Plataforma Ultralytics

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A Ultralytics Platform é uma plataforma abrangente de visão computacional de ponta a ponta que otimiza todo o fluxo de trabalho de ML, desde a preparação de dados até a implementação do modelo. Desenvolvida para equipes e indivíduos que precisam de soluções de visão computacional prontas para produção, sem a complexidade da infraestrutura.

O que é a Ultralytics Platform?

A Ultralytics Platform foi projetada para substituir ferramentas de ML fragmentadas por uma solução unificada. Ela combina as capacidades de:

• Roboflow - Gerenciamento de dados e anotação
• Weights & Biases - Rastreamento de experimentos
• SageMaker - Treinamento em nuvem
• HuggingFace - Implementação de modelos
• Arize - Monitoramento

Plataforma tudo-em-um com suporte nativo para YOLO26 e YOLO11 .

Fluxo de trabalho: Carregar → Anotar → Treinar → Exportar → Implementar

A Plataforma oferece um fluxo de trabalho completo:

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload] --> B[Annotate]
        B --> C[Analyze]
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure] --> E[Train on GPU]
        E --> F[View Metrics]
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export] --> H[Deploy Endpoint]
        H --> I[Monitor]
    end
    Data --> Train --> Deploy

O que pode fazer:

• Carregue imagens, vídeos e arquivos ZIP para criar conjuntos de dados de treino
• Visualize anotações com sobreposições interativas para todos os 5 tipos YOLO (consulte as tarefas suportadas)
• Treine modelos em 22 GPU na nuvem com métricas em tempo real
• Exportar para 17 formatos de implementação (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, etc.)
• Implemente em 43 regiões globais com terminais dedicados com um clique
• Monitorize o progresso da formação, a integridade da implementação e as métricas de utilização
• Colabore tornando projetos e conjuntos de dados públicos para a comunidade

Infraestrutura Multirregional

Seus dados permanecem na sua região. A Ultralytics Platform opera sua infraestrutura em três regiões globais:

Você seleciona sua região durante o processo de integração, e todos os seus dados, modelos e implementações permanecem nessa região.

Principais Características

Preparação de Dados

• Gerenciamento de Dataset: Upload de imagens, vídeos ou arquivos ZIP com processamento automático
• Editor de anotações: Anotação manual para todos os 5 tipos YOLO (detect, segment, pose, OBB, classify; consulte as tarefas suportadas)
• AnotaçãoSAM : anotação inteligente baseada em cliques usando o modelo Segment Anything Model
• Autoanotação: Use modelos treinados para pré-rotular novos dados
• Estatísticas: Distribuição de classes, mapas de calor de localização e análise de dimensões

graph LR
    A[Upload ZIP/Images/Video] --> B[Auto-Process]
    B --> C[Browse & Filter]
    C --> D{Annotate}
    D --> E[Manual Tools]
    D --> F[SAM Smart]
    D --> G[YOLO Auto-Label]
    E --> H[Train-Ready Dataset]
    F --> H
    G --> H

Treinamento de Modelos

• Formação em nuvem: treine em 22 GPU em nuvem com métricas em tempo real
• Treinamento remoto: treine em qualquer lugar e transmita métricas para a plataforma (estilo W&B)
• Organização de Projetos: Agrupe modelos relacionados, compare experimentos e track atividades
• 17 formatos de exportação: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite e muito mais (consulte os formatos suportados)

Você pode treinar modelos através da interface do utilizador da web (treinamento na nuvem) ou a partir da sua própria máquina (treinamento remoto):

# Install ultralytics
pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

# Train and stream metrics to the platform
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)
# Metrics stream to Platform automatically

Implantação

• Teste de Inferência: Teste modelos diretamente no navegador com imagens personalizadas
• Endpoints Dedicados: Implante em 43 regiões globais com autoescalabilidade
• Monitoramento: Métricas em tempo real, logs de requisição e painéis de desempenho

graph LR
    A[Trained Model] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

Depois de implementado, chame o seu ponto final a partir de qualquer linguagem:

import requests

url = "https://your-endpoint-url/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer your_api_key"}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(url, headers=headers, files={"file": f})

print(response.json())

curl -X POST "https://your-endpoint-url/predict" \
  -H "Authorization: Bearer your_api_key" \
  -F "file=@image.jpg"

const form = new FormData();
form.append("file", fileInput.files[0]);

const response = await fetch("https://your-endpoint-url/predict", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer your_api_key" },
    body: form,
});

const results = await response.json();
console.log(results);

Gerenciamento de Conta

• Equipes e organizações: colabore com os membros da equipe, gerencie funções e convites
• Chaves de API: Gerenciamento seguro de chaves para treinamento remoto e acesso à API
• Créditos e Faturamento: Treinamento pay-as-you-go com preços transparentes
• Feed de atividades: acompanhe todos os eventos e ações da conta
• Lixeira e restauração: exclusão temporária por 30 dias com recuperação de itens
• Conformidade com GDPR: Exportação de dados e exclusão de conta

Links Rápidos

Comece com estes recursos:

• Início Rápido: Crie seu primeiro projeto e treine um modelo em minutos
• Conjuntos de Dados: Carregue e gerencie seus dados de treinamento
• Anotação: Rotule seus dados com ferramentas manuais e assistidas por IA
• Projetos: Organize seus modelos e experimentos
• Treinamento na Nuvem: Treine em GPUs na nuvem
• Inferência: Teste seus modelos
• Endpoints: Implante modelos em produção
• Monitoramento: Acompanhar o desempenho da implantação
• Chaves de API: Gerencie o acesso à API
• Faturamento: Créditos e pagamento
• Atividade: Acompanhar eventos da conta
• Lixo: Recuperar itens eliminados
• REST API: Referência da API

FAQ

Como começar com a Ultralytics Platform?

Para começar com a Plataforma Ultralytics:

1. Cadastre-se: Crie uma conta em platform.ultralytics.com
2. Selecione a Região: Escolha sua região de dados (EUA, UE ou AP) durante o processo de integração
3. Carregar Conjunto de Dados: Navegue até a seção Conjuntos de Dados para carregar seus dados
4. Treinar Modelo: Crie um projeto e comece a treinar em GPUs na nuvem
5. Implementar: Teste seu modelo e implemente em um endpoint dedicado

Para um guia detalhado, consulte a página Início Rápido.

Quais são os benefícios da Ultralytics Platform?

Plataforma Ultralytics oferece:

• Fluxo de Trabalho Unificado: Dados, treinamento e implementação em um só lugar
• Multirregião: Residência de dados nas regiões dos EUA, UE ou AP
• Treinamento Sem Código: Treine modelos YOLO avançados sem escrever código
• Métricas em Tempo Real: Transmita o progresso do treinamento e monitore as implementações
• 43 Regiões de Implementação: Implemente modelos perto de seus usuários em todo o mundo
• 5 tipos de tarefas: suporte para deteção, segmentação, pose, OBB e classificação (consulte a documentação das tarefas)
• Anotação Assistida por IA: SAM e rotulagem automática para acelerar a preparação de dados

Quais opções de GPU estão disponíveis para treinamento em nuvem?

A Plataforma Ultralytics suporta vários tipos de GPU para treinamento em nuvem:

Consulte Formação em nuvem para obter informações completas sobre preços e GPU .

Como funciona o treinamento remoto?

Você pode treinar modelos no seu próprio hardware e transmitir métricas em tempo real para a plataforma, semelhante ao Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

# Train using a Platform dataset directly
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Consulte Treinamento em Nuvem para mais detalhes sobre treinamento remoto.

Quais ferramentas de anotação estão disponíveis?

A Plataforma inclui um editor de anotação completo com suporte para:

• Ferramentas Manuais: Caixas delimitadoras, polígonos, pontos-chave, caixas orientadas, classificação
• AnotaçãoSAM : clique para gerar máscaras precisas usando o modelo Segment Anything
• Atalhos de Teclado: Fluxos de trabalho eficientes com teclas de atalho

Consulte Anotação para o guia completo.

Quais formatos de exportação são suportados?

A Plataforma suporta 17 formatos de implementação:

Consulte Exportação de modelos, o guia do modo Exportar e o índice Integrações para opções específicas do formato.

Resolução de Problemas

Problemas com conjuntos de dados

Questões relacionadas com a formação

Problemas de implementação

Perguntas frequentes

📅 Criado há 1 mês ✏️ Atualizado há 5 dias

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