Treino de modelos#
A Ultralytics Platform fornece ferramentas abrangentes para treinar modelos YOLO, desde a organização de experiências até à execução de tarefas de treino na nuvem com transmissão de métricas em tempo real.
Watch: Get Started with Ultralytics Platform - Train
Visão geral#
A secção Treino ajuda-te a:
- Organizar modelos em projetos para uma gestão mais fácil
- Treinar em GPUs na nuvem com um único clique
- Monitorizar métricas em tempo real durante o treino
- Comparar o desempenho dos modelos entre experiências
- Exportar para 20 formatos de implementação (consulta os formatos suportados)
Fluxo de trabalho#
graph LR
A[📁 Project]:::start --> B[⚙️ Configure]:::proc
B --> C[🚀 Train]:::proc
C --> D[📈 Monitor]:::proc
D --> E[📦 Export]:::out
classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
classDef out fill:#9C27B0,color:#fff| Etapa | Descrição |
|---|---|
| Projeto | Cria um espaço de trabalho para organizar modelos relacionados |
| Configurar | Seleciona o dataset, o modelo base e os parâmetros de treino |
| Treinar | Executa o treino em GPUs na nuvem ou no teu hardware local |
| Monitorizar | Consulta as curvas de loss e as métricas em tempo real |
| Exportar | Converte para 20 formatos de implementação (detalhes) |
Opções de treino#
A Ultralytics Platform suporta várias abordagens de treino:
| Método | Descrição | Mais indicado para |
|---|---|---|
| Treino na nuvem | Treina nas GPUs da Ultralytics Cloud | Sem GPU local, com escalabilidade |
| Treino local | Treina localmente e transmite as métricas para a plataforma | Hardware existente, privacidade |
| Treino no Colab | Usa o Google Colab com integração com a plataforma | Acesso gratuito a GPU |
Quando selecionas uma GPU mais barata do que a RTX PRO 6000 e existe capacidade gerida pela Ultralytics disponível, a Platform executa a tua tarefa numa RTX PRO 6000, cobrando ainda assim a tarifa horária da GPU selecionada. As execuções podem terminar mais depressa e custar menos do que custariam na GPU selecionada — a atualização nunca acrescenta tempo nem custo.
Opções de GPU#
GPUs disponíveis para treino na nuvem na Ultralytics Cloud:
| GPU | Geração | VRAM | Custo/hora | Mais indicado para |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2000 Ada | Ada | 16 GB | $0.24 | Datasets pequenos, testes |
| RTX A4500 | Ampere | 20 GB | $0.25 | Datasets pequenos a médios |
| RTX 4000 Ada | Ada | 20 GB | $0.26 | Datasets médios |
| RTX A5000 | Ampere | 24 GB | $0.27 | Datasets médios |
| L4 | Ada | 24 GB | $0.39 | Otimizada para inferência |
| A40 | Ampere | 48 GB | $0.44 | Tamanhos de batch maiores |
| RTX 3090 | Ampere | 24 GB | $0.46 | Treino geral |
| RTX A6000 | Ampere | 48 GB | $0.49 | Modelos grandes |
| RTX PRO 4000 | Blackwell | 24 GB | $0.57 | Blackwell económica |
| RTX PRO 4500 | Blackwell | 32 GB | $0.64 | Excelente relação preço/desempenho |
| RTX 4090 | Ada | 24 GB | $0.69 | Melhor relação preço/desempenho |
| RTX 6000 Ada | Ada | 48 GB | $0.77 | Treino com lotes grandes |
| L40S | Ada | 48 GB | $0.86 | Treino com lotes grandes |
| RTX PRO 5000 | Blackwell | 48 GB | $0.96 | Treino com lotes grandes |
| RTX 5090 | Blackwell | 32 GB | $0.99 | Última geração para consumidores |
| L40 | Ada | 48 GB | $0.99 | Modelos grandes |
| A100 PCIe | Ampere | 80 GB | $1.39 | Treino para produção |
| A100 SXM | Ampere | 80 GB | $1.49 | Treino para produção |
| RTX PRO 6000 | Blackwell | 96 GB | $2.09 | Predefinição recomendada |
| H100 PCIe | Hopper | 80 GB | $2.89 | Treino de alto desempenho |
| H100 NVL | Hopper | 94 GB | $3.19 | Desempenho máximo |
| H100 SXM | Hopper | 80 GB | $3.29 | Treino mais rápido |
| H200 NVL | Hopper | 143 GB | $3.39 | Memória máxima |
| H200 SXM | Hopper | 141 GB | $4.39 | Desempenho máximo |
| B200 | Blackwell | 180 GB | $5.89 | Modelos grandes (Pro+) |
| B300 | Blackwell | 288 GB | $7.39 | Modelos maiores (Pro+) |
As GPUs B200 e B300 requerem um plano Pro ou Enterprise. Todas as outras GPUs estão disponíveis em todos os planos, incluindo o Gratuito.
As contas novas recebem créditos de registo para treino. Consulta a Faturação para obteres mais informações.
Métricas em tempo real#
Durante o treino, consulta as métricas em direto em três subtabs:
graph LR
A[Charts]:::start --> B[Loss Curves]:::out
A --> C[Task Metrics]:::out
D[Console]:::start --> E[Live Logs]:::out
D --> F[Error Detection]:::out
G[System]:::start --> H[GPU, CPU & Memory]:::out
G --> I[Network & Disk I/O]:::out
classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
classDef out fill:#9C27B0,color:#fff| Separador secundário | Métricas |
|---|---|
| Gráficos | Métricas da tarefa (mAP50, mAP50-95, precisão e recall para deteção), losses de treino/validação e taxa de aprendizagem |
| Consola | Logs de treino em direto com cores ANSI e deteção automática de erros |
| Sistema | Utilização da GPU, memória e temperatura da GPU, CPU, RAM, rede e I/O do disco |
O melhor checkpoint (best.pt, a época com o fitness mais elevado) é carregado periodicamente para a Platform enquanto
a execução do treino está em curso e novamente quando a execução termina, para que a transferência, a exportação e a implementação utilizem sempre a melhor época
produzida até ao momento. As execuções canceladas mantêm o último checkpoint cujo carregamento foi concluído.
Início rápido#
Começa o treino na nuvem em menos de um minuto:
- Cria um projeto na barra lateral
- Clica em Novo modelo
- Seleciona um modelo, um dataset e uma GPU
- Clica em Iniciar treino
Ligações rápidas#
- Projetos: Organiza os teus modelos e experiências
- Modelos: gere checkpoints treinados
- Treino na cloud: Treina em GPUs na cloud
- AutoTrain: Usa o Ask AI para executar experimentos e comparar modelos
Perguntas frequentes#
O tempo de treino depende de:
- Tamanho do dataset (número de imagens)
- Tamanho do modelo (n, s, m, l, x)
- Número de épocas
- Tipo de GPU selecionada
O estimador atual prevê cerca de 6 minutos para 1000 imagens, YOLO26n e 100 épocas numa RTX PRO 6000, e cerca de 2 minutos para 500 imagens, YOLO26n e 50 épocas numa RTX 4090. A duração real varia; utiliza a estimativa em direto na caixa de diálogo de treino para o dataset e a configuração selecionados. Consulta os exemplos de custos.
Sim. Os limites de treino simultâneo na nuvem dependem do teu plano: o Gratuito permite 3, o Pro permite 10 e o Enterprise é ilimitado. Para obteres treino paralelo adicional, utiliza o treino remoto a partir de várias máquinas.
Se o treino falhar:
- O modelo é marcado como falhado e a instância de computação é terminada
- A página do modelo apresenta um banner de erro com o erro capturado, uma ligação para o resultado da consola e uma ação Re tentar que reabre a caixa de diálogo de treino com a mesma configuração
- Uma execução que deixe de comunicar atividade durante várias horas é automaticamente marcada como falhada e os respetivos recursos de computação são libertados
- Se a computação na nuvem tiver sido iniciada, o tempo de GPU decorrido é cobrado; as falhas anteriores ao início da computação não têm custos de utilização de GPU
Cenário GPU recomendada A maioria das tarefas de treino RTX PRO 6000 Datasets grandes ou tamanhos de batch elevados H100 SXM ou H200 Com foco no orçamento RTX 4090