Link to this sectionUltralytics Platform#

Ultralytics Platform은 데이터 준비부터 모델 배포까지 전체 ML 워크플로우를 간소화하는 종합적인 엔드투엔드 컴퓨터 비전 플랫폼입니다. 인프라 복잡성 없이 프로덕션급 computer vision 솔루션이 필요한 팀과 개인을 위해 구축되었습니다.

Link to this sectionUltralytics Platform이란 무엇인가요?#

Ultralytics Platform은 파편화된 ML 도구를 단일화된 솔루션으로 대체하도록 설계되었습니다. 다음과 같은 기능을 통합합니다:

• Roboflow - 데이터 관리 및 어노테이션
• Weights & Biases - 실험 추적
• SageMaker - 클라우드 학습
• HuggingFace - 모델 배포
• Arize - 모니터링

YOLO26 및 YOLO11 모델을 기본 지원하는 올인원 플랫폼입니다.

Link to this section워크플로우: 업로드 → 어노테이션 → 학습 → 내보내기 → 배포#

이 플랫폼은 엔드투엔드 워크플로우를 제공합니다:

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload] --> B[Annotate]
        B --> C[Analyze]
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure] --> E[Train on GPU]
        E --> F[View Metrics]
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export] --> H[Deploy Endpoint]
        H --> I[Monitor]
    end
    Data --> Train --> Deploy

수행 가능한 작업:

• 업로드: 이미지, 비디오 및 데이터셋 파일을 업로드하여 학습 데이터셋 생성
• 시각화: 6가지 모든 YOLO 작업 유형에 대한 대화형 오버레이로 어노테이션 확인(지원되는 tasks 참조)
• 학습: 클라우드 GPU(모든 플랜에서 22개, B200 및 B300은 Pro 또는 Enterprise 사용 시 24개)를 사용하여 실시간 메트릭과 함께 모델 학습
• 내보내기: 19개 이상의 배포 형식 (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등)으로 내보내기
• 배포: 클릭 한 번으로 43개 글로벌 리전에 전용 엔드포인트 배포
• 모니터링: 학습 진행 상황, 배포 상태 및 사용량 메트릭 모니터링
• 협업: 프로젝트와 데이터셋을 커뮤니티에 공개하여 협업

Link to this section멀티 리전 인프라#

귀하의 데이터는 해당 리전에 보관됩니다. Ultralytics Platform은 3개의 글로벌 리전에서 인프라를 운영합니다:

온보딩 중에 리전을 선택하면 모든 데이터, 모델 및 배포는 해당 리전에 유지됩니다.

Link to this section주요 특징#

Link to this section데이터 준비#

• 데이터셋 관리: 자동 처리를 통해 이미지, 비디오 또는 데이터셋 파일 업로드
• Annotation Editor: 6가지 모든 YOLO 작업 유형(감지, 분할, 의미론적 분할, 포즈, OBB, 분류; 지원되는 tasks 참조)에 대한 수동 어노테이션
• 스켈레톤 템플릿: 클릭 한 번으로 포즈 어노테이션을 수행할 수 있는 내장(사람, 손, 얼굴, 개, 상자) 및 사용자 지정 스켈레톤 템플릿
• 스마트 어노테이션: 어노테이션 툴바에서 감지, 분할, 의미론적 분할 및 OBB 작업을 위해 SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, 사전 학습된 Ultralytics YOLO 모델 또는 직접 미세 조정(fine-tune)한 YOLO 모델 사용
• 데이터셋 버전 관리: 재현 가능한 학습을 위해 설명이 포함된 번호가 매겨진 NDJSON 스냅샷 생성
• 통계: 클래스 분포, 위치 히트맵 및 차원 분석

graph LR
    A[Upload Dataset/Images/Video] --> B[Auto-Process]
    B --> C[Browse & Filter]
    C --> D{Annotate}
    D --> E[Manual Tools]
    D --> F[SAM Smart]
    D --> G[YOLO Auto-Label]
    E --> H[Train-Ready Dataset]
    F --> H
    G --> H

Link to this section모델 학습#

• 클라우드 학습: 실시간 메트릭과 함께 클라우드 GPU(모든 플랜에서 22개, Pro 또는 Enterprise 사용 시 B200 및 B300용 24개)로 학습
• 원격 학습: 어디서나 학습하고 플랫폼으로 메트릭 스트리밍(W&B 스타일)
• 프로젝트 구성: 관련 모델 그룹화, 실험 비교, 활동 추적
• 19개 이상의 내보내기 형식: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등(지원되는 formats 참조)

웹 UI(클라우드 학습) 또는 자신의 머신(원격 학습)을 통해 모델을 학습할 수 있습니다:

Link to this section배포#

• 추론 테스트: 사용자 지정 이미지로 브라우저에서 직접 모델 테스트
• 전용 엔드포인트: 기본적으로 scale-to-zero(단일 활성 인스턴스) 기능이 포함된 43개의 글로벌 리전으로 배포
• 모니터링: 실시간 메트릭, 요청 로그 및 성능 대시보드

graph LR
    A[Trained Model] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

배포 후에는 어떤 언어에서든 엔드포인트를 호출할 수 있습니다:

import requests

url = "https://your-endpoint-url/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(url, headers=headers, files={"file": f})

print(response.json())

Link to this section계정 관리#

• 팀 및 조직: 팀 구성원과 협업, 역할 및 초대 관리
• API 키: 원격 학습 및 API 액세스를 위한 안전한 키 관리
• 크레딧 및 결제: 투명한 가격 정책의 종량제 학습
• 활동 피드: 모든 계정 이벤트 및 작업 추적
• 휴지통 및 복구: 30일 소프트 삭제 및 항목 복구
• GDPR 준수: 데이터 내보내기 및 계정 삭제

Link to this section빠른 링크#

다음 리소스로 시작해보세요:

• Quickstart: 첫 프로젝트를 생성하고 몇 분 만에 모델 학습
• Datasets: 학습 데이터 업로드 및 관리
• Annotation: 수동 및 AI 보조 도구로 데이터 라벨링
• Projects: 모델 및 실험 구성
• Cloud Training: 클라우드 GPU에서 학습
• Inference: 모델 테스트
• Endpoints: 모델을 프로덕션 환경에 배포
• Monitoring: 배포 성능 추적
• API Keys: API 액세스 관리
• Billing: 크레딧 및 결제
• Activity: 계정 이벤트 추적
• Trash: 삭제된 항목 복구
• REST API: API 참조

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionUltralytics Platform을 어떻게 시작하나요?#

Ultralytics Platform을 시작하려면:

1. 회원가입: platform.ultralytics.com에서 계정 생성
2. 리전 선택: 온보딩 중 데이터 리전(US, EU 또는 AP) 선택
3. 데이터셋 업로드: Datasets 섹션으로 이동하여 데이터 업로드
4. 모델 학습: 프로젝트를 생성하고 클라우드 GPU에서 학습 시작
5. 배포: 모델을 테스트하고 전용 엔드포인트에 배포

자세한 가이드는 Quickstart 페이지를 참조하십시오.

Link to this sectionUltralytics Platform의 이점은 무엇인가요?#

Ultralytics Platform은 다음을 제공합니다:

• 통합 워크플로우: 데이터, 학습 및 배포를 한곳에서 관리
• 멀티 리전: US, EU 또는 AP 리전 내 데이터 레지던시
• 노코드 학습: 코딩 없이 고급 YOLO 모델 학습
• 실시간 메트릭: 학습 진행 상황을 스트리밍하고 배포를 모니터링합니다.
• 43개 배포 지역: 전 세계 사용자 근처에 모델을 배포합니다.
• 6가지 작업 유형: 탐지(detection), 인스턴스 세그멘테이션(instance segmentation), 시맨틱 세그멘테이션(semantic segmentation), 포즈(pose), OBB, 분류(classification)를 지원합니다 (작업 문서 참조).
• AI 보조 어노테이션: SAM 및 YOLO 모델을 활용한 스마트 어노테이션으로 데이터 준비 속도를 높입니다.

Link to this section클라우드 학습에 사용할 수 있는 GPU 옵션은 무엇입니까?#

Ultralytics Platform은 클라우드 학습을 위해 다양한 GPU 유형을 지원합니다:

전체 가격 및 GPU 옵션은 클라우드 학습을 참조하십시오.

Link to this section원격 학습은 어떻게 작동합니까?#

사용자의 자체 하드웨어에서 모델을 학습시키고 Weights & Biases와 유사하게 실시간 메트릭을 플랫폼으로 스트리밍할 수 있습니다.

pip install "ultralytics>=8.4.60"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

원격 학습에 대한 자세한 내용은 클라우드 학습을 참조하십시오.

Link to this section어떤 어노테이션 도구를 사용할 수 있습니까?#

이 플랫폼에는 다음을 지원하는 모든 기능을 갖춘 어노테이션 편집기가 포함되어 있습니다:

• 수동 도구: 바운딩 박스, 폴리곤, 스켈레톤 템플릿을 포함한 키포인트, 방향성 박스, 분류
• 스켈레톤 템플릿: 내장된 템플릿(사람, 손, 얼굴, 개, 박스) 또는 사용자 지정 템플릿을 사용하여 모든 키포인트를 한 번에 배치합니다.
• 스마트 어노테이션: 클릭 기반 어노테이션을 위해 SAM 2.1 또는 SAM 3을 사용하거나, 툴바에서 사전 학습된 Ultralytics YOLO 모델 및 직접 미세 조정(fine-tuned)한 YOLO 모델을 실행하여 탐지, 세그멘테이션, 시맨틱, OBB 작업을 수행합니다.
• 키보드 단축키: 단축키를 통한 효율적인 워크플로우

전체 가이드는 어노테이션을 참조하십시오.

Link to this section어떤 내보내기 형식이 지원됩니까?#

이 플랫폼은 19개 이상의 배포 형식을 지원합니다:

형식별 옵션은 모델 내보내기, 내보내기 모드 가이드 및 통합 인덱스를 참조하십시오.

Link to this section문제 해결#

Link to this section데이터셋 문제#

Link to this section학습 문제#

Link to this section배포 문제#

Link to this section자주 묻는 질문#