Ultralytics Platform Quickstart

Ultralytics Platform은 사용자 친화적이고 직관적으로 설계되어 사용자가 데이터셋을 빠르게 업로드하고 새로운 YOLO 모델을 훈련할 수 있도록 합니다. 다양한 사전 훈련된 모델을 제공하여 사용자가 쉽게 시작할 수 있습니다. 모델이 훈련되면 브라우저에서 직접 테스트하고 한 번의 클릭으로 프로덕션에 배포할 수 있습니다.

journey
    title Your First Model in 5 Minutes
    section Sign Up
      Create account: 5: User
      Select region: 5: User
    section Prepare Data
      Upload dataset: 5: User
      Review images: 4: User
    section Train
      Configure training: 5: User
      Monitor progress: 3: Platform
    section Deploy
      Test model: 5: User
      Deploy endpoint: 5: User

시작하기

Ultralytics Platform은 다양한 간편 가입 옵션을 제공합니다. Google, Apple 또는 GitHub 계정을 사용하거나 단순히 이메일 주소로 등록하고 로그인할 수 있습니다.

지역 선택

가입 시 데이터 지역을 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 이는 데이터, 모델 및 배포가 저장될 위치를 결정하는 중요한 선택입니다.

무료 크레딧

모든 신규 계정에는 클라우드 GPU 용 무료 크레딧이 제공됩니다:

프로필 완성

리전을 선택한 후, 귀하의 정보로 프로필을 완성하십시오.

홈 대시보드

로그인하면 Ultralytics Platform의 홈 페이지로 이동하며, 이 페이지는 포괄적인 개요, 빠른 작업 및 최근 활동을 제공합니다.

사이드바를 통해 플랫폼의 모든 섹션에 접근할 수 있습니다:

상단 섹션:

나의 작업 공간:

하단 섹션:

빠른 작업

홈 페이지에서 다음을 빠르게 수행할 수 있습니다:

• 데이터셋 업로드: 훈련 데이터 준비 시작
• 프로젝트 생성: 새로운 실험 세트 구성
• 모델 훈련: GPU에서 클라우드 훈련 시작

첫 번째 데이터셋 업로드

데이터셋으로 이동하여 "데이터셋 업로드"를 클릭하여 훈련 데이터를 추가하십시오.

Ultralytics Platform은 여러 업로드 형식을 지원합니다:

업로드 후 플랫폼이 데이터를 처리합니다:

1. 이미지는 정규화되고 썸네일이 생성됩니다
2. 레이블은 구문 분석되고 유효성이 검사됩니다
3. 통계는 자동으로 계산됩니다

데이터셋 및 지원되는 형식에 대해 자세히 알아보세요.

첫 번째 프로젝트 생성

프로젝트는 관련 모델과 실험을 정리하는 데 도움이 됩니다. 프로젝트로 이동하여 "프로젝트 생성"을 클릭하세요.

프로젝트의 이름과 선택적 설명을 입력하세요. 프로젝트에는 다음이 포함됩니다:

• 모델: 훈련된 체크포인트
• 활동 로그: 변경 내역

프로젝트에 대해 자세히 알아보세요.

첫 번째 모델 훈련

프로젝트에서 "모델 훈련"을 클릭하여 클라우드 훈련을 시작하세요.

훈련 구성

1. 데이터셋 선택: 업로드된 데이터셋 중에서 선택
2. 모델 선택: 기본 모델(YOLO26n, YOLO26s 등)을 선택하십시오.
3. 에포크 설정: 훈련 반복 횟수
4. GPU 선택: 컴퓨팅 리소스 선택

훈련 모니터링

학습이 시작되면 실시간으로 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다:

• 손실 곡선: 학습 및 검증 손실을 track
• 메트릭: 각 에포크마다 mAP, 정밀도, 재현율 업데이트
• 시스템 통계: GPU 활용률, 메모리 사용량

클라우드 학습에 대해 자세히 알아보세요.

모델 테스트

학습이 완료되면 브라우저에서 모델을 직접 테스트하세요:

1. 모델의 테스트 탭으로 이동
2. 이미지를 업로드하거나 예시 이미지를 사용
3. 바운딩 박스와 함께 추론 결과 확인

추론 매개변수 조정:

• 신뢰도 임계값: 낮은 신뢰도의 예측 필터링
• IoU 임계값: NMS를 위한 오버랩 제어
• 이미지 크기: 추론을 위한 입력 크기 조정

추론에 대해 자세히 알아보세요.

프로덕션 배포

프로덕션 사용을 위해 모델을 전용 엔드포인트에 배포하세요:

1. 모델의 배포 탭으로 이동
2. 글로벌 지도에서 지역 선택 (43개 사용 가능)
3. 엔드포인트를 생성하려면 "배포"를 클릭하세요

엔드포인트는 약 1분 내에 다음을 포함하여 준비됩니다:

• 고유 URL: API 호출을 위한 HTTPS 엔드포인트
• 자동 스케일링: 트래픽에 따라 자동으로 스케일링
• 모니터링: 요청 메트릭 및 로그

엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.

피드백

귀하의 피드백을 소중히 생각합니다! 피드백 버튼을 사용하여 플랫폼 개선에 도움을 주세요.

도움이 필요하신가요?

문제가 발생하거나 질문이 있는 경우:

• 문서: 자세한 가이드를 보려면 이 문서를 탐색하세요.
• Discord: 토론에 참여하려면 저희 Discord 커뮤니티에 가입하세요.
• GitHub: GitHub에 문제를 보고하세요.

5; 20 전에 생성됨 ✏️ 14 전에 업데이트됨

댓글