Link to this sectionUltralytics Platform#

Ultralytics Platform, veri hazırlığından model dağıtımına kadar tüm ML iş akışını kolaylaştıran kapsamlı, uçtan uca bir bilgisayarlı görü platformudur. Altyapı karmaşıklığı olmadan üretime hazır bilgisayarlı görü çözümlerine ihtiyaç duyan ekipler ve bireyler için oluşturulmuştur.

Link to this sectionUltralytics Platform nedir?#

Ultralytics Platform, parçalanmış ML araçlarının yerini alacak birleşik bir çözüm olarak tasarlanmıştır. Şunların yeteneklerini birleştirir:

• Roboflow - Veri yönetimi ve etiketleme
• Weights & Biases - Deney takibi
• SageMaker - Bulut eğitimi
• HuggingFace - Model dağıtımı
• Arize - İzleme

YOLO26 ve YOLO11 modelleri için yerel destek sunan hepsi bir arada bir platform.

Link to this sectionİş Akışı: Yükle → Etiketle → Eğit → Dışa Aktar → Dağıt#

Platform, uçtan uca bir iş akışı sağlar:

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload] --> B[Annotate]
        B --> C[Analyze]
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure] --> E[Train on GPU]
        E --> F[View Metrics]
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export] --> H[Deploy Endpoint]
        H --> I[Monitor]
    end
    Data --> Train --> Deploy

Yapabileceklerin:

• Eğitim veri setleri oluşturmak için görseller, videolar ve veri seti dosyaları Yükle
• Tüm 6 YOLO görev türü için etkileşimli katmanlarla etiketleri Görselleştir (bkz. desteklenen görevler)
• Gerçek zamanlı metriklerle bulut GPU'larında (tüm planlarda 22, B200 ve B300 için Pro veya Enterprise ile 24) modelleri Eğit
• 19+ dağıtım formatına Dışa Aktar (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, vb.)
• Tek tıkla özel uç noktalarla 43 küresel bölgeye Dağıt
• Eğitim ilerlemesini, dağıtım sağlığını ve kullanım metriklerini İzle
• Projeleri ve veri setlerini topluluk için herkese açık hale getirerek İşbirliği yap

Link to this sectionÇok Bölgeli Altyapı#

Verilerin kendi bölgende kalır. Ultralytics Platform, altyapısını üç küresel bölgede işletir:

Bölgeni işe alım sürecinde sen seçersin ve tüm verilerin, modellerin ve dağıtımların bu bölgede kalır.

Link to this sectionTemel Özellikler#

Link to this sectionVeri Hazırlığı#

• Veri Seti Yönetimi: Otomatik işlem özellikli görseller, videolar veya veri seti dosyaları yükle
• Etiketleme Düzenleyici: Tüm 6 YOLO görev türü için manuel etiketleme (tespit, segmentasyon, anlamsal segmentasyon, poz, OBB, sınıflandırma; bkz. desteklenen görevler)
• İskelet Şablonları: Tek tıkla poz etiketleme için yerleşik (Kişi, El, Yüz, Köpek, Kutu) ve özel iskelet şablonları
• Akıllı Etiketleme: Tespit, segmentasyon, anlamsal segmentasyon ve OBB görevleri için etiketleme araç çubuğundan SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, önceden eğitilmiş Ultralytics YOLO modellerini veya kendi ince ayar yapılmış YOLO modellerini kullan
• Veri Seti Sürümleme: Tekrarlanabilir eğitim için açıklamalı, numaralandırılmış NDJSON anlık görüntüleri oluştur
• İstatistikler: Sınıf dağılımı, konum ısı haritaları ve boyut analizi

graph LR
    A[Upload Dataset/Images/Video] --> B[Auto-Process]
    B --> C[Browse & Filter]
    C --> D{Annotate}
    D --> E[Manual Tools]
    D --> F[SAM Smart]
    D --> G[YOLO Auto-Label]
    E --> H[Train-Ready Dataset]
    F --> H
    G --> H

Link to this sectionModel Eğitimi#

• Bulut Eğitimi: Gerçek zamanlı metriklerle bulut GPU'larında (tüm planlarda 22, B200 ve B300 için Pro veya Enterprise ile 24) eğit
• Uzak Eğitim: Her yerde eğit ve metrikleri platforma aktar (W&B tarzı)
• Proje Organizasyonu: İlgili modelleri grupla, deneyleri karşılaştır, aktiviteyi takip et
• 19+ Dışa Aktarma Formatı: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite ve daha fazlası (bkz. desteklenen formatlar)

Modelleri web arayüzü (bulut eğitimi) veya kendi makinen (uzak eğitim) aracılığıyla eğitebilirsin:

Link to this sectionDağıtım#

• Çıkarım Testi: Modelleri tarayıcıda özel görsellerle doğrudan test et
• Özel Uç Noktalar: Varsayılan olarak sıfıra ölçekleme ile 43 küresel bölgeye dağıt (tek aktif örnek)
• İzleme: Gerçek zamanlı metrikler, istek günlükleri ve performans panoları

graph LR
    A[Trained Model] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

Dağıtıldıktan sonra, uç noktanı herhangi bir dilden çağır:

import requests

url = "https://your-endpoint-url/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

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

print(response.json())

Link to this sectionHesap Yönetimi#

• Ekipler ve Kuruluşlar: Ekip üyeleriyle işbirliği yap, rolleri ve davetleri yönet
• API Anahtarları: Uzak eğitim ve API erişimi için güvenli anahtar yönetimi
• Krediler ve Faturalandırma: Şeffaf fiyatlandırma ile kullandıkça öde eğitimi
• Aktivite Akışı: Tüm hesap etkinliklerini ve işlemlerini takip et
• Çöp Kutusu ve Geri Yükleme: Öğe kurtarma ile 30 günlük yumuşak silme
• GDPR Uyumluluğu: Veri dışa aktarma ve hesap silme

Link to this sectionHızlı Bağlantılar#

Şu kaynaklarla başlaman yeterli:

• Hızlı Başlangıç: İlk projenizi oluşturun ve dakikalar içinde bir model eğitin
• Veri Setleri: Eğitim verilerinizi yükleyin ve yönetin
• Etiketleme: Verilerinizi manuel ve yapay zeka destekli araçlarla etiketleyin
• Projeler: Modellerinizi ve deneylerinizi düzenleyin
• Bulut Eğitimi: Bulut GPU'larında eğit
• Çıkarım: Modellerinizi test edin
• Uç Noktalar: Modelleri üretime dağıtın
• İzleme: Dağıtım performansını takip edin
• API Anahtarları: API erişimini yönetin
• Faturalandırma: Krediler ve ödeme
• Aktivite: Hesap etkinliklerini takip edin
• Çöp Kutusu: Silinen öğeleri kurtarın
• REST API: API referansı

Link to this sectionSSS#

Link to this sectionUltralytics Platform'a nasıl başlarım?#

Ultralytics Platform ile başlamak için:

1. Kaydol: platform.ultralytics.com adresinde bir hesap oluştur
2. Bölge Seç: İşe alım sürecinde veri bölgeni (ABD, AB veya AP) seç
3. Veri Seti Yükle: Verilerini yüklemek için Veri Setleri bölümüne git
4. Model Eğit: Bir proje oluştur ve bulut GPU'larında eğitime başla
5. Dağıt: Modelini test et ve özel bir uç noktaya dağıt

Ayrıntılı bir kılavuz için Hızlı Başlangıç sayfasına bak.

Link to this sectionUltralytics Platform'un avantajları nelerdir?#

Ultralytics Platform şunları sunar:

• Birleşik İş Akışı: Veri, eğitim ve dağıtım tek bir yerde
• Çok Bölgeli: ABD, AB veya AP bölgelerinde veri yerleşimi
• Kodsuz Eğitim: Kod yazmadan gelişmiş YOLO modellerini eğit
• Gerçek Zamanlı Metrikler: Eğitim sürecini yayınla ve dağıtımları izle
• 43 Dağıtım Bölgesi: Modellerini dünya genelindeki kullanıcılarına yakın bir yerde dağıt
• 6 Görev Türü: Tespit, örnek bölütleme, anlamsal bölütleme, poz tahmini, OBB ve sınıflandırma desteği (bkz. görev belgeleri)
• Yapay Zeka Destekli Etiketleme: Veri hazırlığını hızlandırmak için SAM ve YOLO modelleriyle Akıllı etiketleme

Link to this sectionBulut eğitimi için hangi GPU seçenekleri mevcut?#

Ultralytics Platform bulut eğitimi için birden fazla GPU türünü destekler:

Tüm fiyatlandırma ve GPU seçenekleri için Bulut Eğitimi bölümüne bak.

Link to this sectionUzaktan eğitim nasıl çalışır?#

Modelleri kendi donanımında eğitebilir ve Weights & Biases'a benzer şekilde gerçek zamanlı metrikleri platforma aktarabilirsin.

pip install "ultralytics>=8.4.60"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Uzaktan eğitim hakkında daha fazla ayrıntı için Bulut Eğitimi bölümüne bak.

Link to this sectionHangi etiketleme araçları mevcut?#

Platform, aşağıdakileri destekleyen tam özellikli bir etiketleme düzenleyici içerir:

• Manuel Araçlar: Sınırlayıcı kutular, çokgenler, iskelet şablonlu anahtar noktalar, yönelimli kutular, sınıflandırma
• İskelet Şablonları: Dahili (Kişi, El, Yüz, Köpek, Kutu) veya özel şablonları kullanarak tüm anahtar noktaları tek seferde yerleştir
• Akıllı Etiketleme: Tıklama tabanlı etiketleme için SAM 2.1 veya SAM 3 kullan ya da tespit, bölütleme, anlamsal bölütleme ve OBB için araç çubuğundan önceden eğitilmiş Ultralytics YOLO modellerini ve kendi ince ayar yaptığın YOLO modellerini çalıştır
• Klavye Kısayolları: Kısayol tuşlarıyla verimli iş akışları

Tam rehber için Etiketleme bölümüne bak.

Link to this sectionHangi dışa aktarma formatları destekleniyor?#

Platform 19'dan fazla dağıtım formatını destekler:

Format bazlı seçenekler için Model Dışa Aktarma, Dışa aktarma modu rehberi ve Entegrasyon dizini bölümlerine bak.

Link to this sectionSorun Giderme#

Link to this sectionVeri Kümesi Sorunları#

Link to this sectionEğitim Sorunları#

Link to this sectionDağıtım Sorunları#

Link to this sectionSıkça Sorulan Sorular#