Облачное обучение

Облачное обучение на Ultralytics Platform предлагает обучение в один клик на облачных GPU, делая обучение моделей доступным без сложной настройки. Обучайте модели YOLO с потоковой передачей метрик в реальном времени и автоматическим сохранением контрольных точек.

Обучение из пользовательского интерфейса

Начните облачное обучение непосредственно с платформы:

1. Перейдите к вашему проекту
2. Нажмите Обучить модель
3. Настройте параметры обучения
4. Нажмите Начать обучение

Шаг 1: Выбор набора данных

Выберите набор данных из ваших загрузок:

Шаг 2: Настройка модели

Выберите базовую модель и параметры:

Шаг 3: Выбор GPU

Выберите свои вычислительные ресурсы:

Шаг 4: Запуск обучения

Нажмите Начать обучение, чтобы запустить задачу. Платформа:

1. Выделяет экземпляр GPU
2. Загружает ваш набор данных
3. Начинает обучение
4. Передает метрики в реальном времени

Мониторинг обучения

Отслеживание хода обучения в реальном времени:

Метрики в реальном времени

Контрольные точки

Контрольные точки сохраняются автоматически:

• Каждая эпоха: Сохраняются последние веса
• Лучшая модель: Сохраняется контрольная точка с наивысшим mAP
• Финальная модель: Веса по завершении обучения

Остановка и возобновление

Остановка обучения

Нажмите Остановить обучение, чтобы приостановить задачу:

• Текущая контрольная точка сохранена
• Экземпляр GPU освобожден
• Начисление кредитов прекращается

Возобновление обучения

Продолжить с последней контрольной точки:

1. Перейдите к модели
2. Нажмите Возобновить обучение
3. Подтвердите продолжение

Удаленное обучение

Обучайте на собственном оборудовании, передавая метрики на Платформу.

pip install "ultralytics>=8.4.0"

Настройка ключа API

1. Перейдите в Настройки > Ключи API
2. Создайте новый ключ с областью действия для обучения
3. Установите переменную окружения:

export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

Обучение с потоковой передачей

Используйте project и name параметры для потоковой передачи метрик:

yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 \
  project=username/my-project name=experiment-1

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="experiment-1",
)

Использование наборов данных платформы

Обучайте с использованием наборов данных, хранящихся на Платформе:

yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

Параметр ul:// Формат URI автоматически загружает и настраивает ваш набор данных.

Оплата

Стоимость обучения основывается на использовании GPU:

Оценка затрат

Перед началом обучения платформа рассчитывает общую стоимость на основе:

Estimated Cost = Base Time × Model Multiplier × Dataset Multiplier × GPU Speed Factor × GPU Rate

Факторы, влияющие на стоимость:

Примеры затрат

Система удержания/расчета

Платформа использует модель биллинга, ориентированную на защиту потребителей:

1. Оценка: Стоимость рассчитывается до начала обучения
2. Удержание: расчетная сумма + 20% запас безопасности, зарезервированный из остатка
3. Поезд: Зарезервированная сумма, отображаемая как «Зарезервировано» в вашем балансе
4. Расчет: после завершения оплата взимается только за фактически использованное GPU .
5. Возврат средств: Любой излишек автоматически возвращается на ваш баланс.

Способы оплаты

Просмотр стоимости обучения

После обучения подробные расходы можно просмотреть на вкладке Биллинг:

• Разбивка стоимости по эпохам
• Общее время работы GPU
• Скачать отчет о расходах

Советы по обучению

Выбор подходящего размера модели

Оптимизация времени обучения

1. Начните с малого: Сначала протестируйте с меньшим количеством эпох
2. Используйте подходящий GPU: Сопоставьте GPU с моделью/размером пакета
3. Проверьте набор данных: Убедитесь в качестве перед обучением
4. Мониторьте на ранних этапах: Остановите, если метрики стабилизируются

Устранение неполадок

Часто задаваемые вопросы

Сколько времени занимает обучение?

Время обучения зависит от:

• Размер набора данных
• Размер модели
• Количества эпох
• Выбранный GPU

Типичное время (1000 изображений, 100 эпох):

Можно ли обучать ночью?

Да, обучение продолжается до завершения. Вы получите уведомление по окончании обучения. Убедитесь, что на вашем счете достаточно средств для обучения на основе эпох.

Что произойдет, если у меня закончатся средства?

Обучение приостанавливается в конце текущей эпохи. Ваша контрольная точка сохранена, и вы можете возобновить обучение после пополнения баланса.

Могу ли я использовать пользовательские аргументы обучения?

Да, опытные пользователи могут указывать дополнительные аргументы в конфигурации обучения.

Справочник параметров обучения

Основные параметры

Параметры скорости обучения

Параметры аугментации

Выбор оптимизатора

📅 Создано 20 дней назад ✏️ Обновлено 14 дней назад

Комментарии