Быстрый старт с платформой Ultralytics

Ultralytics Platform спроектирована так, чтобы быть простой и интуитивно понятной, позволяя тебе быстро загружать наборы данных и обучать новые модели YOLO. Она предлагает выбор из множества предобученных моделей, что облегчает начало работы. Как только модель обучена, ее можно протестировать прямо в браузере и развернуть в продакшн одним кликом.

Следующая интерактивная диаграмма описывает четыре основных этапа рабочего процесса Ultralytics Platform. Кликни на любой этап или подэтап, чтобы перейти к подробным инструкциям 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"

Начало работы

Ultralytics Platform предлагает множество простых вариантов регистрации. Ты можешь зарегистрироваться и войти в систему с помощью своих аккаунтов Google или GitHub, либо используя адрес электронной почты.

Выбор 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.

Бесплатные кредиты

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

Заполни свой профиль

Процесс ознакомления проведет тебя через три шага:

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

Главная панель управления

После входа в систему тебя перенаправят на главную страницу Ultralytics Platform, где отображается приветственная карточка со статистикой рабочей области, быстрым доступом к наборам данных, проектам и хранилищу, а также лента недавней активности.

Навигация в боковой панели

Боковая панель предоставляет доступ ко всем разделам платформы:

Приветственная карточка

Приветственная карточка кратко показывает твой профиль, значок плана и статистику рабочей области:

Быстрые действия

Под приветственной карточкой панель управления показывает три карточки:

• Наборы данных: создай новый набор данных или перетащи изображения, видео или файлы набора 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 хранилища (наборы данных, модели, экспорты) с лимитами твоего плана.

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

Глобальный поиск

Нажми Cmd+K (Mac) или Ctrl+K (Windows/Linux), чтобы открыть строку поиска. Мгновенно выполняй поиск по страницам, проектам, датасетам и развертываниям.

AI Chat Assistant

На каждой странице доступен плавающий чат-виджет. Нажми на него, чтобы задать вопросы о YOLO обучении, разметке, развертывании или любой функции платформы. Ассистент предоставляет контекстную помощь на основе текущей страницы.

Ознакомительные туры

Платформа включает в себя интерактивные туры, которые знакомят тебя с ключевыми функциями по мере исследования различных разделов:

Перезапуск туров

Чтобы повторить любой тур:

• Кнопка Redo Tour — Нажми на свой аватар профиля (внизу слева на боковой панели), чтобы открыть меню пользователя, затем выбери Redo Tour. Это сбросит все туры, чтобы они повторно запустились при следующем посещении каждого раздела.
• URL-параметр — Перейди по адресу platform.ultralytics.com/home?tour=nav, чтобы перезапустить Nav Tour напрямую.

Загрузи свой первый датасет

Перейди в Annotate на боковой панели и нажми New Dataset, чтобы добавить свои данные для обучения. Ты также можешь перетащить файлы напрямую на карточку Datasets на панели управления Home.

Ultralytics Platform поддерживает множество 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 4096px масштабируются (с сохранением соотношения сторон)
2. Миниатюры 256px создаются 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/

Узнай больше о datasets и поддерживаемых форматах для detect, segment, pose, OBB и classify.

Создай свой первый проект

Проекты помогают упорядочивать связанные модели и эксперименты. Перейди в Projects и нажми "Create Project".

Введи имя и (необязательно) описание проекта. Проекты содержат:

• Модели: Обученные чекпоинты
• Журнал активности: История изменений

Узнай больше о projects.

Обучи свою первую модель

В своем проекте нажми Train Model, чтобы начать облачное обучение.

Конфигурация обучения

1. Select Dataset: Выбери один из своих загруженных датасетов (отображаются только датасеты с train разбиением)
2. Choose Model: Выбери базовую модель — официальные модели Ultralytics или свои собственные обученные модели
3. Set Epochs: Количество итераций обучения (по умолчанию: 100)
4. Select 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. См. полную GPU pricing table или шаг Cloud Training GPU для получения полного списка и условий доступа.

Мониторинг обучения

Как только обучение начнется, ты сможешь отслеживать прогресс в режиме реального времени через три подвкладки:

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

Узнай больше о cloud training.

Протестируй 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. Просматривай результаты инференса с ограничивающими рамками (bounding boxes), отрисованными на холсте

Настрой параметры инференса:

Вкладка Predict предоставляет готовые 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())

Подробнее об инференсе.

Развертывание в продакшене

Разверни свою модель на выделенном эндпоинте для использования в продакшене:

1. Перейди на вкладку Deploy твоей модели
2. Выбери регион на интерактивной карте мира (доступно 43 региона)
3. Карта отображает показатели задержки (latency) в реальном времени с помощью цветов светофора (зеленый < 100 мс, желтый < 200 мс, красный > 200 мс)
4. Нажми Deploy, чтобы создать свой 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 будет включать:

• Уникальный URL: HTTPS-эндпоинт для API-запросов
• Масштабирование до нуля: отсутствие затрат на вычислительные ресурсы при простое (в настоящее время развертывания запускают один активный экземпляр)
• Мониторинг: метрики запросов и логи

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

Подробнее об эндпоинтах.

Удаленное обучение (опционально)

Если ты предпочитаешь тренировать на своем оборудовании, ты можешь транслировать метрики на платформу, используя свой API-ключ. Это работает как Weights & Biases — тренируй где угодно, отслеживай на платформе.

1. Сгенерируй API-ключ в Settings > API Keys
2. Установи переменную окружения и начни тренировку 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

Подробнее об API-ключах, URI датасетов и удаленном обучении.

Обратная связь и помощь

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

Если тебе нужна дополнительная помощь:

• AI Chat: нажми на плавающий виджет чата на любой странице для мгновенной помощи
• Документация: изучи эти руководства для получения подробной информации о датасетах, аннотировании, обучении, развертывании и биллинге
• Discord: присоединяйся к нашему Discord-сообществу для дискуссий
• GitHub: сообщай об ошибках на GitHub
• REST API: ознакомься со справочником API или попробуй интерактивную API-документацию для программного доступа ко всем функциям платформы