Link to this sectionGuia de Início Rápido da Ultralytics Platform#

A Ultralytics Platform foi projetada para ser intuitiva e fácil de usar, permitindo que você carregue rapidamente seus datasets e treine novos modelos YOLO. Ela oferece uma variedade de modelos pré-treinados para escolher, facilitando o início do seu trabalho. Uma vez treinado, o modelo pode ser testado diretamente no navegador e implantado em produção com um único clique.

O diagrama interativo a seguir descreve os quatro estágios principais do fluxo de trabalho da Ultralytics Platform. Clique em qualquer estágio ou subetapa para acessar instruções detalhadas sobre aquela seção.

graph LR
    A(Sign Up) --> B(Prepare Data) --> C(Train) --> D(Deploy)
    A -.- A1["<a href='#get-started'>Create account</a><br/><a href='#region-selection'>Select region</a>"]
    B -.- B1["<a href='#upload-your-first-dataset'>Upload dataset</a><br/><a href='#create-your-first-project'>Create Project</a>"]
    C -.- C1["<a href='#training-configuration'>Configure training</a><br/><a href='#monitor-training'>Monitor progress</a>"]
    D -.- D1["<a href='#test-your-model'>Test model</a><br/><a href='#deploy-to-production'>Deploy endpoint</a>"]

    click A "#get-started"
    click B "#upload-your-first-dataset"
    click C "#train-your-first-model"
    click D "#deploy-to-production"

Link to this sectionComeçar#

A Ultralytics Platform oferece várias opções simples de cadastro. Você pode se registrar e fazer login usando suas contas do Google ou GitHub, ou com seu endereço de e-mail.

Link to this sectionSeleção de Região#

Durante a integração, será solicitado que você selecione sua região de dados. A Platform mede automaticamente a latência para cada região e recomenda a mais próxima. Esta é uma escolha importante, pois determina onde seus dados, modelos e implantações serão armazenados.

Link to this sectionCréditos gratuitos#

Toda conta nova recebe créditos gratuitos para treinamento em GPU na nuvem:

Link to this sectionComplete seu perfil#

O fluxo de integração guia você por três etapas:

1. Perfil - Insira seu nome de exibição, nome de usuário exclusivo (permanente, não pode ser alterado depois), organização (opcional) e caso de uso principal
2. Região de Dados - Selecione US, EU ou AP com um mapa-múndi visual mostrando a latência
3. Concluir - Revise suas seleções, opcionalmente aplique um código promocional e finalize o cadastro para reivindicar seus créditos de boas-vindas

Link to this sectionPainel Inicial#

Após fazer login, você será direcionado para a página inicial da Ultralytics Platform, que oferece um cartão de boas-vindas com estatísticas do workspace, acesso rápido a datasets, projetos e armazenamento, além de um feed de atividades recentes.

Link to this sectionNavegação da barra lateral#

A barra lateral oferece acesso a todas as seções da Platform:

Link to this sectionCartão de boas-vindas#

O cartão de boas-vindas mostra seu perfil, emblema do plano e estatísticas do workspace rapidamente:

Link to this sectionAções rápidas#

Abaixo do cartão de boas-vindas, o painel mostra três cartões:

• Datasets: Crie um novo dataset ou solte imagens, vídeos ou arquivos de dataset para fazer upload. Mostra seus datasets recentes.
• Projetos: Crie um novo projeto ou solte arquivos de modelo .pt para fazer upload. Mostra seus projetos recentes.
• Armazenamento: Visão geral do uso do seu armazenamento (datasets, modelos, exportações) com limites do plano.

Uma tabela de Atividade Recente na parte inferior mostra seus datasets, modelos e execuções de treinamento mais recentes.

Link to this sectionPesquisa Global#

Pressione Cmd+K (Mac) ou Ctrl+K (Windows/Linux) para abrir a barra de pesquisa. Pesquise em páginas, projetos, datasets e implantações instantaneamente.

Link to this sectionAssistente de Chat de IA#

Um widget de chat flutuante está disponível em todas as páginas. Clique nele para fazer perguntas sobre treinamento YOLO, anotação, implantação ou qualquer recurso da Platform. O assistente fornece ajuda contextual com base na página atual.

Link to this sectionTours de Integração#

A Platform inclui tours guiados que apresentam recursos principais conforme você explora diferentes seções:

Link to this sectionReiniciar Tours#

Para repetir qualquer tour:

• Botão Refazer Tour — Clique no avatar do seu perfil (canto inferior esquerdo da barra lateral) para abrir o menu do usuário e, em seguida, selecione Refazer Tour. Isso redefine todos os tours para que sejam reproduzidos na sua próxima visita a cada seção.
• Parâmetro de URL — Navegue até platform.ultralytics.com/home?tour=nav para reiniciar o Tour de Navegação diretamente.

Link to this sectionCarregue o Seu Primeiro Conjunto de Dados#

Navigate to Annotate in the sidebar and click New Dataset to add your training data. You can also drag and drop files directly onto the Datasets card on the Home dashboard.

A plataforma Ultralytics suporta vários formatos de upload (detalhes completos em Conjuntos de Dados):

graph LR
    A[Drop Files] --> B[Auto-Package ZIP]
    B --> C[Upload to Storage]
    C --> D[Backend Worker]
    D --> E[Resize & Thumbnail]
    E --> F[Parse Labels]
    F --> G[Compute Statistics]
    G --> H[Dataset Ready]

Após o upload, a plataforma processa automaticamente seus dados:

1. Imagens maiores que 4096px são redimensionadas (preservando a proporção)
2. Miniaturas de 256px são geradas para navegação rápida
3. Os rótulos são analisados e validados (Formato YOLO .txt)
4. As estatísticas são calculadas (distribuição de classes, mapas de calor, dimensões)

my-dataset.zip
├── data.yaml          # Class names and splits
├── train/
│   ├── images/
│   │   ├── img001.jpg
│   │   └── img002.jpg
│   └── labels/
│       ├── img001.txt
│       └── img002.txt
└── val/
    ├── images/
    └── labels/

Leia mais sobre conjuntos de dados e formatos suportados para detectar, segmentar, pose, OBB e classificar.

Link to this sectionCrie o Seu Primeiro Projeto#

Os projetos ajudam você a organizar modelos e experimentos relacionados. Navegue até Projetos e clique em "Criar Projeto".

Insira um nome e uma descrição opcional para o seu projeto. Projetos contêm:

• Modelos: Checkpoints treinados

Leia mais sobre projetos.

Link to this sectionTreine o Seu Primeiro Modelo#

From your project, click New Model to start cloud training.

Link to this sectionConfiguração de Treinamento#

1. Select Dataset: Choose from your uploaded datasets (only datasets with a train split are shown)
2. Escolher Modelo: Selecione um modelo base - modelos oficiais da Ultralytics ou seus próprios modelos treinados
3. Definir Épocas: Número de iterações de treinamento (padrão: 100)
4. Selecionar GPU: Escolha recursos computacionais com base no seu orçamento e no tamanho do modelo. O padrão é RTX PRO 6000 (96 GB Blackwell, $1,89/h), que lida com todas as variantes do YOLO26. Veja a tabela de preços de GPU completa ou a etapa de GPU de Treinamento em Nuvem para a lista completa e restrições de nível.

Link to this sectionMonitorar Treinamento#

Assim que o treinamento começar, você pode monitorar o progresso em tempo real através de três subguias:

As métricas são transmitidas em tempo real via SSE (Server-Sent Events). Após a conclusão do treinamento, gráficos de validação são gerados, incluindo matriz de confusão, curvas PR e curvas F1.

Leia mais sobre treinamento em nuvem.

Link to this sectionTeste o Seu Modelo#

Após a conclusão do treinamento, teste seu modelo diretamente no navegador:

1. Navigate to your model's Predict tab
2. Carregue uma imagem, arraste e solte, ou use imagens de exemplo (inferência automática ao soltar)
3. Veja os resultados da inferência com caixas delimitadoras renderizadas na tela

Ajuste os parâmetros de inferência:

The Predict tab provides ready-to-use code examples with your actual API key pre-filled:

import requests

url = "https://platform.ultralytics.com/api/models/{model_id}/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())

Leia mais sobre inferência.

Link to this sectionImplantar em Produção#

Implante seu modelo em um endpoint dedicado para uso em produção:

1. Navigate to your model's Deploy tab
2. Selecione uma região no mapa-múndi interativo (43 regiões disponíveis)
3. O mapa mostra medições de latência em tempo real com cores em um gradiente de verde a vermelho (menor latência é mais verde, maior latência é mais vermelha)
4. Click Deploy to create your endpoint

graph LR
    A[Select Region] --> B[Deploy]
    B --> C[Provisioning ~1 min]
    C --> D[Running]
    D --> E{Lifecycle}
    E --> F[Stop]
    E --> G[Delete]
    F --> H[Resume]
    H --> D

Seu endpoint estará pronto em cerca de um minuto com:

• URL Única: Endpoint HTTPS para chamadas de API
• Comportamento de escala para zero: Sem custo de computação ociosa (as implantações executam atualmente uma única instância ativa)
• Monitoramento: Métricas e logs de solicitação

After deployment, you can manage all your endpoints from the Deploy section in the sidebar, which shows a global map with active deployments, overview metrics, and a list of all endpoints.

Leia mais sobre endpoints.

Link to this sectionTreinamento Remoto (Opcional)#

Se você preferir treinar em seu próprio hardware, você pode transmitir métricas para a plataforma usando sua chave de API. Isso funciona como Weights & Biases — treine em qualquer lugar, monitore na plataforma.

1. Generate an API key in Settings > API Keys
2. Define a variável de ambiente e treina com um formato project/name:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Lê mais sobre API keys, dataset URIs e remote training.

Link to this sectionFeedback e Ajuda#

A página Help no rodapé da barra lateral inclui um formulário de feedback no aplicativo. Podes avaliar a tua experiência, escolher um tipo de feedback (bug, pedido de funcionalidade ou geral) e anexar capturas de ecrã.

Se precisares de mais ajuda:

• AI Chat: Clica no widget de chat flutuante em qualquer página para obter ajuda instantânea
• Documentation: Navega por esta documentação para guias detalhados sobre datasets, annotation, training, deployment e billing
• Discord: Junta-te à nossa Discord community para discussões
• GitHub: Reporta problemas no GitHub
• REST API: Consulta a API reference ou experimenta a interactive API docs para acesso programático a todas as funcionalidades da Platform