Обучение моделей
Платформа Ultralytics предоставляет комплексные инструменты для обучения моделей YOLO, от организации экспериментов до выполнения заданий облачного обучения с потоковой передачей метрик в реальном времени.
Обзор
Раздел «Обучение» поможет вам:
- Организовывать модели в проекты для упрощения управления
- Обучать на облачных GPU одним щелчком мыши
- Отслеживать метрики в реальном времени во время обучения
- Сравнивать производительность моделей в различных экспериментах
Рабочий процесс
graph LR
A[📁 Project] --> B[⚙️ Configure]
B --> C[🚀 Train]
C --> D[📈 Monitor]
D --> E[📦 Export]
style A fill:#4CAF50,color:#fff
style B fill:#2196F3,color:#fff
style C fill:#FF9800,color:#fff
style D fill:#9C27B0,color:#fff
style E fill:#00BCD4,color:#fff| Этап | Описание |
|---|---|
| Проект | Создать рабочее пространство для организации связанных моделей |
| Настроить | Выберите набор данных, базовую модель и параметры обучения |
| Обучение | Запускайте на облачных GPU или вашем локальном оборудовании |
| Мониторинг | Просматривайте кривые потерь и метрики в реальном времени |
| Экспорт | Конвертируйте в 17 форматов развертывания |
Параметры обучения
Платформа Ultralytics поддерживает несколько подходов к обучению:
| Метод | Описание | Лучше всего подходит для |
|---|---|---|
| Облачное обучение | Обучение на облачных GPU платформы | Отсутствие локального GPU, масштабируемость |
| Удаленное обучение | Обучение локально, передача метрик на платформу | Существующее оборудование, конфиденциальность |
| Обучение в Colab | Используйте Google Colab с интеграцией платформы | Бесплатный доступ к GPU |
Параметры GPU
Доступные GPU для облачного обучения:
| Уровень | GPU | VRAM | Стоимость/час | Лучше всего подходит для |
|---|---|---|---|---|
| Бюджет | RTX A2000 | 6 ГБ | $0.12 | Небольшие наборы данных, тестирование |
| Бюджет | RTX 3080 | 10 ГБ | $0.25 | Средние наборы данных |
| Бюджет | RTX 3080 Ti | 12 ГБ | $0.30 | Средние наборы данных |
| Бюджет | A30 | 24 ГБ | $0.44 | Более крупные партии |
| Средний | L4 | 24 ГБ | $0.54 | Оптимизация вывода |
| Средний | RTX 4090 | 24 ГБ | $0.60 | Отличное соотношение цены и качества |
| Средний | A6000 | 48 ГБ | $0.90 | Большие модели |
| Средний | L40S | 48 ГБ | $1.72 | Обучение больших партий |
| Pro | A100 40GB | 40 ГБ | $2.78 | Обучение производству |
| Pro | A100 80GB | 80 ГБ | $3.44 | Очень большие модели |
| Pro | RTX PRO 6000 | 48 ГБ | $3.68 | Ultralytics |
| Pro | H100 | 80 ГБ | $5.38 | Самое быстрое обучение |
| Корпоративный | H200 | 141 ГБ | $5.38 | Максимальная производительность |
| Корпоративный | B200 | 192 ГБ | $10.38 | Самые большие модели |
Кредиты за регистрацию
Новые учетные записи получают кредиты для обучения при регистрации. Подробности см. в разделе «Биллинг ».
Метрики в реальном времени
Во время обучения просматривайте живые метрики:
- Кривые потерь: Потери Box, class и DFL
- Производительность: mAP50, mAP50-95, точность, полнота
- Системная статистика: Загрузка GPU, использование памяти
- Контрольные точки: Автоматическое сохранение лучших весов
Быстрые ссылки
- Проекты: Организуйте свои модели и эксперименты
- Модели: Управление обученными контрольными точками
- Облачное обучение: Обучайте на облачных GPU
Часто задаваемые вопросы
Сколько времени занимает обучение?
Время обучения зависит от:
- Размера набора данных (количества изображений)
- Размера модели (n, s, m, l, x)
- Количества эпох
- Выбранного типа GPU
Типичный тренировочный прогон с 1000 изображениями, YOLO26n, 100 эпохами на RTX 4090 занимает около 30-60 минут.
Могу ли я обучать несколько моделей одновременно?
Облачное обучение в настоящее время поддерживает одно одновременное задание обучения на аккаунт. Для параллельного обучения используйте удаленное обучение с нескольких машин.
Что произойдет, если обучение завершится с ошибкой?
Если обучение завершается с ошибкой:
- Контрольные точки сохраняются после каждой эпохи
- Вы можете возобновить обучение с последней контрольной точки
- Кредиты взимаются только за фактически использованное время вычислений
Как выбрать подходящий GPU?
| Сценарий | Рекомендуемый GPU |
|---|---|
| Small datasets (<5000 images) | RTX 4090 |
| Средние наборы данных (5000-50000 изображений) | A100 40GB |
| Большие наборы данных или размеры пакетов | A100 80ГБ или H100 |
| Бюджетный вариант | RTX 3090 |
