모델 학습

Ultralytics Platform은 실험 정리부터 실시간 메트릭 스트리밍을 통한 클라우드 학습 작업 실행까지, YOLO 모델 학습을 위한 포괄적인 도구를 제공합니다.

개요

학습 섹션은 다음 기능을 지원합니다:

• 모델 정리: 관리를 용이하게 하기 위해 모델을 프로젝트별로 정리합니다.
• 학습: 클릭 한 번으로 클라우드 GPU에서 학습을 실행합니다.
• 모니터링: 학습 중 실시간 메트릭을 모니터링합니다.
• 비교: 실험 간 모델 성능을 비교합니다.
• 내보내기: 17개 이상의 배포 형식으로 내보냅니다(지원 형식 참조).

워크플로

graph LR
    A[📁 Project] --> B[⚙️ Configure]
    B --> C[🚀 Train]
    C --> D[📈 Monitor]
    D --> E[📦 Export]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff
    style E fill:#00BCD4,color:#fff

학습 옵션

Ultralytics Platform은 다음과 같은 다양한 학습 접근 방식을 지원합니다:

GPU 옵션

Ultralytics 클라우드에서 학습에 사용할 수 있는 GPU는 다음과 같습니다:

실시간 메트릭

학습 중 세 개의 하위 탭에서 실시간 메트릭을 확인할 수 있습니다:

graph LR
    A[Charts] --> B[Loss Curves]
    A --> C[Performance Metrics]
    D[Console] --> E[Live Logs]
    D --> F[Error Detection]
    G[System] --> H[GPU Utilization]
    G --> I[Memory & Temp]

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#FF9800,color:#fff
    style G fill:#9C27B0,color:#fff

빠른 시작

1분 이내에 클라우드 학습을 시작하는 방법:

빠른 링크

• 프로젝트: 모델 및 실험 정리
• 모델: 학습된 체크포인트 관리
• 클라우드 학습: 클라우드 GPU에서 학습

FAQ

학습에 얼마나 걸립니까?

학습 시간은 다음에 따라 달라집니다:

• 데이터셋 크기 (이미지 수)
• 모델 크기 (n, s, m, l, x)
• 에포크 수
• 선택한 GPU 유형

이미지 1000장, YOLO26n 모델, 100 에포크로 RTX PRO 6000에서 학습 시 약 2~3시간이 소요됩니다. 소규모 학습(이미지 500장, 50 에포크, RTX 4090)은 1시간 이내에 완료됩니다. 자세한 견적은 비용 예시를 참조하십시오.

여러 모델을 동시에 학습할 수 있습니까?

네. 동시 클라우드 학습 제한은 플랜에 따라 다릅니다. Free는 3개, Pro는 10개까지 가능하며, Enterprise는 무제한입니다. 병렬 학습을 추가하려면 여러 머신에서 원격 학습을 사용하십시오.

학습이 실패하면 어떻게 됩니까?

학습이 실패할 경우:

1. 체크포인트는 각 에포크마다 저장됩니다.
2. 마지막 체크포인트부터 학습을 재개할 수 있습니다.
3. 크레딧은 완료된 컴퓨팅 시간에 대해서만 청구됩니다.

적절한 GPU를 선택하는 방법은 무엇입니까?