Ultralytics Platform

Ultralytics Platform — это комплексная платформа для компьютерного зрения, которая оптимизирует весь процесс машинного обучения от подготовки данных до развертывания моделей. Она создана для команд и отдельных разработчиков, которым нужны готовые к промышленному использованию решения в области компьютерного зрения без сложностей с инфраструктурой.

Что такое Ultralytics Platform?

Ultralytics Platform создана, чтобы заменить разрозненные инструменты для машинного обучения единым решением. Она объединяет возможности следующих сервисов:

• Roboflow — управление данными и разметка
• Weights & Biases — отслеживание экспериментов
• SageMaker — облачное обучение
• HuggingFace — развертывание моделей
• Arize — мониторинг

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

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

Платформа обеспечивает комплексный 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 ты можешь делать:

• Загружать изображения, видео и файлы наборов данных для создания обучающих датасетов
• Визуализировать разметку с помощью интерактивных оверлеев для всех 5 типов задач YOLO (см. поддерживаемые задачи)
• Обучать модели на облачных GPU (22 во всех тарифах, 24 в Pro или Enterprise для B200 и B300) с метриками в реальном времени
• Экспортировать в 17 форматов развертывания (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite и т. д.)
• Развертывать в 43 глобальных регионах с помощью выделенных конечных точек, создаваемых в один клик
• Мониторить прогресс обучения, состояние развертывания и метрики использования
• Сотрудничать, делая проекты и наборы данных общедоступными для сообщества

Мультирегиональная инфраструктура

Твои данные остаются в твоем регионе. Ultralytics Platform управляет инфраструктурой в трех глобальных регионах:

Ты выбираешь свой регион при регистрации, и все твои данные, модели и развертывания остаются в этом регионе.

Основные возможности

Подготовка данных

• Управление наборами данных: Загружай изображения, видео или файлы датасетов с автоматической обработкой
• Редактор разметки: Ручная разметка для всех 5 типов задач YOLO (detect, segment, pose, OBB, classify; см. поддерживаемые задачи)
• Шаблоны скелетов: Встроенные (человек, рука, лицо, собака, коробка) и пользовательские шаблоны скелетов для разметки поз в один клик
• Умная разметка: Используй SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, предобученные модели Ultralytics YOLO или свои собственные дообученные модели YOLO прямо из панели инструментов разметки для задач detect, segment и OBB
• Версионирование данных: Создавай пронумерованные снимки NDJSON с описаниями для воспроизводимого обучения
• Статистика: Распределение классов, тепловые карты расположения и анализ размерностей

graph LR
    A[Upload Dataset/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

• Облачное обучение: Обучай на облачных GPU (22 во всех тарифах, 24 в Pro или Enterprise для B200 и B300) с метриками в реальном времени
• Удаленное обучение: Обучай где угодно и передавай метрики на платформу (в стиле W&B)
• Организация проектов: Группируй связанные модели, сравнивай эксперименты, отслеживай активность
• 17 форматов экспорта: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite и другие (см. поддерживаемые форматы)

Ты можешь обучать модели через веб-интерфейс (облачное обучение) или на своей собственной машине (удаленное обучение):

Развертывание

• Тестирование вывода: Тестируй модели прямо в браузере с использованием своих изображений
• Выделенные конечные точки: Развертывание в 43 глобальных регионах с масштабированием до нуля по умолчанию (один активный экземпляр)
• Мониторинг: Метрики в реальном времени, логи запросов и дашборды 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 обращайся к своей конечной точке на любом языке:

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())

Управление учетной записью

• Команды и организации: Сотрудничай с участниками команды, управляй ролями и приглашениями
• API-ключи: Безопасное управление ключами для удаленного обучения и доступа к API
• Кредиты и оплата: Оплата обучения по факту использования с прозрачным ценообразованием
• Лента активности: Отслеживай все события и действия в учетной записи
• Корзина и восстановление: 30-дневное мягкое удаление с возможностью восстановления элементов
• Соответствие GDPR: Экспорт данных и удаление учетной записи

Быстрые ссылки

Начни с этих ресурсов:

• Quickstart: Создай свой первый проект и начни обучение модели за считанные минуты
• Datasets: Загружай и управляй своими данными для обучения
• Annotation: Размечай данные с помощью ручных и AI-инструментов
• Projects: Организуй свои модели и эксперименты
• Cloud Training: Обучай на облачных GPU
• Inference: Тестируй свои модели
• Endpoints: Развертывай модели в продакшн
• Monitoring: Отслеживай производительность развертывания
• API Keys: Управляй доступом по API
• Billing: Кредиты и оплата
• Activity: Отслеживай события аккаунта
• Trash: Восстанавливай удаленные элементы
• REST API: Справочник API

FAQ

Как мне начать работу с Ultralytics Platform?

Чтобы начать работу с Ultralytics Platform:

1. Sign Up: Создай аккаунт на platform.ultralytics.com
2. Select Region: Выбери регион данных (US, EU или AP) во время онбординга
3. Upload Dataset: Перейди в раздел Datasets для загрузки своих данных
4. Train Model: Создай проект и начни обучение на облачных GPU
5. Deploy: Протестируй свою модель и разверни её на выделенном эндпоинте

Подробное руководство смотри на странице Quickstart.

Каковы преимущества Ultralytics Platform?

Ultralytics Platform предлагает:

• Unified Workflow: Данные, обучение и развертывание в одном месте
• Multi-Region: Хранение данных в регионах US, EU или AP
• No-Code Training: Обучай продвинутые модели YOLO без написания кода
• Real-Time Metrics: Отслеживай прогресс обучения и мониторь развертывания в режиме реального времени
• 43 Deploy Regions: Развертывай модели ближе к своим пользователям по всему миру
• 5 Task Types: Поддержка детектирования, сегментации, определения ключевых точек (pose), OBB и классификации (см. документацию по задачам)
• AI-Assisted Annotation: Умная разметка с помощью моделей SAM и YOLO для ускорения подготовки данных

Какие варианты GPU доступны для облачного обучения?

Ultralytics Platform поддерживает несколько типов GPU для облачного обучения:

Смотри Cloud Training для получения полного списка цен и опций GPU.

Как работает удаленное обучение?

Ты можешь обучать модели на своем собственном оборудовании и транслировать метрики в реальном времени на платформу, аналогично Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.35"

# 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

Смотри Cloud Training для подробностей об удаленном обучении.

Какие инструменты аннотирования доступны?

Платформа включает полнофункциональный редактор аннотаций, поддерживающий:

• Ручные инструменты: ограничивающие рамки (BBox), полигоны, ключевые точки со скелетными шаблонами, ориентированные рамки, классификацию
• Скелетные шаблоны: размещай все ключевые точки сразу, используя встроенные (Person, Hand, Face, Dog, Box) или пользовательские шаблоны
• Умное аннотирование: используй SAM 2.1 или SAM 3 для аннотирования по клику, или запускай предобученные модели Ultralytics YOLO и свои собственные дообученные модели YOLO прямо из панели инструментов для детекции, сегментации и OBB
• Горячие клавиши: эффективная работа с клавиатурными сокращениями

Смотри Annotation для полного руководства.

Какие форматы экспорта поддерживаются?

Платформа поддерживает 17 форматов развертывания:

Смотри Models Export, Export mode guide и Integrations index для получения информации о форматах.

Устранение неполадок

Проблемы с наборами данных

Проблемы с обучением

Проблемы с развертыванием

Часто задаваемые вопросы