클라우드 트레이닝

Ultralytics 클라우드 트레이닝은 클라우드 GPU에서 원클릭 트레이닝을 제공하여 복잡한 설정 없이 모델 훈련을 가능하게 합니다. 실시간 메트릭 스트리밍과 자동 체크포인트 저장을 통해 YOLO 훈련하세요.

참고: Ultralytics 활용한 클라우드 교육

UI에서 출발하는 기차

플랫폼에서 바로 클라우드 교육을 시작하세요:

1. 프로젝트로 이동하십시오
2. 클릭 트레인 모델
3. 훈련 매개변수 구성
4. 훈련 시작을 클릭하세요

1단계: 데이터셋 선택

업로드한 데이터셋 중에서 선택하세요:

2단계: 모델 구성

기본 모델 및 매개변수 선택:

3단계: GPU 선택

컴퓨팅 리소스를 선택하세요:

4단계: 훈련 시작

시작하기를 클릭하여 작업을 시작하세요. 플랫폼:

1. GPU 프로비저닝
2. 데이터셋을 다운로드합니다
3. 훈련 시작
4. 스트림 메트릭스를 실시간으로

모니터 교육

실시간 훈련 진행 상황 보기:

실시간 지표

검문소

체크포인트는 자동으로 저장됩니다:

• 매 에포크마다: 최신 가중치 저장됨
• 최적 모델: 최고 mAP 보존
• 최종 모델: 훈련 완료 시 가중치

중지 및 재개

훈련 중단

작업 중지를 클릭하여 작업을 일시 중지하십시오:

• 현재 체크포인트가 저장되었습니다
• GPU 해제되었습니다.
• 크레딧이 더 이상 청구되지 않습니다

이력서 작성 교육

마지막 체크포인트에서 계속:

1. 모델로 이동하십시오
2. 훈련 재개
3. 계속 진행을 확인합니다

원격 교육

자체 하드웨어에서 훈련하면서 플랫폼으로 메트릭을 스트리밍하세요.

pip install "ultralytics>=8.4.0"

API 키 설정

1. 설정 > API 키로 이동하세요
2. 훈련 범위를 가진 새 키 생성
3. 환경 변수를 설정하십시오:

export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

스트리밍으로 훈련하기

다음을 사용하여 project 및 name 스트림 메트릭에 대한 매개변수:

yolo train model=yolo11n.pt data=coco.yaml epochs=100 \
  project=username/my-project name=experiment-1

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="experiment-1",
)

플랫폼 데이터셋 사용

플랫폼에 저장된 데이터셋으로 훈련하세요:

yolo train model=yolo11n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

에 지정되어 있습니다. ul:// URI 형식은 데이터셋을 자동으로 다운로드하고 구성합니다.

결제

훈련 비용은 GPU 기준으로 합니다:

비용 계산

Total Cost = GPU Rate × Training Time (hours)

결제 방법

교육 비용 보기

훈련 후, 청구 탭에서 상세 비용을 확인하세요:

• 에포치별 비용 내역
• 총 GPU
• 비용 보고서 다운로드

훈련 팁

적합한 모델 사이즈 선택하기

훈련 시간 최적화

1. 작게 시작하세요: 먼저 적은 에포크 수로 테스트하세요
2. 적절한 GPU 사용: 모델/배치 GPU 맞추기
3. 데이터셋 검증: 훈련 전 품질 보장
4. 조기에 모니터링: 지표가 정체되면 중단

문제 해결

FAQ

훈련은 얼마나 걸리나요?

훈련 시간은 다음에 따라 달라집니다:

• 데이터셋 크기
• 모델 크기
• 에포크 수
• GPU

일반적인 시간 (1000개 이미지, 100 에포크):

밤새 훈련할 수 있나요?

예, 훈련은 완료될 때까지 계속됩니다. 훈련이 끝나면 알림을 받게 됩니다. 에포크 기반 훈련을 위해 계정에 충분한 잔액이 있는지 확인하세요.

크레딧이 다 떨어지면 어떻게 되나요?

현재 에포크 종료 시 훈련이 일시 중지됩니다. 체크포인트가 저장되며, 크레딧을 추가한 후 재개할 수 있습니다.

사용자 정의 훈련 인수를 사용할 수 있나요?

예, 고급 사용자는 훈련 구성에서 추가 인수를 지정할 수 있습니다.

훈련 매개변수 참조

핵심 매개변수

학습률 매개변수

증강 매개변수

최적화기 선택

📅 생성 0 일 전 ✏️ 업데이트 0일 전

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