Link to this section모델 학습#

Ultralytics Platform은 실험 정리부터 실시간 지표 스트리밍을 통한 클라우드 학습 작업 실행에 이르기까지, YOLO 모델 학습을 위한 포괄적인 도구를 제공합니다.

Link to this section개요#

학습 섹션은 다음 기능을 지원합니다:

• 구성(Organize): 더 쉬운 관리를 위해 모델을 프로젝트별로 정리
• 학습(Train): 클릭 한 번으로 클라우드 GPU에서 학습
• 모니터링(Monitor): 학습 중 실시간 지표 확인
• 비교(Compare): 실험 간 모델 성능 비교
• 내보내기(Export): 19개 이상의 배포 형식으로 변환(지원 형식 참조)

Link to this section워크플로우#

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

Link to this section학습 옵션#

Ultralytics Platform은 다양한 학습 방식을 지원합니다:

Link to this sectionGPU 옵션#

Ultralytics 클라우드에서 학습에 사용할 수 있는 GPU:

Link to this section실시간 메트릭#

학습 중에 세 가지 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

Link to this section빠른 시작#

1분 이내에 클라우드 학습을 시작하는 방법:

Link to this section빠른 링크#

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

Link to this sectionFAQ#

Link to this section학습에 얼마나 걸리나요?#

학습 시간은 다음에 따라 달라집니다:

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

RTX PRO 6000에서 1000개의 이미지, YOLO26n, 100 에포크로 진행하는 일반적인 학습은 약 5-10분 정도 소요됩니다. 더 작은 규모의 학습(RTX 4090에서 500개의 이미지, 50 에포크)은 1시간 이내에 완료됩니다. 자세한 예상 시간은 비용 예시를 참조하십시오.

Link to this section여러 모델을 동시에 학습할 수 있나요?#

네. 동시 클라우드 학습 제한은 플랜에 따라 다릅니다. Free는 3개, Pro는 10개, Enterprise는 무제한입니다. 더 많은 병렬 학습이 필요한 경우 여러 머신에서 원격 학습을 사용하십시오.

Link to this section학습이 실패하면 어떻게 되나요?#

학습이 실패할 경우:

1. 모델이 실패로 표시되고 컴퓨트 인스턴스가 종료됩니다
2. 베이스 모델로부터 새로운 학습 실행을 시작할 수 있습니다
3. 크레딧은 완료된 컴퓨팅 시간에 대해서만 청구됩니다

Link to this section어떤 GPU를 선택해야 하나요?#