Ask AI를 통한 자동 학습#
Ask AI는 Ultralytics Platform 전반에서 요청을 작업으로 전환합니다. 대화를 통해 데이터셋을 찾고, 모델을 학습 및 비교하고, 이미지를 어노테이션하고, 내보내고, 배포할 수 있습니다.
Ultralytics Platform에 로그인한 다음 Ask AI를 클릭합니다. AI 에이전트는 데이터셋 및 모델과 직접 연동되어 어노테이션, 학습, 내보내기, 배포 등의 작업을 자동화합니다.
Platform 작업을 사용하려면 먼저 개인 워크스페이스의 Settings > API Keys에서 Ultralytics API key를 생성하세요. Ask AI는 기존 개인 키를 자동으로 사용하므로 대화창에 직접 붙여넣을 필요가 없습니다. 팀 워크스페이스에서 작업할 때는 프로젝트 또는 데이터셋 링크를 포함하세요.
시도해 볼 수 있는 프롬프트#
관련 데이터셋 또는 프로젝트를 열고 다음과 같이 질문하세요.
| 목표 | 예시 프롬프트 |
|---|---|
| 프로젝트 시작 | "Wildlife Lab"이라는 비공개 프로젝트를 생성합니다. 야생동물 감지 데이터셋을 찾아 복제한 후, 기준 학습 실행을 준비합니다. |
| 해상도 비교 | 이미지 크기를 640, 800, 960으로 설정하여 이 데이터셋으로 세 가지 모델을 학습합니다. 다른 모든 설정과 데이터셋 분할은 고정합니다. |
| 데이터셋 탐색 | xView에서 컨테이너선, 해운 컨테이너, 크레인을 찾습니다. 항만 물류를 위한 좋은 시작점이 될 수 있나요? |
| 기준선 생성 | 이 데이터셋으로 YOLO26n을 학습하고 실행 이름을 "xview-baseline"으로 지정합니다. |
| 모델 비교 | 완료된 모델을 비교합니다. 어떤 모델이 가장 성능이 좋았으며 그 이유는 무엇인가요? |
| 모델 배포 | 이 프로젝트에서 검증 mAP가 가장 높은 완료된 모델을 배포합니다. 엔드포인트 URL과 상태를 알려주세요. |
| 자동 어노테이션 | 가장 성능이 좋은 호환 모델을 사용하여 이 데이터셋의 레이블이 지정되지 않은 이미지에 어노테이션을 지정합니다. 기존 어노테이션은 유지합니다. |
| 분류 검토 | 어떤 모델의 분류 정확도가 가장 높나요? 어떤 품종이 계속 혼동을 주며, 다음에 무엇을 시도해야 하나요? |
| 모델 내보내기 | 이 모델을 ONNX로 내보내고 준비되면 다운로드 링크를 제공해주세요. |
나만의 코딩 에이전트 사용#
Ask AI는 Platform CLI, ul cloud 및 관련 platform-cli skill을 사용합니다. Claude Code, Codex 또는 기타 호환되는 코딩 에이전트에서 동일한 명령을 사용할 수 있습니다.
설치 및 연결#
아래 설정은 Platform 외부에서 나만의 코딩 에이전트와 함께 Platform CLI를 사용하기 위한 것입니다.
ul CLI는 **Python 3.11+**의 Ultralytics 패키지와 함께 제공됩니다. 설치하거나 업데이트하세요.
pip install -U ultralyticsPlatform API key를 생성하고 에이전트가 사용하는 터미널에 설정합니다. 다음 명령으로 연결을 확인하세요.
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
ul cloud account summary스킬 추가#
Claude Code 및 Codex 플러그인에 대한 Agent Skills installation guide를 따릅니다. 스킬 CLI에서 지원하는 에이전트의 경우 다음 명령으로 Platform 스킬을 설치합니다.
npx skills add ultralytics/skills --skill platform-cli그런 다음 위와 같은 예시 프롬프트를 사용하되, 컨텍스트를 위해 프로젝트 또는 데이터셋 링크를 포함하세요.
명령 직접 실행#
명령에서 프로젝트 및 모델 URL 슬러그를 사용하세요.
ul cloud datasets list
ul cloud models list project=license-plate
ul cloud models training project=license-plate model=baseline
ul cloud training start --helpul cloud --help을 사용하여 명령을 찾고 ul cloud <resource> <operation> --help을 사용하여 해당 인수를 찾습니다. 자세한 내용은 Platform API reference를 참조하세요.