Link to this sectionOn Premise#

On Premise подключает CPU и опциональные NVIDIA GPU воркеры на твоем собственном хосте с Linux, Apple Silicon macOS или Windows к Ultralytics Platform. Платформа остается размещенной панелью управления для пользовательского интерфейса, аутентификации, метаданных, аннотаций и оркестрации заданий, в то время как каждый пиксель и артефакт обученной модели остаются у тебя.

Твоему хосту нужен Docker и исходящий HTTPS-доступ к Платформе. Установщик добавляет Docker автоматически, если он отсутствует, поэтому обычная настройка выполняется одной командой.

Link to this sectionСистемные требования#

Загрузка данных и обучение на CPU работают во всех трех операционных системах. Установщик выбирает официальный нативный arm64 образ на Apple Silicon и ARM Linux, поэтому небольшие задачи, такие как YOLO26n на COCO8, выполняются без эмуляции x86. Ускорение NVIDIA опционально; когда оно недоступно, обучение выполняется на CPU.

Link to this sectionГраницы данных#

Папки с датасетами монтируются только для чтения. Платформа и ее размещенные воркеры никогда не получают исходные или производные пиксели, а задания On Premise никогда не переключаются на вычисления Ultralytics или RunPod.

Link to this sectionПодключи хост#

1. Открой Ultralytics Platform на хосте с Linux, Apple Silicon macOS или Windows, который имеет доступ к твоим датасетам.
2. Перейди в Settings > Integrations и выбери Connect на карточке On Premise.
3. Платформа выбирает определенную команду для Linux, macOS или Windows. Для macOS требуется Apple Silicon. Сохрани предварительно заполненные значения или измени их:
   • Имя машины: On Premise host
   • Папка датасетов: /datasets на Linux или ~/Ultralytics/datasets на macOS и Windows
   • Папка моделей: /models на Linux или ~/Ultralytics/models на macOS и Windows
4. Выбери Create install command. В диалоговом окне будет указано, какой терминал открыть для выбранной операционной системы.
5. Скопируй полную команду, вставь ее в этот терминал и выполни. Команда включает одноразовый токен регистрации, устанавливает и запускает Docker при необходимости, а также создает выбранные папки.
6. Оставь диалоговое окно открытым. Платформа проверяет состояние каждые 500 миллисекунд и покажет хост как подключенный, когда запустится CPU-воркер. GPU-воркер запускается автоматически, когда Docker предоставляет доступ к поддерживаемой среде выполнения NVIDIA.

Токен регистрации истекает через 10 минут и может быть использован только один раз. Установленный воркер сохраняет полученный отзываемый ключ воркера в файле окружения с режимом 0600. Он никогда не получает учетные данные для MongoDB или облачного хранилища Платформы. Compose автоматически перезапускает воркеры, а установка настраивает Docker для запуска при загрузке системы в Linux или при входе в систему в macOS и Windows.

Link to this sectionСоздай датасет On Premise#

1. Помести датасет в папку подключенных датасетов. Например, /datasets/warehouse будет warehouse внутри корневой папки по умолчанию.
2. На Платформе выбери New Dataset > On Premise.
3. Просмотри подключенный хост с помощью того же браузера папок, который используется для Google Cloud Storage, Amazon S3 и Azure Blob Storage, выбери папку, выбери задачу и создай приватный датасет.
4. Хост индексирует датасет и отправляет метаданные. Платформа никогда не загружает сами изображения.

On Premise использует тот же код загрузки данных на CPU, что и размещенные загрузки. Он поддерживает:

• отдельные изображения и видео;
• архивы ZIP, TAR, TAR.GZ и TGZ;
• Ultralytics NDJSON и COCO JSON;
• датасеты YOLO и структуру папок для классификации; и
• задачи detect, segment, pose, OBB и classify, включая то же сопоставление классов, логику инференса, валидацию и работу со сплитами.

Разница только в хранении вывода. Размещенная загрузка может изменять размер или нормализовать изображения и создавать миниатюры в хранилище Платформы. On Premise никогда не меняет размер, не перекодирует, не редактирует и не удаляет смонтированные оригиналы. Содержимое архивов, удаленные NDJSON активы и кадры видео, выбранные с частотой 1 FPS до 100 кадров, а затем равномерно распределенные по длинным видео, записываются только в том Docker-томе, который находится на хосте.

Link to this sectionПредпросмотр и аннотирование#

Платформа авторизует каждый предпросмотр, затем твой браузер загружает связанный с версией файл напрямую с http://localhost:8765 на том же компьютере. Имя хоста, сертификат, VPN, прокси или настройки предпросмотра не требуются.

Аннотации хранятся как метаданные Платформы. Редактирование или удаление изображения на Платформе меняет только ссылку и аннотации Платформы; это никогда не меняет исходный файл или файл меток.

Link to this sectionОбучение локально#

Запусти обучение из обычного диалогового окна обучения проекта. Датасет, привязанный к хосту On Premise, может быть востребован только этим хостом. Платформа использует свой GPU-воркер, когда он доступен, в противном случае запускает тот же код обучения на своем CPU-воркере. Обучение считывает смонтированные файлы, записывает чекпоинты и веса в настроенную папку моделей и возвращает состояние задания, скалярные метрики и неизменяемую ссылку на чекпоинт на Платформу. Загрузка моделей использует то же подписанное соединение localhost, что и предпросмотр, поэтому веса передаются напрямую с твоего хоста в твой браузер.

Обучение On Premise не потребляет вычислительные кредиты Платформы. Размещенные воркеры Ultralytics и RunPod не могут претендовать на задание или прочитать его пиксели или артефакты.

Link to this sectionУправление воркером#

Используй карточку On Premise в Settings > Integrations, чтобы просмотреть доступность CPU/GPU, переподключить хост или отключить его. Переподключение обновляет секрет воркера, не меняя идентификатор существующего датасета. Отключение отменяет будущие запросы и доступ к предпросмотру; оно не удаляет датасеты, исходные файлы, кэшированные пиксели или артефакты моделей с хоста.

Чтобы проверить или остановить установку на Linux:

cd /opt/ultralytics-worker
docker compose logs -f
docker compose down

На macOS и Windows установщик выводит эквивалентную команду с использованием ~/.ultralytics/worker.

Также см. Datasets, Annotation и Cloud Training.