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Ultralytics Platform

Ultralytics Platform은 데이터 준비부터 모델 배포까지 전체 ML 워크플로우를 간소화하는 포괄적인 엔드투엔드 컴퓨터 비전 플랫폼입니다. 인프라 복잡성 없이 프로덕션 준비가 된 컴퓨터 비전 솔루션이 필요한 팀과 개인을 위해 구축되었습니다.

Ultralytics 플랫폼 데이터셋 스크린샷

Ultralytics Platform이란 무엇인가요?

Ultralytics Platform은 분산된 ML 도구를 통합 솔루션으로 대체하도록 설계되었습니다. 다음 기능들을 결합합니다:

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

YOLO26YOLO11 모델을 기본적으로 지원하는 올인원 플랫폼.

워크플로우: 업로드 → 주석 달기 → 학습 → 내보내기 → 배포

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
단계기능
업로드이미지(50MB), 비디오(1GB), ZIP 아카이브(10GB) 자동 처리
어노테이션수동 도구, SAM 스마트 주석, 5가지 모든 작업 유형에 대한 YOLO 자동 레이블링 (자세한 내용은 지원되는 작업 참조)
Train클라우드 GPU (19개 무료 + 3개 Pro 전용), 실시간 지표, 프로젝트 구성
내보내기17가지 배포 형식 (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등; 자세한 내용은 지원되는 형식 참조)
배포전용 엔드포인트, 자동 스케일링, 모니터링을 갖춘 43개 글로벌 리전

수행할 수 있는 작업:

  • 이미지, 비디오, ZIP 아카이브를 업로드하여 학습 데이터셋 생성
  • 5가지 모든 YOLO 작업 유형에 대한 대화형 오버레이를 통해 주석을 시각화합니다 (자세한 내용은 지원되는 작업 참조)
  • 클라우드 GPU (19개 무료, Pro 사용 시 22개)에서 실시간 지표와 함께 모델 훈련
  • 17가지 배포 형식 (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등)으로 내보내기.
  • 배포: 원클릭 전용 엔드포인트를 사용하여 전 세계 43개 지역에 배포
  • 모니터링: 훈련 진행 상황, 배포 상태 및 사용량 지표 모니터링
  • 협업: 프로젝트 및 데이터셋을 커뮤니티에 공개하여 협업

다중 지역 인프라

귀하의 데이터는 귀하의 리전에 유지됩니다. Ultralytics 플랫폼은 세 가지 글로벌 리전에서 인프라를 운영합니다:

리전레이블위치최적 용도
미국미주아이오와, 미국미주 사용자, 미주 지역에서 가장 빠름
유럽유럽, 중동 및 아프리카벨기에, 유럽유럽 사용자, GDPR 준수
AP아시아 태평양홍콩, 아시아 태평양아시아 태평양 사용자, 가장 낮은 APAC 지연 시간

온보딩 시 리전을 선택하며, 모든 데이터, 모델 및 배포는 해당 리전에 유지됩니다.

리전은 영구적입니다

계정 생성 후에는 데이터 지역을 변경할 수 없습니다. 온보딩 과정에서 플랫폼은 각 지역의 지연 시간을 측정하고 가장 가까운 지역을 추천합니다. 신중하게 선택하십시오.

주요 기능

데이터 준비

  • 데이터셋 관리: 이미지, 비디오 또는 ZIP 아카이브를 자동 처리 기능과 함께 업로드
  • 주석 편집기: 5가지 모든 YOLO 작업 유형(detect, segment, pose, OBB, classify)에 대한 수동 주석 (자세한 내용은 지원되는 작업 참조)
  • 스켈레톤 템플릿: 내장된 (사람, 손, 얼굴, 개, 상자) 및 사용자 지정 스켈레톤 템플릿을 사용하여 한 번의 클릭으로 포즈를 주석 처리합니다.
  • SAM 스마트 주석: 5가지 모델(SAM 2.1 (타이니, 스몰, 베이스, 라지) 및 최고 정확도를 위한 새로운 SAM 3)을 사용한 클릭 기반 지능형 주석. 주석 도구 모음에서 이미지별로 모델을 전환할 수 있습니다.
  • 자동 어노테이션: 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 사전 라벨링
  • 데이터셋 버전 관리: 재현 가능한 훈련을 위해 설명이 포함된 번호가 매겨진 NDJSON 스냅샷을 생성합니다.
  • 통계: 클래스 분포, 위치 히트맵 및 차원 분석
graph LR
    A[Upload ZIP/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

지원되는 작업 유형

주석 편집기는 5가지 모든 YOLO 작업 유형을 지원합니다: detect (바운딩 박스), segment (폴리곤), pose (키포인트), OBB (지향성 박스), classify (이미지 레벨 레이블). 각 작업 유형에는 전용 그리기 도구와 키보드 단축키가 있습니다.

모델 학습

  • 클라우드 훈련: 클라우드 GPU (19개 무료, Pro 사용 시 22개)에서 실시간 지표와 함께 훈련합니다.
  • 원격 훈련: 어디서든 훈련하고 (W&B 스타일로) 메트릭을 플랫폼으로 스트리밍합니다.
  • 프로젝트 구성: 관련 모델을 그룹화하고, 실험을 비교하며, 활동을 track합니다.
  • 17가지 내보내기 형식: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등 (자세한 내용은 지원되는 형식 참조)

Ultralytics 플랫폼 프로젝트 스크린샷

웹 UI(클라우드 훈련) 또는 자체 머신(원격 훈련)을 통해 모델을 훈련할 수 있습니다:

  1. 프로젝트로 이동
  2. 클릭 Train Model
  3. 데이터셋, 모델, GPU 및 에포크 선택
  4. 실시간 손실 곡선 및 메트릭 모니터링
# Install ultralytics
pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

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

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)
# Metrics stream to Platform automatically

배포

  • 추론 테스트: 사용자 지정 이미지로 브라우저에서 직접 모델을 테스트합니다.
  • 전용 Endpoints: 자동 스케일링을 통해 43개 글로벌 지역에 배포합니다.
  • 모니터링: 실시간 지표, 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]

배포되면 모든 언어에서 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())
curl -X POST "https://your-endpoint-url/predict" \
  -H "Authorization: Bearer your_api_key" \
  -F "file=@image.jpg"
const form = new FormData();
form.append("file", fileInput.files[0]);

const response = await fetch("https://your-endpoint-url/predict", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer your_api_key" },
    body: form,
});

const results = await response.json();
console.log(results);

계정 관리

  • 팀 및 조직: 팀원과 협업하고 역할 및 초대 관리
  • API Keys: 원격 훈련 및 API 액세스를 위한 안전한 키 관리
  • 크레딧 및 결제: 투명한 가격 책정으로 종량제 훈련
  • 활동 피드: 모든 계정 이벤트 및 작업을 track합니다.
  • 휴지통 및 복원: 항목 복구 기능이 있는 30일간의 소프트 삭제
  • GDPR 준수: 데이터 내보내기 및 계정 삭제

요금제 등급

기능무료Pro ($29/월)엔터프라이즈
가입 크레딧$5 / $25*-사용자 정의
월별 크레딧-좌석당 월 $30사용자 정의
모델100500무제한
동시 학습310무제한
배포310무제한
스토리지100 GB500 GB무제한
클라우드 GPU 유형1922개 (H200/B200 포함)22
-최대 5명최대 50개
지원커뮤니티우선순위전용

*가입 시 $5, 또는 인증된 회사/업무 이메일 사용 시 $25.

다음 리소스를 통해 시작하세요:

FAQ

Ultralytics Platform을 어떻게 시작하나요?

Ultralytics Platform을 시작하려면:

  1. 가입: platform.ultralytics.com에서 계정을 생성합니다.
  2. 지역 선택: 온보딩 중에 데이터 지역(미국, EU 또는 AP)을 선택합니다.
  3. 데이터셋 업로드: 데이터셋 섹션으로 이동하여 데이터를 업로드합니다.
  4. 모델 훈련: 프로젝트를 생성하고 클라우드 GPU에서 훈련을 시작하세요.
  5. 배포: 모델을 테스트하고 전용 엔드포인트에 배포하세요.

자세한 가이드는 빠른 시작 페이지를 참조하세요.

Ultralytics Platform의 이점은 무엇인가요?

Ultralytics Platform이 제공하는 기능은 다음과 같습니다:

  • 통합 워크플로우: 데이터, 훈련, 배포를 한곳에서 처리
  • 다중 리전: 미국, EU 또는 AP 지역의 데이터 상주
  • 노코드 훈련: 코드 작성 없이 고급 YOLO 모델 훈련
  • 실시간 지표: 훈련 진행 상황 스트리밍 및 배포 모니터링
  • 43개 배포 리전: 전 세계 사용자에게 가까운 곳에 모델 배포
  • 5가지 작업 유형: 감지, 분할, pose, OBB 및 분류 지원 (자세한 내용은 작업 문서 참조)
  • AI 지원 주석: SAM 및 자동 레이블링으로 데이터 준비 가속화

클라우드 학습을 위한 어떤 GPU 옵션이 제공되나요?

Ultralytics Platform은 클라우드 훈련을 위해 여러 GPU 유형을 지원합니다:

GPUVRAM시간당 비용최적 용도
RTX 2000 Ada16 GB$0.24소규모 데이터셋, 테스트
RTX A450020 GB$0.24중소 규모 데이터셋
RTX A500024 GB$0.26중간 규모 데이터셋
RTX 4000 Ada20 GB$0.38중간 규모 데이터셋
L424 GB$0.39추론 최적화
A4048 GB$0.40더 큰 배치 크기
RTX 309024 GB$0.46일반 학습
RTX A600048 GB$0.49대규모 모델
RTX 409024 GB$0.59뛰어난 가격/성능
RTX 6000 Ada48 GB$0.77대규모 배치 학습
L40S48 GB$0.86대규모 배치 학습
RTX 509032 GB$0.89최신 세대
L4048 GB$0.99대규모 모델
A100 PCIe80 GB$1.39프로덕션 학습
A100 SXM80 GB$1.49프로덕션 학습
RTX PRO 600096 GB$1.89권장 기본값
H100 PCIe80 GB$2.39가장 빠른 학습
H100 SXM80 GB$2.69가장 빠른 학습
H100 NVL94 GB$3.07고메모리 학습
H200 NVL143 GB$3.39최대 메모리 (Pro+)
H200 SXM141 GB$3.59최대 성능 (Pro+)
B200180 GB$4.99가장 큰 모델 (Pro+)

전체 가격 및 GPU 옵션은 클라우드 학습을 참조하십시오.

원격 학습은 어떻게 작동하나요?

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

패키지 버전 요구 사항

Platform 통합에는 Ultralytics>=8.4.14가 필요합니다. 하위 버전은 Platform과 호환되지 않습니다.

pip install "ultralytics>=8.4.14"
# 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
import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)
# Train using a Platform dataset directly
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

원격 학습에 대한 자세한 내용은 클라우드 학습을 참조하십시오.

어떤 어노테이션 도구를 사용할 수 있나요?

Platform에는 다음을 지원하는 모든 기능을 갖춘 주석 편집기가 포함되어 있습니다:

  • 수동 도구: 바운딩 박스, 폴리곤, 스켈레톤 템플릿이 있는 키포인트, 지향성 박스, 분류
  • 스켈레톤 템플릿: 내장된 (사람, 손, 얼굴, 개, 상자) 또는 사용자 지정 템플릿을 사용하여 모든 키포인트를 한 번에 배치합니다.
  • SAM 스마트 주석: 클릭하여 정밀한 마스크를 생성합니다. 도구 모음 모델 선택기에서 SAM 2.1 타이니/스몰/베이스/라지 또는 새로운 SAM 3 중에서 선택하십시오.
  • 키보드 단축키: 단축키를 사용한 효율적인 워크플로우
단축키작업
V모드 선택
SSAM 스마트 주석 모드
A자동 주석 모드
1 - 9숫자로 클래스 선택
Delete선택된 어노테이션 삭제
Ctrl+Z실행 취소
Ctrl+Y다시 실행
Escape현재 작업 취소

전체 가이드는 주석을 참조하십시오.

어떤 내보내기 형식이 지원됩니까?

플랫폼은 17가지 배포 형식을 지원합니다:

형식파일 확장자사용 사례
ONNX.onnx크로스 플랫폼 배포
TorchScript.torchscriptC++ 배포
OpenVINO_openvino_modelIntel 하드웨어
TensorRT.engineNVIDIA GPU 추론
CoreML.mlpackageApple 기기
TFLite.tflite모바일/엣지 기기
TF SavedModel_saved_modelTensorFlow 생태계
TF GraphDef.pbTensorFlow 레거시
PaddlePaddle_paddle_modelBaidu 생태계
NCNN_ncnn_model모바일 (Android/ARM)
엣지 TPU_edgetpu.tfliteGoogle Coral 기기
TF.js_web_model브라우저 배포
MNN.mnnAlibaba 모바일
RKNN_rknn_model록칩 NPU
IMX500_imx_modelSony IMX500 센서
Axelera_axelera_modelAxelera AI 가속기
ExecuTorch_executorch_modelPyTorch 모바일

형식별 옵션은 모델 내보내기, 내보내기 모드 가이드통합 색인을 참조하십시오.

문제 해결

데이터셋 문제

문제솔루션
데이터셋이 처리되지 않습니다.지원되는 파일 형식(JPEG, PNG, WebP 등)인지 확인하십시오. 최대 파일 크기: 이미지 50MB, 비디오 1GB, ZIP 10GB
주석 누락레이블이 다음 위치에 있는지 확인하십시오. YOLO 형식 와 함께 .txt 이미지 파일 이름과 일치하는 .txt 파일
"훈련 분할 필요"추가 train/ 데이터셋 구조의 폴더에 있거나, 다음 위치에 분할을 생성하십시오. 데이터셋 설정
클래스 이름이 정의되지 않았습니다.추가 data.yaml .yaml 파일에 names: 목록 (참조 YOLO 형식), 또는 데이터셋 설정에서 클래스를 정의하십시오.

학습 문제

문제솔루션
훈련이 시작되지 않습니다.설정 > 결제에서 크레딧 잔액을 확인하십시오. 양수 잔액이 필요합니다.
메모리 부족 오류배치 크기를 줄이거나, 더 작은 모델(n/s)을 사용하거나, 더 많은 VRAM을 가진 GPU를 선택하세요.
낮은 지표데이터셋 품질을 확인하고, 에포크를 늘리고, 데이터 증강을 시도하고, 클래스 균형을 확인하세요.
학습 속도 저하더 빠른 GPU를 선택하고, 이미지 크기를 줄이며, 데이터셋이 병목 현상을 일으키지 않는지 확인하십시오.

배포 문제

문제솔루션
엔드포인트가 응답하지 않습니다.엔드포인트 상태(준비됨 vs 중지됨)를 확인하십시오. 콜드 스타트는 5-15초가 소요될 수 있습니다.
401 권한 없음API 키가 올바르고 필요한 스코프를 가지고 있는지 확인하십시오.
느린 추론모델 크기를 확인하고, TensorRT 내보내기를 고려하며, 더 가까운 지역을 선택하십시오.
내보내기 실패일부 형식은 특정 모델 아키텍처를 요구합니다. 가장 광범위한 호환성을 위해 ONNX를 시도해 보십시오.

자주 묻는 질문

가입 후 사용자 이름을 변경할 수 있습니까?

아니요, 사용자 이름은 영구적이므로 변경할 수 없습니다. 가입 시 신중하게 선택하십시오.

데이터 지역을 변경할 수 있나요?

아니요, 데이터 리전은 가입 시 선택되며 변경할 수 없습니다. 리전을 변경하려면 새 계정을 생성하고 데이터를 다시 업로드해야 합니다.

더 많은 크레딧을 얻으려면 어떻게 해야 합니까?

설정 > 결제 > 크레딧 추가로 이동하십시오. $5에서 $1000까지 크레딧을 구매할 수 있습니다. 구매한 크레딧은 만료되지 않습니다.

훈련이 실패하면 어떻게 되나요?

완료된 컴퓨팅 시간에 대해서만 요금이 부과됩니다. 체크포인트가 저장되므로 훈련을 재개할 수 있습니다.

학습된 모델을 다운로드할 수 있나요?

예, 모든 모델 페이지에서 다운로드 아이콘을 클릭하여 .pt 파일 또는 내보낸 형식.

내 작업을 공개적으로 공유하려면 어떻게 해야 합니까?

프로젝트 또는 데이터셋 설정을 편집하고 가시성을 "공개"로 전환하십시오. 공개 콘텐츠는 탐색 페이지에 표시됩니다.

파일 크기 제한은 어떻게 됩니까?

이미지: 50MB, 비디오: 1GB, ZIP 아카이브: 10GB. 더 큰 파일은 여러 업로드로 분할하십시오.

삭제된 항목은 휴지통에 얼마나 오래 보관됩니까?

30일입니다. 그 후에는 항목이 영구적으로 삭제되어 복구할 수 없습니다.

플랫폼 모델을 상업적으로 사용할 수 있습니까?

무료 및 Pro 플랜은 AGPL 라이선스를 사용합니다. AGPL 요구 사항 없이 상업적으로 사용하려면 엔터프라이즈 라이선싱에 대해 sales@ultralytics.com으로 문의하십시오.



📅 2개월 전 생성 ✏️ 2일 전 업데이트
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