Plataforma Ultralytics#

A Ultralytics Platform é uma plataforma abrangente de visão computacional de ponta a ponta que simplifica todo o fluxo de trabalho de ML, desde a preparação dos dados até à implementação do modelo. Criada para equipas e utilizadores que precisam de soluções de visão computacional prontas para produção sem a complexidade da infraestrutura.

O que é a Ultralytics Platform?#

A Ultralytics Platform reúne a gestão e anotação de conjuntos de dados, o acompanhamento de experiências, o treino na cloud e remoto, a exportação de modelos, endpoints de inferência dedicados e a monitorização da implementação num único espaço de trabalho. Oferece suporte nativo para modelos YOLO26, YOLO11, YOLOv8 e YOLOv5.

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

A Platform fornece um fluxo de trabalho de ponta a ponta:

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

O que podes fazer:

• Carregar imagens, vídeos e ficheiros de conjuntos de dados para criar conjuntos de dados de treino
• Visualizar anotações com sobreposições interativas para os 6 tipos de tarefas YOLO suportados pelo editor de anotações (consulta os tipos de tarefas suportados)
• Treinar modelos em GPUs na cloud (24 em todos os planos, 26 com Pro ou Enterprise para B200 e B300) com métricas em tempo real
• Exportar para 20 formatos de implementação (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend, etc.)
• Implementar em 42 regiões globais com endpoints dedicados através de um clique
• Constrói fluxos de trabalho de agentes que ligam modelos, condições, recolha de conjuntos de dados e alertas do Slack
• Monitorizar o progresso do treino, o estado da implementação e as métricas de utilização
• Ligar o armazenamento na cloud, as ferramentas de anotação e o Slack através das integrações
• Colaborar tornando projetos e conjuntos de dados públicos para a comunidade

Infraestrutura multirregional#

Os teus dados permanecem na tua região. A Ultralytics Platform opera infraestrutura em três regiões globais:

Selecionas a tua região de dados durante a integração. Os conjuntos de dados, modelos e dados de treino geridos permanecem nessa região. Os endpoints dedicados são implementados separadamente numa região que escolhes no mapa de implementação global.

Principais funcionalidades#

Preparação de dados#

• Gestão de conjuntos de dados: Cria conjuntos de dados a partir de ficheiros locais, de um URL, de armazenamento na cloud ligado ou de um host local, com processamento automático
• Editor de anotações: Ferramentas de anotação manual para 6 tipos de tarefas YOLO (deteção, segmentação, semântica, classificação, pose, OBB; consulta os tipos de tarefas suportados)
• Modelos de esqueletos: Modelos de esqueletos integrados (Pessoa, Mão, Cão, Rosto, Caixa) e personalizados para anotação de pose com um clique
• Smart Annotation: Usa SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3 ou SAM 3.1 (padrão) na barra de ferramentas de anotação para tarefas de detecção, segmentação, semântica e OBB, ou modelos YOLO pré-treinados da Ultralytics e os teus próprios modelos YOLO ajustados para essas tarefas e pose
• Versionamento de conjuntos de dados: Cria instantâneos NDJSON numerados com descrições e, em seguida, transfere ou restaura qualquer versão para um treino reprodutível
• Estatísticas: Distribuição de classes, distribuição das divisões, mapas de calor de localização e análise das dimensões das caixas delimitadoras

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Treino de modelos#

• Treino na cloud: Treina em GPUs na cloud (24 em todos os planos, 26 com Pro ou Enterprise para B200 e B300) com métricas em tempo real e uma estimativa de custos em direto
• Treino remoto: Treina em qualquer lugar e transmite métricas para a Ultralytics Platform
• Definições avançadas: Substitui qualquer argumento de treino da Ultralytics através de um editor YAML integrado na caixa de diálogo de treino
• Organização de projetos: Agrupa modelos relacionados, compara experiências e acompanha a atividade
• 20 formatos de exportação: ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend e muito mais (consulta os formatos suportados)

Podes treinar modelos através da interface web (treinamento na nuvem) ou a partir da tua própria máquina (treinamento remoto):

Implementação#

• Testes de inferência: Testa modelos diretamente no navegador com as tuas próprias imagens, uma captura da webcam ou os exemplos integrados
• Endpoints dedicados: Implementa em 42 regiões globais com scale-to-zero por predefinição (uma única instância ativa)
• Monitorização: Métricas em tempo real, registos de pedidos e painéis de desempenho

graph LR
    A[Trained Model]:::start --> B{Action}:::decide
    B --> C[Browser Predict]:::proc
    B --> D[Export Format]:::proc
    B --> E[Deploy Endpoint]:::proc
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / LiteRT / ...]:::out
    E --> G[42 Global Regions]:::proc
    G --> H[API Endpoint URL]:::proc
    H --> I[Monitor & Scale]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Depois de implementado, chama o teu endpoint a partir de qualquer linguagem. conf, iou e imgsz são campos de formulário opcionais que utilizam por predefinição 0.25, 0.7 e 640:

import requests

url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

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

print(response.json())

Gestão da conta#

• Equipas e organizações: Colabora com membros da equipa, gere funções e convites e alterna entre espaços de trabalho a partir do menu da conta
• Chaves de API: Gestão segura de chaves para treino remoto e acesso à API
• Créditos e faturação: Treino com pagamento conforme a utilização, preços transparentes e carregamentos de $5 a $1.000
• Feed de atividade: Acompanha todos os eventos e ações da conta
• Lixo e restauro: Eliminação lógica durante 30 dias com recuperação de itens
• Conformidade com o RGPD: Exportação de dados e eliminação da conta

Ligações rápidas#

Começa a utilizar estes recursos:

• Início rápido: Cria o teu primeiro projeto e treina um modelo em minutos
• Explorar: Explora e clona conjuntos de dados e projetos públicos
• Dados: Visão geral da preparação de dados
• Conjuntos de dados: Carrega e gere os teus dados de treino
• Anotação: Etiqueta os teus dados com ferramentas manuais e assistidas por IA
• Treinar: Visão geral do treino
• Projetos: Organiza os teus modelos e experiências
• Modelos: Páginas de modelos, transferências e exportações
• Treino na cloud: Treina em GPUs na cloud
• Implementar: Visão geral da implementação
• Inferência: Testa os teus modelos
• Endpoints: Implementa modelos em produção
• Monitorização: Acompanha o desempenho da implementação
• Conta: Visão geral da conta
• Definições: Preferências do perfil e do espaço de trabalho
• Equipas: Membros, funções e convites
• Chaves de API: Gerir o acesso à API
• Faturação: Créditos e pagamentos
• Atividade: Acompanhar eventos da conta
• Lixo: Recuperar itens eliminados
• Integrações: Armazenamento na cloud, ferramentas de anotação e Slack
• REST API: Referência da API

Resolução de problemas#

Problemas com o dataset#

Problemas de treino#

Problemas de implementação#

Perguntas frequentes#

Perguntas frequentes#