AutoTrain с Ask AI#
AutoTrain использует Ask AI, чтобы помочь тебе обучать модели, сравнивать их и улучшать с помощью диалога. Начни с базовой модели, изучи результаты и запроси следующий эксперимент. Ask AI также может находить наборы данных, размечать изображения, экспортировать модели и развертывать их.
Войди в Ultralytics Platform, открой набор данных или проект и нажми Ask AI.
Чтобы использовать действия Platform, сначала создай ключ API Ultralytics в разделе Настройки > Ключи API личного рабочего пространства. Ask AI автоматически использует твой существующий личный ключ — вставлять его в диалог не нужно. При работе в командном рабочем пространстве добавь ссылку на проект или набор данных.
Примеры запросов#
Укажи в запросе целевую метрику, модель, лимит эпох и количество экспериментов. Чтобы результаты можно было сравнить, зафиксируй набор данных, разбиение и случайное зерно, меняя за раз только один параметр. Для облачных запусков используются твои кредиты на обучение.
Открой нужный набор данных или проект и задай вопрос:
| Цель | Пример запроса |
|---|---|
| Начать проект | Создай закрытый проект под названием "Wildlife Lab". Найди и клонируй набор данных для обнаружения диких животных, а затем подготовь базовый запуск обучения. |
| Сравнить разрешение | Обучи три модели на этом наборе данных с размерами изображений 640, 800 и 960. Зафиксируй все остальные параметры и разбиение набора данных. |
| Изучить набор данных | Найди на xView контейнеровозы, морские контейнеры и краны. Подойдет ли этот набор данных для начала работы с портовой логистикой? |
| Создать базовую модель | Обучи YOLO26n на этом наборе данных и назови запуск "xview-baseline". |
| Сравнить модели | Сравни завершенные модели по mAP50-95 на валидации. Объясни различия и предложи следующий эксперимент. |
| Развернуть модель | Разверни в этом проекте завершенную модель с наилучшим значением mAP на валидации. Укажи URL ее конечной точки и статус. |
| Автоматическая разметка | Используй мою лучшую совместимую модель, чтобы разметить изображения без меток в этом наборе данных. Сохрани существующие аннотации. |
| Проверить классификацию | У какой модели наилучшая точность классификации? Какие породы все еще трудно различить и что стоит попробовать дальше? |
| Экспортировать модель | Экспортируй эту модель в ONNX и пришли ссылку для скачивания, когда она будет готова. |
Используй собственного агента для программирования#
Ask AI использует Platform CLI, ul cloud и соответствующий ему навык platform-cli. Те же команды можно использовать в Claude Code, Codex или другом совместимом агенте для программирования.
Установка и подключение#
Инструкция ниже описывает, как использовать Platform CLI с собственным агентом для программирования вне Platform.
CLI ul входит в пакет Ultralytics для Python 3.11+. Установи или обнови его:
pip install -U ultralyticsСоздай ключ API Platform и задай его в терминале, который использует твой агент. Проверь подключение командой:
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
ul cloud account summaryДобавить навык#
Следуй руководству по установке Agent Skills для плагинов Claude Code и Codex. Для агентов, поддерживающих skills CLI, установи навык Platform командой:
npx skills add ultralytics/skills --skill platform-cliЗатем используй запросы, подобные приведенным выше примерам, добавив ссылку на проект или набор данных для контекста.
Запуск команд напрямую#
Используй в командах URL-слаги проекта и модели. Эти примеры предназначены для личного рабочего пространства; добавь owner=TEAM, чтобы указать командное рабочее пространство, участником которого ты являешься:
ul cloud datasets list
ul cloud models list project=license-plate
ul cloud models training project=license-plate model=baseline
ul cloud training start --helpИспользуй ul cloud --help, чтобы посмотреть список команд, и ul cloud <resource> <operation> --help, чтобы узнать их аргументы. Подробности смотри в справочнике Platform API.