Link to this sectionКраткое руководство по Ultralytics Platform#

Ultralytics Platform спроектирована так, чтобы быть удобной и интуитивно понятной, позволяя тебе быстро загружать наборы данных и обучать новые модели YOLO. Она предлагает выбор из множества предобученных моделей, что упрощает начало работы. После того как модель обучена, её можно протестировать прямо в браузере и развернуть в продакшене одним кликом.

Следующая интерактивная диаграмма описывает четыре основных этапа рабочего процесса Ultralytics Platform. Нажми на любой этап или подшаг, чтобы получить подробные инструкции для этого раздела.

graph LR
    A(Sign Up) --> B(Prepare Data) --> C(Train) --> D(Deploy)
    A -.- A1["<a href='#get-started'>Create account</a><br/><a href='#region-selection'>Select region</a>"]
    B -.- B1["<a href='#upload-your-first-dataset'>Upload dataset</a><br/><a href='#create-your-first-project'>Create Project</a>"]
    C -.- C1["<a href='#training-configuration'>Configure training</a><br/><a href='#monitor-training'>Monitor progress</a>"]
    D -.- D1["<a href='#test-your-model'>Test model</a><br/><a href='#deploy-to-production'>Deploy endpoint</a>"]

    click A "#get-started"
    click B "#upload-your-first-dataset"
    click C "#train-your-first-model"
    click D "#deploy-to-production"

Link to this sectionНачало работы#

Ultralytics Platform предлагает множество простых вариантов регистрации. Ты можешь зарегистрироваться и войти в систему, используя свои учетные записи Google или GitHub, либо с помощью адреса электронной почты.

Link to this sectionВыбор региона#

Во время ознакомления тебя попросят выбрать регион данных. Платформа автоматически измеряет задержку до каждого региона и рекомендует ближайший. Это важный выбор, так как он определяет, где будут храниться твои данные, модели и развертывания.

Link to this sectionБесплатные кредиты#

Каждая новая учетная запись получает бесплатные кредиты на обучение на облачном GPU:

Link to this sectionЗаполни свой профиль#

Процесс ознакомления проведет тебя через три шага:

1. Профиль — Введи свое отображаемое имя, уникальное имя пользователя (постоянное, его нельзя изменить позже), организацию (необязательно) и основной вариант использования
2. Регион данных — Выбери US, EU или AP с помощью визуальной карты мира, показывающей задержку
3. Завершение — Проверь свой выбор, при желании примени промокод и заверши регистрацию, чтобы получить свои приветственные кредиты

Link to this sectionГлавная панель управления#

После входа в систему ты будешь перенаправлен на домашнюю страницу Ultralytics Platform, где находится приветственная карточка со статистикой рабочей области, быстрым доступом к наборам данных, проектам и хранилищу, а также лента недавней активности.

Link to this sectionБоковая навигация#

Боковая панель обеспечивает доступ ко всем разделам Платформы:

Link to this sectionПриветственная карточка#

Приветственная карточка показывает твой профиль, значок плана и статистику рабочей области с первого взгляда:

Link to this sectionБыстрые действия#

Под приветственной карточкой на панели управления отображаются три карточки:

• Наборы данных: Создай новый набор данных или перетащи изображения, видео или файлы наборов данных для загрузки. Показывает твои недавние наборы данных.
• Проекты: Создай новый проект или перетащи файлы моделей .pt для загрузки. Показывает твои недавние проекты.
• Хранилище: Обзор использования твоего хранилища (наборы данных, модели, экспорты) с лимитами плана.

Таблица Недавняя активность внизу показывает твои последние наборы данных, модели и запуски обучения.

Link to this sectionГлобальный поиск#

Нажми Cmd+K (Mac) или Ctrl+K (Windows/Linux), чтобы открыть панель поиска. Мгновенно ищи по страницам, проектам, наборам данных и развертываниям.

Link to this sectionAI-чат-ассистент#

Плавающий виджет чата доступен на каждой странице. Нажми на него, чтобы задать вопросы об обучении YOLO, аннотировании, развертывании или любой функции Платформы. Ассистент предоставляет контекстную справку на основе текущей страницы.

Link to this sectionОзнакомительные туры#

Платформа включает в себя пошаговые туры, которые знакомят с ключевыми функциями по мере того, как ты исследуешь различные разделы:

Link to this sectionПерезапуск туров#

Чтобы повторно запустить любой тур:

• Кнопка повтора тура — кликни на свой аватар профиля (внизу слева на боковой панели), чтобы открыть меню пользователя, затем выбери Повторить тур. Это сбросит все туры, и они будут запущены при следующем посещении каждого раздела.
• Параметр URL — перейди по адресу platform.ultralytics.com/home?tour=nav, чтобы перезапустить тур по навигации напрямую.

Link to this sectionЗагрузи свой первый набор данных#

Перейди в Annotate на боковой панели и нажми New Dataset, чтобы добавить свои обучающие данные. Ты также можешь перетащить файлы прямо на карточку наборов данных на главной панели управления.

Ultralytics Platform поддерживает несколько форматов загрузки (подробности в Datasets):

graph LR
    A[Drop Files] --> B[Auto-Package ZIP]
    B --> C[Upload to Storage]
    C --> D[Backend Worker]
    D --> E[Resize & Thumbnail]
    E --> F[Parse Labels]
    F --> G[Compute Statistics]
    G --> H[Dataset Ready]

После загрузки платформа автоматически обрабатывает твои данные:

1. Изображения размером более 4096 пикселей масштабируются (с сохранением соотношения сторон)
2. Создаются миниатюры 256 пикселей для быстрого просмотра
3. Разметка парсится и проверяется (YOLO .txt формат)
4. Вычисляется статистика (распределение классов, тепловые карты, размеры)

my-dataset.zip
├── data.yaml          # Class names and splits
├── train/
│   ├── images/
│   │   ├── img001.jpg
│   │   └── img002.jpg
│   └── labels/
│       ├── img001.txt
│       └── img002.txt
└── val/
    ├── images/
    └── labels/

Читай подробнее о datasets и поддерживаемых форматах для detect, segment, pose, OBB и classify.

Link to this sectionСоздай свой первый проект#

Проекты помогают организовать связанные модели и эксперименты. Перейди в раздел Проекты и нажми "Создать проект".

Введи название и необязательное описание для проекта. Проекты содержат:

• Модели: Обученные чекпоинты

Читай подробнее о projects.

Link to this sectionОбучи свою первую модель#

В своем проекте нажми New Model, чтобы запустить облачное обучение.

Link to this sectionКонфигурация обучения#

1. Select Dataset: Choose from your uploaded datasets (only datasets with a train split are shown)
2. Выбор модели: Выбери базовую модель — официальные модели Ultralytics или свои собственные обученные модели
3. Настройка эпох: Количество итераций обучения (по умолчанию: 100)
4. Выбор GPU: Выбери вычислительные ресурсы в зависимости от бюджета и размера модели. По умолчанию используется RTX PRO 6000 (96 ГБ Blackwell, $1.89/час), которая поддерживает любой вариант YOLO26. Смотри полную таблицу цен на GPU или раздел Cloud Training GPU для полного списка и ограничений по тарифам.

Link to this sectionМониторинг обучения#

Как только обучение начнется, ты сможешь следить за прогрессом в реальном времени через три подвкладки:

Метрики передаются в реальном времени через SSE (Server-Sent Events). После завершения обучения генерируются графики валидации, включая матрицу ошибок, PR-кривые и F1-кривые.

Читай подробнее о cloud training.

Link to this sectionПротестируй свою модель#

После завершения обучения протестируй свою модель прямо в браузере:

1. Перейди на вкладку Predict своей модели
2. Загрузи изображение, перетащи его или используй примеры изображений (автоматический инференс при перетаскивании)
3. Посмотри результаты инференса с ограничивающими рамками (BBox), отрисованными на холсте

Настрой параметры инференса:

Вкладка Predict содержит готовые к использованию примеры кода с уже заполненным твоим API-ключом:

import requests

url = "https://platform.ultralytics.com/api/models/{model_id}/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())

Читай подробнее об inference.

Link to this sectionРазвертывание в продакшн#

Разверни свою модель на выделенном эндпоинте для использования в продакшене:

1. Перейди на вкладку Deploy своей модели
2. Выбери регион на интерактивной карте мира (доступно 43 региона)
3. Карта показывает измерения задержки в реальном времени с помощью градиента цветов от зеленого к красному (чем ниже задержка, тем зеленее, чем выше — тем краснее)
4. Нажми Deploy, чтобы создать эндпоинт

graph LR
    A[Select Region] --> B[Deploy]
    B --> C[Provisioning ~1 min]
    C --> D[Running]
    D --> E{Lifecycle}
    E --> F[Stop]
    E --> G[Delete]
    F --> H[Resume]
    H --> D

Твой эндпоинт будет готов примерно через минуту и предложит:

• Уникальный URL: HTTPS-эндпоинт для API-вызовов
• Масштабирование до нуля: Отсутствие затрат на простой (развертывания в настоящее время запускают один активный инстанс)
• Мониторинг: Метрики запросов и логи

После развертывания ты можешь управлять всеми своими эндпоинтами из раздела Deploy на боковой панели, где отображается глобальная карта с активными развертываниями, общие метрики и список всех эндпоинтов.

Читай подробнее об endpoints.

Link to this sectionУдаленное обучение (опционально)#

Если ты предпочитаешь обучать на собственном оборудовании, ты можешь транслировать метрики на платформу с помощью своего API-ключа. Это работает как Weights & Biases — обучаешь где угодно, мониторишь на платформе.

1. Сгенерируй API-ключ в Settings > API Keys
2. Установи переменную окружения и запусти обучение в формате project/name:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Читай подробнее про API keys, dataset URIs и remote training.

Link to this sectionОбратная связь и помощь#

Страница Help в футере боковой панели содержит форму обратной связи внутри приложения. Ты можешь оценить свой опыт работы, выбрать тип отзыва (ошибка, запрос функции или общее) и прикрепить скриншоты.

Если тебе нужна дополнительная помощь:

• AI Chat: нажми на плавающий виджет чата на любой странице, чтобы получить мгновенную помощь
• Documentation: просматривай эту документацию для получения подробных руководств по datasets, annotation, training, deployment и billing
• Discord: присоединяйся к нашему Discord community для обсуждений
• GitHub: сообщай об ошибках на GitHub
• REST API: ознакомься с API reference или попробуй interactive API docs для программного доступа ко всем функциям Platform