Платформа Ultralytics#

Ultralytics Platform — это комплексная сквозная платформа компьютерного зрения, которая упрощает весь ML-процесс: от подготовки данных до развёртывания моделей. Она создана для команд и отдельных специалистов, которым нужны готовые к промышленной эксплуатации решения в области компьютерного зрения без сложной инфраструктуры.

Что такое Ultralytics Platform?#

Ultralytics Platform объединяет управление наборами данных и разметку, отслеживание экспериментов, облачное и удалённое обучение, экспорт моделей, выделенные конечные точки инференса и мониторинг развёртывания в одном рабочем пространстве. Платформа поддерживает модели YOLO26, YOLO11, YOLOv8 и YOLOv5 из коробки.

Рабочий процесс: Загрузить → Разметить → Обучить → Экспортировать или развернуть#

Платформа предоставляет сквозной рабочий процесс:

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Что ты можешь делать:

• Загружать изображения, видео и файлы наборов данных для создания обучающих наборов данных
• Визуализировать разметку с помощью интерактивных наложений для 6 типов задач YOLO, поддерживаемых редактором разметки (см. поддерживаемые типы задач)
• Обучать модели на облачных GPU (24 во всех тарифах, 26 с Pro или Enterprise для B200 и B300) с метриками в реальном времени
• Экспортировать в 20 форматов развёртывания (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend и другие)
• Развёртывать в 42 глобальных регионах с выделенными конечными точками в один клик
• Создавай рабочие процессы агентов, которые связывают модели, условия, сбор наборов данных и оповещения в Slack
• Отслеживать прогресс обучения, состояние развёртываний и метрики использования
• Подключать облачное хранилище, инструменты разметки и Slack через интеграции
• Сотрудничать, делая проекты и наборы данных общедоступными для сообщества

Мультирегиональная инфраструктура#

Твои данные остаются в выбранном регионе. Ultralytics Platform использует инфраструктуру в трёх глобальных регионах:

Ты выбираешь регион хранения данных во время первоначальной настройки. Наборы данных, модели и данные управляемого обучения остаются в этом регионе. Выделенные конечные точки развёртываются отдельно в выбранном тобой регионе с глобальной карты развёртывания.

Ключевые особенности#

Подготовка данных#

• Управление наборами данных: создавай наборы данных из локальных файлов, по URL, из подключённого облачного хранилища или с локального хоста с автоматической обработкой
• Редактор разметки: инструменты ручной разметки для 6 типов задач YOLO (detect, segment, semantic, classify, pose, OBB; см. поддерживаемые типы задач)
• Шаблоны скелетов: встроенные (Person, Hand, Dog, Face, Box) и пользовательские шаблоны скелетов для разметки позы в один клик
• Smart Annotation: Используй SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3 или SAM 3.1 (по умолчанию) на панели инструментов разметки для задач детекции, сегментации, семантической сегментации и OBB, либо предобученные модели Ultralytics YOLO и собственные дообученные модели YOLO для этих задач и позы
• Версионирование наборов данных: создавай пронумерованные снимки NDJSON с описаниями, а затем скачивай или восстанавливай любую версию для воспроизводимого обучения
• Статистика: распределение классов, распределение разбиений, тепловые карты расположения и анализ размеров ограничивающих рамок

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Обучение моделей#

• Облачное обучение: обучай модели на облачных GPU (24 во всех тарифах, 26 с Pro или Enterprise для B200 и B300) с метриками в реальном времени и актуальной оценкой стоимости
• Удалённое обучение: обучай модели где угодно и передавай метрики в Ultralytics Platform
• Расширенные настройки: переопределяй любой аргумент обучения Ultralytics во встроенном редакторе YAML в диалоге обучения
• Организация проектов: группируй связанные модели, сравнивай эксперименты и отслеживай активность
• 20 форматов экспорта: ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend и другие (см. поддерживаемые форматы)

Ты можешь обучать модели либо через веб-интерфейс (облачное обучение), либо со своей собственной машины (удаленное обучение):

Развёртывание#

• Тестирование инференса: тестируй модели непосредственно в браузере на собственных изображениях, снимке с веб-камеры или встроенных примерах
• Выделенные конечные точки: развёртывай модели в 42 глобальных регионах с масштабированием до нуля по умолчанию (один активный экземпляр)
• Мониторинг: метрики в реальном времени, журналы запросов и панели производительности

graph LR
    A[Trained Model]:::start --> B{Action}:::decide
    B --> C[Browser Predict]:::proc
    B --> D[Export Format]:::proc
    B --> E[Deploy Endpoint]:::proc
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / LiteRT / ...]:::out
    E --> G[42 Global Regions]:::proc
    G --> H[API Endpoint URL]:::proc
    H --> I[Monitor & Scale]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

После развёртывания вызывай конечную точку из любого языка. conf, iou и imgsz — необязательные поля формы, значения которых по умолчанию равны 0.25, 0.7 и 640:

import requests

url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

Управление аккаунтом#

• Команды и организации: сотрудничай с участниками команды, управляй ролями и приглашениями и переключай рабочие пространства из меню аккаунта
• Ключи API: безопасное управление ключами для удалённого обучения и доступа к API
• Кредиты и биллинг: обучение с оплатой по мере использования, прозрачными ценами и пополнением баланса на сумму от $5 до $1,000
• Лента активности: отслеживай все события и действия аккаунта
• Корзина и восстановление: мягкое удаление с возможностью восстановления элементов в течение 30 дней
• Соответствие GDPR: экспорт данных и удаление аккаунта

Быстрые ссылки#

Начни работу с помощью этих ресурсов:

• Быстрый старт: создай свой первый проект и обучи модель за несколько минут
• Обзор: просматривай и клонируй общедоступные наборы данных и проекты
• Данные: обзор подготовки наборов данных
• Наборы данных: загружай и управляй обучающими данными
• Разметка: размечай данные с помощью ручных инструментов и инструментов с поддержкой AI
• Обучение: обзор обучения
• Проекты: организуй модели и эксперименты
• Модели: страницы моделей, загрузки и экспорт
• Облачное обучение: обучай модели на облачных GPU
• Развёртывание: обзор развёртывания
• Инференс: тестируй свои модели
• Конечные точки: развёртывай модели в промышленной среде
• Мониторинг: отслеживай производительность развёртывания
• Аккаунт: обзор аккаунта
• Настройки: параметры профиля и рабочего пространства
• Команды: участники, роли и приглашения
• Ключи API: управление доступом к API
• Оплата: кредиты и платежи
• Активность: отслеживание событий аккаунта
• Корзина: восстановление удаленных элементов
• Интеграции: облачное хранилище, инструменты аннотации и Slack
• REST API: справочник API

Устранение неполадок#

Проблемы с датасетом#

Проблемы с обучением#

Проблемы с развертыванием#

Частые вопросы#

Часто задаваемые вопросы#