Treinamento de modelos#
Ultralytics Platform fornece ferramentas abrangentes para treinar modelos YOLO, desde a organização de experimentos até a execução de trabalhos de treinamento em nuvem com transmissão de métricas em tempo real.
Watch: Get Started with Ultralytics Platform - Train
Visão geral#
A seção de Treinamento ajuda você a:
- Organize os modelos em projetos para facilitar a gestão
- Treinar em GPUs na nuvem com um único clique
- Monitorar métricas em tempo real durante o treinamento
- Comparar o desempenho do modelo entre experimentos
- Exporte para 20 formatos de implantação (consulte 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 | Crie um espaço de trabalho para organizar modelos relacionados |
| Configurar | Selecione o dataset, o modelo base e os parâmetros de treinamento |
| Treinar | Execute em GPUs na nuvem ou no seu hardware local |
| Monitorar | Visualize curvas de perda e métricas em tempo real |
| Exportar | Converta para 20 formatos de implantação (detalhes) |
Opções de Treinamento#
A Ultralytics Platform suporta múltiplas abordagens de treinamento:
| Método | Descrição | Melhor para |
|---|---|---|
| Treinamento em Nuvem | Treine em GPUs da Ultralytics Cloud | Sem GPU local, escalabilidade |
| Treinamento Local | Treine localmente, envie métricas para a plataforma | Hardware existente, privacidade |
| Treinamento no Colab | Use o Google Colab com integração à plataforma | Acesso gratuito a GPU |
Quando selecionas uma GPU mais barata que a RTX PRO 6000 e a capacidade gerida pela Ultralytics está livre, a Plataforma executa o teu trabalho numa RTX PRO 6000, cobrando ainda assim a tarifa horária da GPU que selecionaste. As execuções podem terminar mais rapidamente e custar menos do que custariam na GPU selecionada — a atualização nunca adiciona tempo nem custo.
Opções de GPU#
GPUs disponíveis para treinamento em nuvem na Ultralytics Cloud:
| GPU | Geração | VRAM | Custo/Hora | Melhor 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 lote maiores |
| RTX 3090 | Ampere | 24 GB | $0.46 | Treinamento geral |
| RTX A6000 | Ampere | 48 GB | $0.49 | Modelos grandes |
| RTX PRO 4000 | Blackwell | 24 GB | $0.57 | Budget Blackwell |
| RTX PRO 4500 | Blackwell | 32 GB | $0.64 | Ótima relação preço/desempenho |
| RTX 4090 | Ada | 24 GB | $0.69 | Melhor relação preço/desempenho |
| RTX 6000 Ada | Ada | 48 GB | $0.77 | Treinamento com lotes grandes |
| L40S | Ada | 48 GB | $0.86 | Treinamento com lotes grandes |
| RTX PRO 5000 | Blackwell | 48 GB | $0.96 | Treinamento com lotes grandes |
| RTX 5090 | Blackwell | 32 GB | $0.99 | Última geração de consumidor |
| L40 | Ada | 48 GB | $0.99 | Modelos grandes |
| A100 PCIe | Ampere | 80 GB | $1.39 | Treinamento de produção |
| A100 SXM | Ampere | 80 GB | $1.49 | Treinamento de produção |
| RTX PRO 6000 | Blackwell | 96 GB | $2.09 | Padrão recomendado |
| H100 PCIe | Hopper | 80 GB | $2.89 | Treinamento de alto desempenho |
| H100 NVL | Hopper | 94 GB | $3.19 | Desempenho máximo |
| H100 SXM | Hopper | 80 GB | $3.29 | Treinamento 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 exigem um plano Pro ou Enterprise. Todas as outras GPUs estão disponíveis em todos os planos, incluindo o Free.
Novas contas recebem créditos de cadastro para treinamento. Verifique a seção Faturamento para obter detalhes.
Métricas em Tempo Real#
Durante o treinamento, veja métricas ao vivo em três subguias:
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| Subguia | Métricas |
|---|---|
| Gráficos | Métricas da tarefa (mAP50, mAP50-95, precisão, revocação para deteção), perdas de treino/val, taxa de aprendizagem |
| Console | Registos de treino em direto com cor ANSI e deteção automática de erros |
| Sistema | Utilização da GPU, memória e temperatura da GPU, CPU, RAM, E/S de rede e disco |
O melhor ponto de controlo (best.pt, a época com maior fitness) é carregado para a Plataforma periodicamente durante as execuções de treino e novamente quando a execução termina, pelo que a transferência, exportação e implementação utilizam sempre a melhor época produzida até ao momento. As execuções canceladas mantêm o último ponto de controlo cujo carregamento terminou.
Início Rápido#
Comece com o treinamento na nuvem em menos de um minuto:
- Crie um projeto na barra lateral
- Clique em Novo Modelo
- Selecione um modelo, conjunto de dados e GPU
- Clique em Iniciar Treinamento
Links Rápidos#
- Projects: Organize seus modelos e experimentos
- Modelos: Gerencie os pontos de verificação treinados
- Cloud Training: Treine em GPUs na nuvem
FAQ#
O tempo de treinamento depende de:
- Tamanho do conjunto de dados (número de imagens)
- Tamanho do modelo (n, s, m, l, x)
- Número de épocas
- Tipo de GPU selecionado
O estimador atual prevê cerca de 6 minutos para 1000 imagens, YOLO26n, 100 épocas na RTX PRO 6000, e cerca de 2 minutos para 500 imagens, YOLO26n, 50 épocas na RTX 4090. A duração real varia; use a estimativa em tempo real na caixa de diálogo de treinamento para o dataset e a configuração selecionados. Consulte os exemplos de custos.
Sim. Os limites de treinamento simultâneo na nuvem dependem do seu plano: Gratuito permite 3, Pro permite 10, e Enterprise é ilimitado. Para treinamento paralelo adicional, use o treinamento remoto a partir de várias máquinas.
Se o treinamento falhar:
- O modelo é marcado como falho e a instância de computação é encerrada
- A página do modelo mostra um banner de erro com o erro capturado, uma ligação para a saída da consola e uma ação Retry que reabre o diálogo de treino com a mesma configuração
- Uma execução que para de reportar atividade durante várias horas é automaticamente marcada como falhada e a respetiva computação é libertada
- Se a computação na cloud tiver iniciado, o tempo de GPU decorrido é cobrado; falhas antes de a computação iniciar não têm custos de utilização de GPU
Cenário GPU Recomendada A maioria dos trabalhos de treinamento RTX PRO 6000 Grandes conjuntos de dados ou tamanhos de lote H100 SXM ou H200 Orçamento limitado RTX 4090