Treinamento de Modelos

Ultralytics Platform oferece ferramentas abrangentes para o treinamento de modelos YOLO, desde a organização de experimentos até a execução de trabalhos de treinamento na nuvem com transmissão de métricas em tempo real.

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 mais de 17 formatos de implementação (consulte os formatos suportados)

Fluxo de Trabalho

graph LR
    A[📁 Project] --> B[⚙️ Configure]
    B --> C[🚀 Train]
    C --> D[📈 Monitor]
    D --> E[📦 Export]

    style A fill:#4CAF50,color:#fff
    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff
    style E fill:#00BCD4,color:#fff

Opções de Treinamento

Ultralytics Platform suporta múltiplas abordagens de treinamento:

Opções de GPU

GPUs disponíveis para formação em nuvem na Ultralytics :

Métricas em Tempo Real

Durante o treino, visualize métricas em tempo real em três subabas:

graph LR
    A[Charts] --> B[Loss Curves]
    A --> C[Performance Metrics]
    D[Console] --> E[Live Logs]
    D --> F[Error Detection]
    G[System] --> H[GPU Utilization]
    G --> I[Memory & Temp]

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#FF9800,color:#fff
    style G fill:#9C27B0,color:#fff

Início Rápido

Comece o treinamento em nuvem em menos de um minuto:

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

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="ul://username/datasets/my-dataset",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

Links Rápidos

• Projetos: Organize seus modelos e experimentos
• Modelos: Gerenciar checkpoints treinados
• Treinamento na Nuvem: Treine em GPUs na nuvem

FAQ

Quanto tempo leva o treinamento?

O tempo de treinamento depende de:

• Tamanho do dataset (número de imagens)
• Tamanho do modelo (n, s, m, l, x)
• Número de épocas
• Tipo de GPU selecionado

Um treino típico com 1000 imagens, YOLO26n, 100 épocas no RTX PRO 6000 leva cerca de 2 a 3 horas. Treinos menores (500 imagens, 50 épocas no RTX 4090) são concluídos em menos de uma hora. Veja exemplos de custos para estimativas detalhadas.

Posso treinar múltiplos modelos simultaneamente?

Sim. Os limites de formação em nuvem simultânea dependem do seu plano: o plano gratuito permite 3, o Pro permite 10 e o Enterprise é ilimitado. Para formação paralela adicional, utilize a formação remota a partir de várias máquinas.

O que acontece se o treinamento falhar?

Se o treinamento falhar:

1. Checkpoints são salvos a cada época
2. Você pode retomar do último checkpoint
3. Os créditos são cobrados apenas pelo tempo de computação concluído

Como escolho a GPU correta?

📅 Criado há 1 mês ✏️ Atualizado há 6 dias

Comentários