AutoTrain com Ask AI#
O AutoTrain usa o Ask AI para ajudar você a treinar, comparar e melhorar modelos por meio de uma conversa. Comece com uma linha de base, analise os resultados e peça o próximo experimento. O Ask AI também pode encontrar conjuntos de dados, anotar imagens, exportar modelos e implantá-los.
Inicie sessão na Ultralytics Platform, abra o seu conjunto de dados ou projeto e clique em Ask AI.
Para usar ações da Platform, primeiro crie uma chave de API da Ultralytics em Settings > API Keys do seu espaço de trabalho pessoal. O Ask AI usa automaticamente a sua chave pessoal existente; não é necessário colá-la na conversa. Inclua o link do projeto ou do conjunto de dados ao trabalhar com um espaço de trabalho de equipe.
Sugestões de prompts#
Inclua na solicitação a métrica desejada, o modelo, o limite de épocas e o número de experimentos. Para comparar os resultados, mantenha fixos o conjunto de dados, as divisões e a semente aleatória enquanto altera uma configuração de cada vez. As execuções na nuvem usam seus créditos de treinamento.
Abra o conjunto de dados ou projeto relevante e pergunte:
| Objetivo | Exemplo de prompt |
|---|---|
| Iniciar um projeto | Crie um projeto privado chamado "Wildlife Lab". Encontre e clone um conjunto de dados de detecção de animais selvagens e, em seguida, prepare uma execução de treinamento de linha de base. |
| Comparar resoluções | Treine três modelos neste conjunto de dados com tamanhos de imagem de 640, 800 e 960. Mantenha fixas todas as outras configurações e divisões do conjunto de dados. |
| Explorar um conjunto de dados | Encontre navios porta-contêineres, contêineres de transporte e guindastes no xView. É um bom ponto de partida para a logística portuária? |
| Criar uma linha de base | Treine YOLO26n neste conjunto de dados e nomeie a execução como "xview-baseline". |
| Comparar modelos | Compare os modelos concluídos pela mAP50-95 de validação. Explique as diferenças e proponha o próximo experimento. |
| Implantar um modelo | Implante o modelo concluído com a melhor mAP de validação neste projeto. Informe o URL do endpoint e o status. |
| Anotar automaticamente | Use meu melhor modelo compatível para anotar as imagens sem rótulos neste conjunto de dados. Preserve as anotações existentes. |
| Analisar a classificação | Qual modelo tem a melhor acurácia de classificação? Quais raças ainda são difíceis de distinguir e o que devemos tentar a seguir? |
| Exportar um modelo | Exporte este modelo para ONNX e me forneça o link para download quando estiver pronto. |
Use seu próprio agente de programação#
O Ask AI usa a CLI da plataforma, ul cloud e a competência platform-cli correspondente. Podes usar os mesmos comandos no Claude Code, no Codex ou noutro agente de programação compatível.
Instalar e conectar#
A configuração abaixo serve para usar a CLI da Platform com seu próprio agente de programação fora da Platform.
A CLI ul acompanha o pacote Ultralytics para Python 3.11+. Instale-a ou atualize-a:
pip install -U ultralyticsCrie uma chave de API da Platform e defina-a no terminal usado pelo seu agente. Verifique a conexão com:
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
ul cloud account summaryAdicionar a skill#
Siga o guia de instalação do Agent Skills para os plugins do Claude Code e do Codex. Para agentes compatíveis com a CLI de skills, instale a skill da Platform com:
npx skills add ultralytics/skills --skill platform-cliEm seguida, use prompts como os exemplos acima, incluindo o link do projeto ou do conjunto de dados para dar contexto.
Executar comandos diretamente#
Use os slugs de URL do projeto e do modelo nos comandos. Estes exemplos são direcionados ao seu espaço de trabalho pessoal; adicione owner=TEAM para direcionar a um espaço de trabalho de equipe do qual você faça parte:
ul cloud datasets list
ul cloud models list project=license-plate
ul cloud models training project=license-plate model=baseline
ul cloud training start --helpUse ul cloud --help para descobrir comandos e ul cloud <resource> <operation> --help para consultar os argumentos deles. Consulte a referência da API da Platform para mais detalhes.