
- モデルページに、取得されたエラーを含むエラーバナー、コンソール出力へのリンク、および同じ設定でトレーニングダイアログを再度開くトレーニングを 再試行アクションが表示されます
- 実行状況の報告が4時間途絶えた場合、自動的に失敗としてマークされ、計算リソースが解放されます
- クラウドコンピューティングが開始していた場合は、経過したGPU時間分が請求されます。コンピューティング開始前の失敗では、GPU使用料は発生しません
シナリオ 推奨GPU ほとんどのトレーニングジョブ RTX PRO 6000 大規模なデータセットまたはバッチサイズ H100 SXMまたはH200 コスト重視 RTX 4090