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모델 학습

Ultralytics Platform은 실험 구성부터 실시간 지표 스트리밍을 통한 클라우드 훈련 작업 실행에 이르기까지 YOLO 모델 훈련을 위한 포괄적인 도구를 제공합니다.



참고: Ultralytics 시작하기 - 교육

개요

훈련 섹션은 다음을 지원합니다:

  • 모델을 프로젝트로 구성하여 더 쉽게 관리
  • 클라우드 GPU에서 한 번의 클릭으로 훈련
  • 훈련 중 실시간 지표 모니터링
  • 실험 간 모델 성능 비교
  • 내보내기: 17개 이상의 배포 형식으로 내보냅니다 (지원되는 형식 참조).

Ultralytics 트레인 개요

워크플로우

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
단계설명
프로젝트관련 모델을 구성하기 위한 작업 공간 생성
구성데이터셋, 기본 모델 및 훈련 매개변수를 선택하십시오
Train클라우드 GPU 또는 로컬 하드웨어에서 실행
모니터링실시간 손실 곡선 및 지표 보기
내보내기17개 이상의 배포 형식으로 변환 (세부 정보)

학습 옵션

Ultralytics Platform은 다양한 훈련 접근 방식을 지원합니다:

메서드설명최적 용도
클라우드 트레이닝Ultralytics GPU에서 훈련하기로컬 GPU 불필요, 확장성
지역 교육로컬에서 훈련하고, 메트릭을 플랫폼으로 스트리밍하세요기존 하드웨어, 개인 정보 보호
Colab 훈련플랫폼 통합을 통해 Google 사용하기무료 GPU 액세스

GPU 옵션

Ultralytics Cloud에서 클라우드 학습에 사용 가능한 GPU:

GPU세대VRAM시간당 비용최적 용도
RTX 2000 AdaAda16 GB$0.24소규모 데이터셋, 테스트
RTX A4500Ampere20 GB$0.25중소 규모 데이터셋
RTX 4000 AdaAda20 GB$0.26중간 규모 데이터셋
RTX A5000Ampere24 GB$0.27중간 규모 데이터셋
L4Ada24 GB$0.39추론 최적화
A40Ampere48 GB$0.40더 큰 배치 크기
RTX 3090Ampere24 GB$0.46일반 학습
RTX A6000Ampere48 GB$0.49대규모 모델
RTX PRO 4500Blackwell32 GB$0.54뛰어난 가격/성능
RTX 4090Ada24 GB$0.59최고의 가격 대비 성능
RTX 6000 AdaAda48 GB$0.77대규모 배치 학습
L40SAda48 GB$0.86대규모 배치 학습
RTX 5090Blackwell32 GB$0.89최신 소비자용 세대
L40Ada48 GB$0.99대규모 모델
A100 PCIeAmpere80 GB$1.39프로덕션 학습
A100 SXMAmpere80 GB$1.49프로덕션 학습
RTX PRO 6000Blackwell96 GB$1.69권장 기본값
H100 PCIeHopper80 GB$2.39고성능 훈련
H100 SXMHopper80 GB$2.69가장 빠른 학습
H100 NVLHopper94 GB$3.07최대 성능
H200 NVLHopper143 GB$3.39최대 메모리 (Pro+)
H200 SXMHopper141 GB$3.59최대 성능 (Pro+)
B200Blackwell180 GB$4.99가장 큰 모델 (Pro+)

GPU 액세스

H200 및 B200 GPU를 사용하려면 Pro 또는 Enterprise 요금제가 필요합니다. 그 외의 모든 GPU는 무료 요금제를 포함한 모든 요금제에서 이용 가능합니다.

가입 크레딧

신규 계정은 교육용 가입 크레딧을 받습니다. 자세한 내용은 청구 내역을 확인하세요.

실시간 지표

훈련 중에는 세 개의 하위 탭에서 실시간 메트릭을 볼 수 있습니다.

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

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#FF9800,color:#fff
    style G fill:#9C27B0,color:#fff
하위 탭메트릭
차트박스/클래스/DFL 손실, mAP50, mAP50-95, 정밀도, 재현율
콘솔ANSI 색상과 오류 감지 기능이 포함된 실시간 훈련 로그
시스템GPU , 메모리, 온도, CPU, 디스크

자동 체크포인트

플랫폼은 매 에포크마다 자동으로 체크포인트를 저장합니다. 최상의 모델 (가장 높은 mAP)과 최종 모델은 항상 보존됩니다.

빠른 시작

1분 이내에 클라우드 교육을 시작하세요:

  1. 사이드바에서 프로젝트를 생성합니다.
  2. 새 모델을 클릭합니다.
  3. 모델, 데이터셋 및 GPU 선택하십시오
  4. 학습 시작을 클릭하세요
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset \
  epochs=100 project=username/my-project name=exp1
from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="ul://username/datasets/my-dataset",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

FAQ

학습은 얼마나 걸리나요?

학습 시간은 다음 요소에 따라 달라집니다:

  • 데이터셋 크기 (이미지 수)
  • 모델 크기 (n, s, m, l, x)
  • 에포크 수
  • 선택된 GPU 유형

RTX PRO 6000에서 1000개의 이미지, YOLO26n, 100 에포크로 진행되는 일반적인 훈련 실행은 약 2-3시간이 소요됩니다. 더 작은 실행(RTX 4090에서 500개의 이미지, 50 에포크)은 1시간 이내에 완료됩니다. 자세한 예상 비용은 비용 예시를 참조하십시오.

여러 모델을 동시에 훈련할 수 있나요?

예. 동시 클라우드 훈련 제한은 요금제에 따라 다릅니다: 무료 요금제는 3회, 프로 요금제는 10회, 엔터프라이즈 요금제는 무제한입니다. 추가 병렬 훈련을 원하시면 여러 대의 머신에서 원격 훈련을 활용하세요.

훈련이 실패하면 어떻게 되나요?

학습 실패 시:

  1. 체크포인트는 각 에포크마다 저장됩니다.
  2. 마지막 체크포인트부터 재개할 수 있습니다.
  3. 크레딧은 완료된 컴퓨팅 시간에 대해서만 청구됩니다.

적절한 GPU를 어떻게 선택하나요?

시나리오권장 GPU
대부분의 훈련 업무RTX PRO 6000
대규모 데이터셋 또는 배치 크기H100 SXM 또는 H200 (Pro+)
예산 고려RTX 4090


📅 2개월 전 생성 ✏️ 10일 전 업데이트
glenn-jocherRizwanMunawarsergiuwaxmann

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