Обучение моделей#
Ultralytics Platform предоставляет комплексные инструменты для обучения моделей YOLO, начиная с организации экспериментов и заканчивая запуском заданий облачного обучения с потоковой передачей метрик в реальном времени.
Watch: Get Started with Ultralytics Platform - Train
Обзор#
Раздел «Обучение» помогает тебе:
- Организуй модели в проекты для упрощения управления
- Обучать на облачных GPU в один клик
- Отслеживать метрики в реальном времени во время обучения
- Сравнивать производительность моделей в разных экспериментах
- Экспортируй в 20 форматов развертывания (см. поддерживаемые форматы)
Рабочий процесс#
graph LR
A[📁 Project]:::start --> B[⚙️ Configure]:::proc
B --> C[🚀 Train]:::proc
C --> D[📈 Monitor]:::proc
D --> E[📦 Export]:::out
classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
classDef out fill:#9C27B0,color:#fff| Этап | Описание |
|---|---|
| Проект | Создай рабочую область для организации связанных моделей |
| Настройка | Выбери датасет, базовую модель и параметры обучения |
| Обучение | Запускай на облачных GPU или своем локальном оборудовании |
| Мониторинг | Просматривай кривые потерь и метрики в реальном времени |
| Экспорт | Конвертируй в 20 форматов развертывания (подробнее) |
Варианты обучения#
Ultralytics Platform поддерживает несколько подходов к обучению:
| Метод | Описание | Лучший выбор для |
|---|---|---|
| Облачное обучение | Обучай на облачных GPU Ultralytics | Нет локального GPU, масштабируемость |
| Локальное обучение | Обучай локально, передавай метрики на платформу | Имеющееся оборудование, конфиденциальность |
| Обучение в Colab | Используй Google Colab с интеграцией платформы | Бесплатный доступ к GPU |
Когда ты выбираешь GPU дешевле, чем RTX PRO 6000, и управляемые Ultralytics мощности свободны, платформа запускает твою задачу на RTX PRO 6000, продолжая тарифицировать её по почасовой ставке выбранного тобой GPU. Запуски могут завершаться быстрее и стоить дешевле, чем на выбранном GPU — апгрейд никогда не увеличивает время или стоимость.
Опции GPU#
Доступные GPU для облачного обучения в Ultralytics Cloud:
| GPU | Поколение | VRAM | Стоимость/час | Лучший выбор для |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2000 Ada | Ada | 16 GB | $0.24 | Небольшие наборы данных, тестирование |
| RTX A4500 | Ampere | 20 GB | $0.25 | Малые-средние наборы данных |
| RTX 4000 Ada | Ada | 20 GB | $0.26 | Средние наборы данных |
| RTX A5000 | Ampere | 24 GB | $0.27 | Средние наборы данных |
| L4 | Ada | 24 GB | $0.39 | Оптимизировано для вывода |
| A40 | Ampere | 48 GB | $0.44 | Большие размеры пакетов |
| RTX 3090 | Ampere | 24 GB | $0.46 | Общее обучение |
| RTX A6000 | Ampere | 48 GB | $0.49 | Большие модели |
| RTX PRO 4000 | Blackwell | 24 GB | $0.57 | Бюджетный Blackwell |
| RTX PRO 4500 | Blackwell | 32 GB | $0.64 | Отличное соотношение цена/производительность |
| RTX 4090 | Ada | 24 GB | $0.69 | Лучшее соотношение цена/производительность |
| RTX 6000 Ada | Ada | 48 GB | $0.77 | Обучение с большими пакетами |
| L40S | Ada | 48 GB | $0.86 | Обучение с большими пакетами |
| RTX PRO 5000 | Blackwell | 48 GB | $0.96 | Обучение с большими пакетами |
| RTX 5090 | Blackwell | 32 GB | $0.99 | Последнее потребительское поколение |
| L40 | Ada | 48 GB | $0.99 | Большие модели |
| A100 PCIe | Ampere | 80 GB | $1.39 | Промышленное обучение |
| A100 SXM | Ampere | 80 GB | $1.49 | Промышленное обучение |
| RTX PRO 6000 | Blackwell | 96 GB | $2.09 | Рекомендуемый вариант по умолчанию |
| H100 PCIe | Hopper | 80 GB | $2.89 | Высокопроизводительное обучение |
| H100 NVL | Hopper | 94 GB | $3.19 | Максимальная производительность |
| H100 SXM | Hopper | 80 GB | $3.29 | Самое быстрое обучение |
| H200 NVL | Hopper | 143 GB | $3.39 | Максимальный объем памяти |
| H200 SXM | Hopper | 141 GB | $4.39 | Максимальная производительность |
| B200 | Blackwell | 180 GB | $5.89 | Большие модели (Pro+) |
| B300 | Blackwell | 288 GB | $7.39 | Крупнейшие модели (Pro+) |
Для графических процессоров B200 и B300 требуется план Pro или Enterprise. Все остальные GPU доступны на любых тарифах, включая Free.
Новые аккаунты получают приветственные кредиты для обучения. Проверь Биллинг для получения подробностей.
Метрики в реальном времени#
Во время обучения просматривай актуальные метрики на трех подвкладках:
graph LR
A[Charts]:::start --> B[Loss Curves]:::out
A --> C[Task Metrics]:::out
D[Console]:::start --> E[Live Logs]:::out
D --> F[Error Detection]:::out
G[System]:::start --> H[GPU, CPU & Memory]:::out
G --> I[Network & Disk I/O]:::out
classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
classDef out fill:#9C27B0,color:#fff| Подвкладка | Метрики |
|---|---|
| Графики | Метрики задачи (mAP50, mAP50-95, точность (precision), полнота (recall) для детектирования), потери на обучающей/ва́лидационной выборках, скорость обучения |
| Консоль | Логи обучения в реальном времени с поддержкой ANSI-цветов и автоматическим обнаружением ошибок |
| Система | Утилизация GPU, память и температура GPU, CPU, RAM, сетевой ввод-вывод и дисковый ввод-вывод |
Лучшая контрольная точка (best.pt, эпоха с наибольшей приспособленностью) периодически выгружается на платформу во время работы обучения, а также при завершении процесса, поэтому скачивание, экспорт и деплой всегда используют лучшую из созданных на данный момент эпох. Отмененные запуски сохраняют последнюю контрольную точку, выгрузка которой завершилась.
Быстрый старт#
Начни облачное обучение менее чем за минуту:
- Создай проект на боковой панели
- Нажми New Model
- Выбери модель, датасет и GPU
- Нажми Start Training
Быстрые ссылки#
- Проекты (Projects): организуй свои модели и эксперименты
- Модели: Управляй обученными чекпойнтами
- Облачное обучение (Cloud Training): обучение на облачных GPU
FAQ#
Время обучения зависит от:
- Размера датасета (количества изображений)
- Размера модели (n, s, m, l, x)
- Количества эпох
- Выбранного типа GPU
Текущая оценка составляет около 6 минут для 1000 изображений, YOLO26n, 100 эпох на RTX PRO 6000 и около 2 минут для 500 изображений, YOLO26n, 50 эпох на RTX 4090. Фактическая длительность может отличаться; используй оценку в реальном времени в диалоговом окне обучения для выбранного датасета и конфигурации. См. примеры стоимости.
Да. Лимиты одновременного облачного обучения зависят от твоего плана: Free позволяет запускать 3, Pro — 10, а Enterprise — неограниченно. Для дополнительного параллельного обучения используй удаленное обучение с нескольких машин.
Если обучение прервалось:
- Модель помечается как «неудавшаяся», а вычислительный экземпляр завершает работу.
- На странице модели отображается баннер с ошибкой и зафиксированным текстом ошибки, ссылка на вывод консоли, а также кнопка Retry, которая открывает диалоговое окно обучения заново с той же конфигурацией
- Запуск, который перестает сообщать об активности в течение нескольких часов, автоматически помечается как неуспешный, а его вычислительные ресурсы освобождаются
- Если облачные вычисления запустились, затраченное время GPU тарифицируется; сбои до запуска вычислений не влекут плату за использование GPU
Сценарий Рекомендуемый GPU Большинство задач обучения RTX PRO 6000 Большие датасеты или размеры пакетов H100 SXM или H200 Экономичный вариант RTX 4090