Ultralytics Platformu

Ultralytics Platform, veri hazırlamadan model dağıtımına kadar tüm makine öğrenimi iş akışını kapsayan uçtan uca bir bilgisayarlı görü platformudur. Kendi altyapılarını yönetmeden üretim ortamına hazır görü modellerini eğitmek ve dağıtmak isteyen ekipler ve bireyler için tasarlanmıştır.

Ultralytics Platformu nedir?#

Ultralytics Platform; veri kümesi yönetimini ve açıklama eklemeyi, deney takibini, bulut ve uzak eğitimi, model dışa aktarımını, özel çıkarım uç noktalarını ve dağıtım izlemeyi tek bir çalışma alanında bir araya getirir. YOLO26, YOLO11, YOLOv8 ve YOLOv5 modellerini yerel olarak destekler.

İş akışı: Yükle → Açıklama Ekle → Eğit → Dışa Aktar veya Dağıt#

Platform, uçtan uca bir iş akışı sunar:

Yapabileceklerin:

• Eğitim veri kümeleri oluşturmak için görüntüleri, videoları ve veri kümesi dosyalarını yükle
• Açıklama düzenleyicisinin desteklediği 6 YOLO görev türüne ait açıklamaları etkileşimli katmanlarla görselleştir (desteklenen görev türlerine bak)
• Gerçek zamanlı metriklerle modelleri bulut GPU'larında eğit (tüm planlarda 24 GPU, B200 ve B300 için Pro veya Enterprise ile 26 GPU)
• 23 dağıtım biçimine dışa aktar (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend vb.)
• Tek tıkla özel uç noktalar oluşturarak dünya genelindeki 42 bölgeye dağıt
• Modelleri, koşulları, veri kümesi toplamayı, Slack uyarılarını ve web kancalarını birbirine bağlayan Agents iş akışları oluştur
• Eğitim ilerlemesini, dağıtım durumunu ve kullanım metriklerini izle
• Bulut depolama alanını, açıklama araçlarını ve Slack'i entegrasyonlar aracılığıyla bağla
• Projeleri ve veri kümelerini topluluğa açık hâle getirerek iş birliği yap

Çok Bölgeli Altyapı#

Verilerin kendi bölgenizde kalır. Ultralytics Platformu dünya genelinde üç bölgede altyapı işletir:

Veri bölgeni ilk kurulum sırasında seçersin. Veri kümeleri, modeller ve yönetilen eğitim verileri bu bölgede kalır. Özel uç noktalar, küresel dağıtım haritasından seçtiğin bir bölgeye ayrı olarak dağıtılır.

Temel Özellikler#

Veri Hazırlama#

• Veri Kümesi Yönetimi: Yerel dosyalardan, bir URL'den, bağlı bulut depolama alanından veya şirket içi bir ana bilgisayardan otomatik işleme ile veri kümeleri oluştur
• Açıklama Düzenleyicisi: 6 YOLO görev türü için manuel açıklama ekleme araçları (algılama, segmentasyon, anlamsal, sınıflandırma, pose, OBB; desteklenen görev türlerine bak)
• İskelet Şablonları: Tek tıkla pose açıklaması eklemek için yerleşik (Kişi, El, Köpek, Yüz, Kutu) ve özel iskelet şablonları
• Akıllı Etiketleme: Tespit, segmentasyon, anlamsal ve OBB görevleri için etiketleme araç çubuğundan SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3 veya SAM 3.1 (varsayılan) kullan; bu görevler ve poz için önceden eğitilmiş Ultralytics YOLO modellerini ve kendi ince ayar yaptığın YOLO modellerini ya da 1–200 sınıflı tespit veri kümelerinde sınıf istemli modelleri kullan: dokuz barındırılan açık kaynak model (Moondream 3.1, Toplu Etiketleme'de varsayılan; Erken erişim açıkken bir model daha), barındırılan metin istemli SAM 3 ve SAM 3.1 veya Settings > API Keys bölümündeki sağlayıcı anahtarıyla OpenAI, Anthropic, Google, Meta, SpaceXAI, DeepSeek, Z.ai, Kimi, Xiaomi MiMo, Alibaba, MiniMax ve Tencent'in ücretli görsel modelleri
• Veri Kümesi Sürümleme: Açıklamalarla numaralandırılmış NDJSON anlık görüntüleri oluştur, ardından tekrarlanabilir eğitim için istediğin sürümü indir veya geri yükle
• İstatistikler: Sınıf dağılımı, bölme dağılımı, konum ısı haritaları ve sınırlayıcı kutu boyut analizi

Model Eğitimi#

• Bulut Eğitimi: Gerçek zamanlı metrikler ve canlı maliyet tahminiyle bulut GPU'larında eğitim yap (B200 ve B300 için tüm planlarda 24, Pro veya Enterprise ile 26 GPU)
• Uzak Eğitim: Her yerde eğitim yap ve metrikleri Ultralytics Platformuna aktar
• Gelişmiş Ayarlar: Eğitim iletişim kutusundaki yerleşik YAML düzenleyicisinden istediğin Ultralytics eğitim bağımsız değişkenini geçersiz kıl
• Proje Düzenleme: İlgili modelleri grupla, deneyleri karşılaştır, etkinlikleri izle
• 23 Dışa Aktarım Biçimi: ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend ve daha fazlası (desteklenen biçimlere bak)

Modelleri web kullanıcı arayüzü (bulut eğitimi) üzerinden veya kendi bilgisayarından (uzak eğitim) eğitebilirsin:

Dağıtım#

• Çıkarım Testi: Kendi görüntülerinle, web kamerası görüntüsüyle veya yerleşik örneklerle modelleri doğrudan tarayıcıda test et
• Özel Uç Noktalar: Varsayılan olarak sıfıra ölçeklemeyle (tek etkin örnek) dünya genelindeki 42 bölgeye dağıt
• İzleme: Gerçek zamanlı metrikler, istek günlükleri ve performans panoları

Dağıtım tamamlandıktan sonra uç noktanı herhangi bir dilden çağırabilirsin. conf, iou ve imgsz isteğe bağlı form alanlarıdır ve varsayılan olarak 0.25, 0.5 ve modelin eğitim görüntüsü boyutunu (mevcut değilse 640) kullanır:

import requests

url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.5, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

Hesap Yönetimi#

• Ekipler ve Kuruluşlar: Ekip üyeleriyle iş birliği yap, rolleri ve davetleri yönet, çalışma alanları arasında hesap menüsünden geçiş yap
• API Anahtarları: Uzaktan eğitim ve API erişimi için güvenli anahtar yönetimi
• Krediler ve Faturalandırma: Şeffaf fiyatlandırmayla kullandıkça öde eğitimi ve 5 ila 1.000 $ arasında bakiye yükleme
• Etkinlik Akışı: Tüm hesap olaylarını ve işlemlerini takip et
• Çöp Kutusu ve Geri Yükleme: Öğeleri kurtarmak için 30 günlük geçici silme
• GDPR Uyumluluğu: Veri dışa aktarma ve hesap silme

Hızlı Bağlantılar#

Şu kaynaklarla başla:

• Hızlı Başlangıç: İlk projenizi oluşturun ve dakikalar içinde bir model eğitin
• Keşfet: Herkese açık veri kümelerine ve projelere göz atıp bunları klonla, ayrıca görselleri gösterdiklerine göre ara
• Veri: Veri kümesi hazırlığına genel bakış
• Veri Kümeleri: Eğitim verilerini yükleyin ve yönetin
• Etiketleme: Verilerini manuel ve yapay zekâ destekli araçlarla etiketle
• Eğit: Eğitime genel bakış
• Projeler: Modellerini ve deneylerini düzenle
• Modeller: Model sayfaları, indirmeler ve dışa aktarımlar
• Bulut Eğitimi: Bulut GPU'larında eğitim yap
• Dağıt: Dağıtıma genel bakış
• Çıkarım: Modellerini test et
• Uç Noktalar: Modelleri üretim ortamına dağıt
• İzleme: Dağıtım performansını takip et
• Hesap: Hesaba genel bakış
• Ayarlar: Profil ve çalışma alanı tercihleri
• Ekipler: Üyeler, roller ve davetler
• API Anahtarları: API erişimini yönet
• Faturalandırma: Krediler ve ödemeler
• Etkinlikler: Hesap olaylarını takip et
• Çöp Kutusu: Silinen öğeleri kurtar
• Entegrasyonlar: Bulut depolama, etiketleme araçları ve Slack
• REST API: API başvuru kılavuzu

Sorun Giderme#

Veri Kümesi Sorunları#

Eğitim Sorunları#

Dağıtım Sorunları#

Sık Sorulan Sorular#

Sık Sorulan Sorular#