Обучение моделей#
Ultralytics Platform предоставляет комплексные инструменты для обучения моделей YOLO: от организации экспериментов до запуска облачных заданий обучения с потоковой передачей метрик в реальном времени.
Watch: Get Started with Ultralytics Platform - Train
Обзор#
Раздел «Обучение» помогает тебе:
- Организовывать модели в проекты для более удобного управления
- Обучать модели на облачных GPU одним нажатием
- Отслеживать метрики в реальном времени во время обучения
- Сравнивать производительность моделей в разных экспериментах
- Экспортировать модели в 20 форматов для 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 рабочее пространство для организации связанных моделей |
| Настройка | Выбери датасет, базовую модель и параметры обучения |
| Обучение | Запускай обучение на облачных GPU или своем локальном оборудовании |
| Мониторинг | Просматривай кривые потерь и метрики в реальном времени |
| Экспорт | Конвертируй модели в 20 форматов для развертывания (подробнее) |
Варианты обучения#
Ultralytics Platform поддерживает несколько подходов к обучению:
| Метод | Описание | Оптимально для |
|---|---|---|
| Облачное обучение | Обучай модели на облачных GPU Ultralytics | Нет локального GPU, масштабируемость |
| Локальное обучение | Обучай модели локально и передавай метрики на платформу | Существующее оборудование, конфиденциальность |
| Обучение в Colab | Используй Google Colab с интеграцией платформы | Бесплатный доступ к GPU |
Если ты выбираешь GPU дешевле RTX PRO 6000, а управляемые Ultralytics вычислительные ресурсы свободны, платформа запускает tвое задание на RTX PRO 6000, но тарифицирует его по почасовой ставке выбранного GPU. Обучение может завершиться быстрее и стоить меньше, чем на выбранном GPU, — такое повышение мощности никогда не увеличивает время или стоимость.
Варианты GPU#
Доступные GPU для облачного обучения в Ultralytics Cloud:
| GPU | Поколение | VRAM | Стоимость в час | Оптимально для |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2000 Ada | Ada | 16 GB | $0.24 | Небольшие датасеты, тестирование |
| RTX A4500 | Ampere | 20 GB | $0.25 | Небольшие и средние датасеты |
| RTX 4000 Ada | Ada | 20 GB | $0.26 | Средние датасеты |
| RTX A5000 | Ampere | 24 GB | $0.27 | Средние датасеты |
| L4 | Ada | 24 GB | $0.39 | Оптимизирован для инференса |
| A40 | Ampere | 48 GB | $0.44 | Большие размеры batch |
| RTX 3090 | Ampere | 24 GB | $0.46 | Обучение общего назначения |
| RTX A6000 | Ampere | 48 GB | $0.49 | Большие модели |
| RTX PRO 4000 | Blackwell | 24 GB | $0.57 | Экономичный Blackwell |
| RTX PRO 4500 | Blackwell | 32 GB | $0.64 | Отличное соотношение цены и производительности |
| RTX 4090 | Ada | 24 GB | $0.69 | Лучшее соотношение цены и производительности |
| RTX 6000 Ada | Ada | 48 GB | $0.77 | Обучение с большим размером пакета |
| L40S | Ada | 48 GB | $0.86 | Обучение с большим размером пакета |
| RTX PRO 5000 | Blackwell | 48 GB | $0.96 | Обучение с большим размером пакета |
| RTX 5090 | Blackwell | 32 GB | $0.99 | Новейшее поколение потребительских GPU |
| L40 | Ada | 48 GB | $0.99 | Большие модели |
| A100 PCIe | Ampere | 80 GB | $1.39 | Производственное обучение |
| A100 SXM | Ampere | 80 GB | $1.49 | Производственное 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 | Самые большие модели (Pro+) |
Для GPU B200 и B300 требуется тариф Pro или Enterprise. Все остальные GPU доступны на всех тарифах, включая Free.
Новые аккаунты получают кредиты при регистрации для обучения. Подробности см. в разделе Оплата.
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 |
|---|---|
| Charts | Метрики задачи (mAP50, mAP50-95, точность, полнота для детектирования), потери на обучении/валидации, скорость обучения |
| Console | Актуальные журналы обучения с цветом ANSI и автоматическим обнаружением ошибок |
| System | Загрузка GPU, память и температура GPU, CPU, RAM, сеть и дисковый ввод-вывод |
Лучшая контрольная точка (best.pt, эпоха с наибольшим значением fitness) периодически загружается на платформу во время
обучения и повторно после завершения задания, поэтому скачивание, экспорт и развертывание всегда используют лучшую эпоху,
полученную на данный момент. Для отмененных заданий сохраняется последняя контрольная точка, загрузка 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: организуй модели и эксперименты
- Модели: управление обученными контрольными точками
- Облачное обучение: обучай модели на облачных GPU
- AutoTrain: используй Ask AI для запуска экспериментов и сравнения моделей
Часто задаваемые вопросы#
Время обучения зависит от следующих факторов:
- Размер датасета (количество изображений)
- Размер модели (n, s, m, l, x)
- Количество эпох
- Выбранный тип GPU
Текущий оценщик прогнозирует около 6 минут для 1000 изображений, YOLO26n и 100 эпох на RTX PRO 6000 и около 2 минут для 500 изображений, YOLO26n и 50 эпох на RTX 4090. Фактическая продолжительность может отличаться; используй актуальную оценку в диалоге обучения для выбранного датасета и конфигурации. См. примеры расчета стоимости.
Да. Ограничения на одновременное облачное обучение зависят от твоего тарифа: Free позволяет запускать 3 задания, Pro — 10, а Enterprise не имеет ограничений. Для дополнительного параллельного обучения используй удаленное обучение с нескольких компьютеров.
Если обучение завершилось с ошибкой:
- Модель помечается как неудачная, а вычислительный экземпляр завершается
- На странице модели отображается баннер ошибки с перехваченной ошибкой, ссылкой на вывод консоли и действием Retry, которое повторно открывает диалог обучения с той же конфигурацией
- Задание, которое несколько часов не сообщает об активности, автоматически помечается как неудачное, а его вычислительные ресурсы освобождаются
- Если облачные вычисления были запущены, оплачивается фактически использованное время GPU; за ошибки до запуска вычислений плата за использование GPU не взимается
Сценарий Рекомендуемый GPU Большинство заданий обучения RTX PRO 6000 Большие датасеты или размеры пакетов H100 SXM или H200 При ограниченном бюджете RTX 4090