Ultralytics Platform

中文 | 한국어 | 日本語 | Русский | Deutsch | Français | Español | Português | Türkçe | Tiếng Việt | العربية

Ultralytics Platform — это комплексная сквозная платформа компьютерного зрения, которая оптимизирует весь рабочий процесс машинного обучения от подготовки данных до развертывания моделей. Создана для команд и отдельных специалистов, которым нужны готовые к производству решения в области компьютерного зрения без сложностей инфраструктуры.

Что такое Ultralytics Platform?

Ultralytics Platform призвана заменить разрозненные инструменты машинного обучения унифицированным решением. Она объединяет возможности:

• Roboflow — Управление данными и аннотирование
• Weights & Biases — Отслеживание экспериментов
• SageMaker — Облачное обучение
• HuggingFace — Развертывание моделей
• Arize — Мониторинг

Все в одной платформе с встроенной поддержкой YOLO26 и YOLO11 моделей.

Рабочий процесс: Загрузка → Аннотирование → Обучение → Экспорт → Развертывание

Платформа обеспечивает сквозной рабочий процесс:

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload] --> B[Annotate]
        B --> C[Analyze]
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure] --> E[Train on GPU]
        E --> F[View Metrics]
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export] --> H[Deploy Endpoint]
        H --> I[Monitor]
    end
    Data --> Train --> Deploy

Что вы можете сделать:

• Загружайте изображения, видео и ZIP-архивы для создания обучающих наборов данных
• Визуализируйте аннотации с помощью интерактивных наложений для всех 5 типов YOLO (см. поддерживаемые задачи)
• Обучайте модели на 22 GPU облачных GPU с помощью метрик в реальном времени
• Экспорт в 17 форматов развертывания (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite и т. д.)
• Развертывание в 43 регионах мира с помощью одного щелчка мышью на выделенных конечных точках
• Отслеживание прогресса обучения, работоспособности развертывания и показателей использования
• Сотрудничайте, делая проекты и наборы данных общедоступными для сообщества

Мультирегиональная инфраструктура

Ваши данные остаются в вашем регионе. Платформа Ultralytics развертывает инфраструктуру в трех глобальных регионах:

Вы выбираете свой регион при регистрации, и все ваши данные, модели и развертывания остаются в этом регионе.

Основные характеристики

Подготовка данных

• Управление наборами данных: Загрузка изображений, видео или ZIP-архивов с автоматической обработкой
• Редактор аннотаций: ручная аннотация для всех 5 типов YOLO (detect, segment, поза, OBB, classify; см. поддерживаемые задачи)
• SAM Annotation: интеллектуальная аннотация на основе кликов с использованием модели Segment Anything Model
• Автоматическая аннотация: Использование обученных моделей для предварительной разметки новых данных
• Статистика: Распределение классов, тепловые карты местоположений и анализ размерностей

graph LR
    A[Upload ZIP/Images/Video] --> B[Auto-Process]
    B --> C[Browse & Filter]
    C --> D{Annotate}
    D --> E[Manual Tools]
    D --> F[SAM Smart]
    D --> G[YOLO Auto-Label]
    E --> H[Train-Ready Dataset]
    F --> H
    G --> H

Обучение моделей

• Обучение в облаке: обучайтесь на 22 GPU облачных GPU с показателями в реальном времени
• Удаленное обучение: обучайтесь где угодно и передавайте показатели на платформу (в стиле W&B)
• Организация проектов: Группировка связанных моделей, сравнение экспериментов, отслеживание активности
• 17 форматов экспорта: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite и другие (см. поддерживаемые форматы)

Вы можете обучать модели либо через веб-интерфейс (облачное обучение), либо со своего собственного компьютера (удаленное обучение):

# Install ultralytics
pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

# Train and stream metrics to the platform
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)
# Metrics stream to Platform automatically

Развертывание

• Тестирование инференса: Тестирование моделей непосредственно в браузере с пользовательскими изображениями
• Выделенные конечные точки: Развертывание в 43 глобальных регионах с автомасштабированием
• Мониторинг: Метрики в реальном времени, журналы запросов и панели мониторинга производительности

graph LR
    A[Trained Model] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

После развертывания вызывайте конечную точку с помощью любого языка:

import requests

url = "https://your-endpoint-url/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())

curl -X POST "https://your-endpoint-url/predict" \
  -H "Authorization: Bearer your_api_key" \
  -F "file=@image.jpg"

const form = new FormData();
form.append("file", fileInput.files[0]);

const response = await fetch("https://your-endpoint-url/predict", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer your_api_key" },
    body: form,
});

const results = await response.json();
console.log(results);

Управление аккаунтом

• Команды и организации: сотрудничайте с членами команды, управляйте ролями и приглашениями
• Ключи API: Безопасное управление ключами для удаленного обучения и доступа к API
• Кредиты и биллинг: Обучение с оплатой по мере использования и прозрачное ценообразование
• Лента активности: отслеживайте все события и действия в учетной записи
• Удаление и восстановление: 30-дневное мягкое удаление с возможностью восстановления элементов
• Соответствие GDPR: Экспорт данных и удаление учетной записи

Быстрые ссылки

Начните работу с этими ресурсами:

• Быстрый старт: Создайте свой первый проект и обучите модель за считанные минуты
• Наборы данных: Загружайте и управляйте своими обучающими данными
• Аннотирование: Размечайте свои данные с помощью ручных и ИИ-ассистированных инструментов
• Проекты: Организуйте свои модели и эксперименты
• Облачное обучение: Обучайте на облачных GPU
• Инференс: Тестируйте свои модели
• Конечные точки: Развертывайте модели в продакшн
• Мониторинг: Отслеживайте производительность развертывания
• Ключи API: Управляйте доступом к API
• Биллинг: Кредиты и оплата
• Активность: Отслеживание событий учетной записи
• Корзина: Восстановление удаленных элементов
• REST API: Справочник API

Часто задаваемые вопросы

Как начать работу с Ultralytics Platform?

Чтобы начать работу с платформой Ultralytics:

1. Регистрация: Создайте учетную запись на platform.ultralytics.com
2. Выбор региона: Выберите свой регион данных (США, ЕС или AP) во время онбординга
3. Загрузка набора данных: Перейдите в раздел Наборы данных, чтобы загрузить свои данные
4. Обучение модели: Создайте проект и начните обучение на облачных GPU
5. Развертывание: Протестируйте свою модель и разверните ее на выделенной конечной точке

Подробное руководство см. на странице Быстрый старт.

Каковы преимущества Ultralytics Platform?

Платформа Ultralytics предлагает:

• Единый рабочий процесс: Данные, обучение и развертывание в одном месте
• Мультирегиональность: Размещение данных в регионах США, ЕС или AP
• Обучение без кода: Обучайте продвинутые модели YOLO без написания кода
• Метрики в реальном времени: Отслеживайте прогресс обучения и мониторьте развертывания
• 43 региона развертывания: Развертывайте модели ближе к вашим пользователям по всему миру
• 5 типов задач: поддержка обнаружения, сегментации, позы, OBB и классификации (см. документацию по задачам)
• Аннотирование с помощью ИИ: SAM и автоматическая разметка для ускорения подготовки данных

Какие варианты GPU доступны для облачного обучения?

Платформа Ultralytics поддерживает несколько типов GPU для облачного обучения:

Полную информацию о ценах и GPU см. в разделе «Обучение по облачным технологиям ».

Как работает удаленное обучение?

Вы можете обучать модели на своем собственном оборудовании и передавать метрики в режиме реального времени на платформу, аналогично Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

# Train using a Platform dataset directly
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

Дополнительные сведения об удаленном обучении см. в разделе Облачное обучение.

Какие инструменты аннотирования доступны?

Платформа включает полнофункциональный редактор аннотаций, поддерживающий:

• Ручные инструменты: Ограничивающие рамки, полигоны, ключевые точки, ориентированные рамки, классификация
• SAM Annotation: нажмите, чтобы создать точные маски с помощью модели Segment Anything Model.
• Сочетания клавиш: Эффективные рабочие процессы с использованием горячих клавиш

См. Разметку для полного руководства.

Какие форматы экспорта поддерживаются?

Платформа поддерживает 17 форматов развертывания:

См. раздел «Экспорт моделей», руководство по режиму экспорта и индекс интеграций для получения информации о параметрах, специфичных для конкретного формата.

Устранение неполадок

Проблемы с наборами данных

Вопросы обучения

Проблемы развертывания

Часто задаваемые вопросы

📅 Создано 1 месяц назад ✏️ Обновлено 4 дней назад

Комментарии