YOLO Vision 2026:

Автоматическое обучение с помощью Ask AI#

Ask AI превращает твои запросы в действия на платформе Ultralytics. Ищи наборы данных, обучай и сравнивай модели, размечай изображения, экспортируй и развертывай их в ходе беседы.

Войди в платформу Ultralytics и нажми Ask AI. ИИ-агент работает напрямую с твоими наборами данных и моделями, автоматизируя такие задачи, как разметка, обучение, экспорт и развертывание.

Чтобы использовать действия платформы, сначала создай ключ API Ultralytics в разделе Settings > API Keys своего личного рабочего пространства. Ask AI автоматически использует твой существующий личный ключ; тебе не нужно вставлять его в беседу. Указывай ссылку на проект или набор данных при работе с командным рабочим пространством.

Набор данных для обнаружения средств индивидуальной защиты на платформе Ultralytics с Ask AI, проверяющим классы, разметку и готовность к обучению

Примеры запросов#

Открой соответствующий набор данных или проект и спроси:

ЦельПример запроса
Запустить проектСоздай приватный проект под названием "Wildlife Lab". Найди и клонируй набор данных для обнаружения диких животных, затем подготовь базовый запуск обучения.
Сравнить разрешенияОбучи три модели на этом наборе данных при размерах изображений 640, 800 и 960. Сохрани все остальные настройки и разделения наборов данных фиксированными.
Исследовать набор данныхНайди контейнеровозы, грузовые контейнеры и краны в xView. Хорошая ли это отправная точка для портовой логистики?
Создать базуОбучи YOLO26n на этом наборе данных и назови запуск "xview-baseline".
Сравнить моделиСравни завершенные модели. Какая из них показала лучшие результаты и почему?
Развернуть модельРазверни завершенную модель с наилучшим значением mAP валидации в этом проекте. Предоставь мне URL ее конечной точки и статус.
АвторазметкаИспользуй мою лучшую совместимую модель для разметки неразмеченных изображений в этом наборе данных. Сохрани существующую разметку.
Проверить классификациюУ какой модели самая высокая точность классификации? Какие породы остаются трудноразличимыми, и что нам попробовать дальше?
Экспортировать модельЭкспортируй эту модель в ONNX и дай мне ссылку для скачивания, когда она будет готова.

Логистический проект на платформе Ultralytics с Ask AI, сравнивающий завершенные модели обнаружения и объясняющий различия валидации

Используй своего собственного агента кодирования#

Ask AI использует Platform CLI, ul cloud и сопутствующий навык platform-cli skill. Ты можешь использовать те же команды из Claude Code, Codex или другого совместимого агента кодирования.

Установка и подключение#

Приведенная ниже настройка предназначена для использования Platform CLI с твоим собственным агентом кодирования за пределами платформы.

Интерфейс командной строки ul поставляется с пакетом Ultralytics на Python 3.11+. Установи или обнови его:

pip install -U ultralytics

Создай ключ API платформы и установи его в терминале, используемом твоим агентом. Проверь соединение с помощью:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
ul cloud account summary

Добавить навык#

Следуй руководству по установке навыков агента для плагинов Claude Code и Codex. Для агентов, поддерживаемых CLI навыков, установи навык платформы с помощью:

npx skills add ultralytics/skills --skill platform-cli

Затем используй такие запросы, как в примерах выше, включая ссылку на проект или набор данных для контекста.

Запуск команд напрямую#

Используй URL-слаги своего проекта и модели в командах:

ul cloud datasets list
ul cloud models list project=license-plate
ul cloud models training project=license-plate model=baseline
ul cloud training start --help

Используй ul cloud --help для поиска команд и ul cloud <resource> <operation> --help для их аргументов. Дополнительную информацию см. в справочнике по API платформы.

Участники

Комментарии