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 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
YOLO26 및 YOLO11 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
| 단계 | 기능 |
|---|---|
| 업로드 | 이미지(50MB), 비디오(1GB), ZIP 아카이브(10GB) 자동 처리 |
| 어노테이션 | 수동 도구, SAM 스마트 주석, 5가지 모든 작업 유형에 대한 YOLO 자동 레이블링 (자세한 내용은 지원되는 작업 참조) |
| Train | 클라우드 GPU (19개 무료 + 3개 Pro 전용), 실시간 지표, 프로젝트 구성 |
| 내보내기 | 17가지 배포 형식 (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등; 자세한 내용은 지원되는 형식 참조) |
| 배포 | 전용 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:
| 리전 | 레이블 | 위치 | 최적 용도 |
|---|---|---|---|
| 미국 | 미주 | 아이오와, 미국 | 미주 사용자, 미주 지역에서 가장 빠름 |
| 유럽 | 유럽, 중동 및 아프리카 | 벨기에, 유럽 | 유럽 사용자, GDPR 준수 |
| AP | 아시아 태평양 | 홍콩, 아시아 태평양 | 아시아 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)

웹 UI(클라우드 훈련) 또는 자체 머신(원격 훈련)을 통해 모델을 훈련할 수 있습니다:
- 프로젝트로 이동
- 클릭
Train Model - 데이터셋, 모델, GPU 및 에포크 선택
- 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
| 기능 | 무료 | Pro ($29/월) | 엔터프라이즈 |
|---|---|---|---|
| 가입 크레딧 | $5 / $25* | - | 사용자 정의 |
| 월별 크레딧 | - | 좌석당 월 $30 | 사용자 정의 |
| 모델 | 100 | 500 | 무제한 |
| 동시 학습 | 3 | 10 | 무제한 |
| 배포 | 3 | 10 | 무제한 |
| 스토리지 | 100 GB | 500 GB | 무제한 |
| 클라우드 GPU 유형 | 19 | 22개 (H200/B200 포함) | 22 |
| 팀 | - | 최대 5명 | 최대 50개 |
| 지원 | 커뮤니티 | 우선순위 | 전용 |
*가입 시 $5, 또는 인증된 회사/업무 이메일 사용 시 $25.
빠른 링크
다음 리소스를 통해 시작하세요:
- 빠른 시작: 첫 프로젝트를 생성하고 몇 분 안에 모델을 훈련합니다.
- 데이터셋: 훈련 데이터를 업로드하고 관리합니다.
- 어노테이션: 수동 및 AI 지원 도구를 사용하여 데이터에 레이블을 지정합니다.
- 프로젝트: 모델과 실험을 구성합니다.
- 클라우드 훈련: 클라우드 GPU에서 훈련합니다.
- 추론: 모델을 테스트합니다.
- Endpoints: 모델을 프로덕션에 배포합니다.
- 모니터링: 배포 성능을 track합니다.
- API Keys: API 액세스를 관리합니다.
- 결제: 크레딧 및 결제
- 활동: 계정 이벤트를 track합니다.
- 휴지통: 삭제된 항목 복구
- REST API: API 참조
FAQ
Ultralytics Platform을 어떻게 시작하나요?
Ultralytics Platform을 시작하려면:
- 가입: platform.ultralytics.com에서 계정을 생성합니다.
- 지역 선택: 온보딩 중에 데이터 지역(미국, EU 또는 AP)을 선택합니다.
- 데이터셋 업로드: 데이터셋 섹션으로 이동하여 데이터를 업로드합니다.
- 모델 훈련: 프로젝트를 생성하고 클라우드 GPU에서 훈련을 시작하세요.
- 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:
| GPU | VRAM | 시간당 비용 | 최적 용도 |
|---|---|---|---|
| RTX 2000 Ada | 16 GB | $0.24 | 소규모 데이터셋, 테스트 |
| RTX A4500 | 20 GB | $0.24 | 중소 규모 데이터셋 |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.26 | 중간 규모 데이터셋 |
| RTX 4000 Ada | 20 GB | $0.38 | 중간 규모 데이터셋 |
| L4 | 24 GB | $0.39 | 추론 최적화 |
| A40 | 48 GB | $0.40 | 더 큰 배치 크기 |
| RTX 3090 | 24 GB | $0.46 | 일반 학습 |
| RTX A6000 | 48 GB | $0.49 | 대규모 모델 |
| RTX 4090 | 24 GB | $0.59 | 뛰어난 가격/성능 |
| RTX 6000 Ada | 48 GB | $0.77 | 대규모 배치 학습 |
| L40S | 48 GB | $0.86 | 대규모 배치 학습 |
| RTX 5090 | 32 GB | $0.89 | 최신 세대 |
| L40 | 48 GB | $0.99 | 대규모 모델 |
| A100 PCIe | 80 GB | $1.39 | 프로덕션 학습 |
| A100 SXM | 80 GB | $1.49 | 프로덕션 학습 |
| RTX PRO 6000 | 96 GB | $1.89 | 권장 기본값 |
| H100 PCIe | 80 GB | $2.39 | 가장 빠른 학습 |
| H100 SXM | 80 GB | $2.69 | 가장 빠른 학습 |
| H100 NVL | 94 GB | $3.07 | 고메모리 학습 |
| H200 NVL | 143 GB | $3.39 | 최대 메모리 (Pro+) |
| H200 SXM | 141 GB | $3.59 | 최대 성능 (Pro+) |
| B200 | 180 GB | $4.99 | 가장 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
| 단축키 | 작업 |
|---|---|
V | 모드 선택 |
S | SAM 스마트 주석 모드 |
A | 자동 주석 모드 |
1 - 9 | 숫자로 클래스 선택 |
Delete | 선택된 어노테이션 삭제 |
Ctrl+Z | 실행 취소 |
Ctrl+Y | 다시 실행 |
Escape | 현재 작업 취소 |
전체 가이드는 주석을 참조하십시오.
어떤 내보내기 형식이 지원됩니까?
플랫폼은 17가지 배포 형식을 지원합니다:
| 형식 | 파일 확장자 | 사용 사례 |
|---|---|---|
| ONNX | .onnx | 크로스 플랫폼 배포 |
| TorchScript | .torchscript | C++ 배포 |
| OpenVINO | _openvino_model | Intel 하드웨어 |
| TensorRT | .engine | NVIDIA GPU 추론 |
| CoreML | .mlpackage | Apple 기기 |
| TFLite | .tflite | 모바일/엣지 기기 |
| TF SavedModel | _saved_model | TensorFlow 생태계 |
| TF GraphDef | .pb | TensorFlow 레거시 |
| PaddlePaddle | _paddle_model | Baidu 생태계 |
| NCNN | _ncnn_model | 모바일 (Android/ARM) |
| 엣지 TPU | _edgetpu.tflite | Google Coral 기기 |
| TF.js | _web_model | 브라우저 배포 |
| MNN | .mnn | Alibaba 모바일 |
| RKNN | _rknn_model | 록칩 NPU |
| IMX500 | _imx_model | Sony IMX500 센서 |
| Axelera | _axelera_model | Axelera AI 가속기 |
| ExecuTorch | _executorch_model | PyTorch 모바일 |
형식별 옵션은 모델 내보내기, 내보내기 모드 가이드 및 통합 색인을 참조하십시오.
문제 해결
데이터셋 문제
| 문제 | 솔루션 |
|---|---|
| 데이터셋이 처리되지 않습니다. | 지원되는 파일 형식(JPEG, PNG, WebP 등)인지 확인하십시오. 최대 파일 크기: 이미지 50MB, 비디오 1GB, ZIP 10GB |
| 주석 누락 | 레이블이 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
| 문제 | 솔루션 |
|---|---|
| 훈련이 시작되지 않습니다. | 설정 > 결제에서 크레딧 잔액을 확인하십시오. 양수 잔액이 필요합니다. |
| 메모리 부족 오류 | 배치 크기를 줄이거나, 더 작은 모델(n/s)을 사용하거나, 더 많은 VRAM을 가진 GPU를 선택하세요. |
| 낮은 지표 | 데이터셋 품질을 확인하고, 에포크를 늘리고, 데이터 증강을 시도하고, 클래스 균형을 확인하세요. |
| 학습 속도 저하 | 더 빠른 GPU를 선택하고, 이미지 크기를 줄이며, 데이터셋이 병목 현상을 일으키지 않는지 확인하십시오. |
배포 문제
| 문제 | 솔루션 |
|---|---|
| 엔드포인트가 응답하지 않습니다. | 엔드포인트 상태(준비됨 vs 중지됨)를 확인하십시오. 콜드 스타트는 5-15초가 소요될 수 있습니다. |
| 401 권한 없음 | API 키가 올바르고 필요한 스코프를 가지고 있는지 확인하십시오. |
| 느린 추론 | 모델 크기를 확인하고, TensorRT 내보내기를 고려하며, 더 가까운 지역을 선택하십시오. |
| 내보내기 실패 | 일부 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.