Ultralytics Platformu#

Ultralytics Platform, veri hazırlamadan model dağıtımına kadar tüm ML iş akışını kolaylaştıran kapsamlı uçtan uca bir bilgisayarlı görü platformudur. Altyapı karmaşıklığıyla uğraşmadan üretime hazır bilgisayarlı görü çözümlerine ihtiyaç duyan ekipler ve bireyler için geliştirilmiştir.

Ultralytics Platform nedir?#

Ultralytics Platform; veri kümesi yönetimi ve açıklama ekleme, deney takibi, bulut ve uzak eğitim, model dışa aktarma, özel çıkarım uç noktaları ve dağıtım izlemeyi tek bir çalışma alanında bir araya getirir. YOLO26, YOLO11, YOLOv8 ve YOLOv5 modelleri için yerel destek sunar.

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

Platform, uçtan uca bir iş akışı sunar:

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Yapabileceklerin:

• Eğitim veri kümeleri oluşturmak için görselleri, videoları ve veri kümesi dosyalarını yükle
• Açıklama düzenleyicisinin desteklediği 6 YOLO görev türü için etkileşimli kaplamalarla açıklamaları görselleştir (bkz. desteklenen görev türleri)
• Gerçek zamanlı metriklerle bulut GPU'larında (tüm planlarda 24, Pro veya Enterprise ile B200 ve B300 için 26) modelleri eğit
• 20 dağıtım biçimine dışa aktar (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend vb.)
• Tek tıklamayla özel uç noktalarla 42 küresel bölgeye dağıt
• Modelleri, koşulları, veri kümesi toplamayı ve Slack uyarılarını birbirine bağlayan Ajanlar iş akışları oluştur
• Eğitim ilerlemesini, dağıtım durumunu ve kullanım metriklerini izle
• Entegrasyonlar aracılığıyla bulut depolamayı, açıklama araçlarını ve Slack'i bağla
• Projeleri ve veri kümelerini topluluğa açık hâle getirerek iş birliği yap

Çok Bölgeli Altyapı#

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

İlk kurulum sırasında veri bölgeni 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 depolamadan veya bir şirket içi ana bilgisayardan otomatik işleme ile veri kümeleri oluştur
• Açıklama Düzenleyicisi: 6 YOLO görev türü için manuel açıklama ekleme araçları (algılama, segmentasyon, anlamsal, sınıflandırma, poz, OBB; bkz. desteklenen görev türleri)
• İskelet Şablonları: Tek tıklamayla poz açıklaması eklemek için yerleşik (İnsan, El, Köpek, Yüz, Kutu) ve özel iskelet şablonları
• Smart Annotation: Algılama, bölütleme, anlamsal ve OBB görevleri için etiketleme araç çubuğundan SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3 veya SAM 3.1 (varsayılan) modellerini ya da bu görevler ve poz için önceden eğitilmiş Ultralytics YOLO modellerini ve kendi ince ayarlanmış YOLO modellerini kullan
• Veri Kümesi Sürümlendirme: Açıklamalar içeren numaralı 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 boyutu analizi

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Model Eğitimi#

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

Modelleri ister web arayüzü (bulut eğitimi) üzerinden ister kendi makinenden (uzaktan eğitim) eğitebilirsin:

Dağıtım#

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

graph LR
    A[Trained Model]:::start --> B{Action}:::decide
    B --> C[Browser Predict]:::proc
    B --> D[Export Format]:::proc
    B --> E[Deploy Endpoint]:::proc
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / LiteRT / ...]:::out
    E --> G[42 Global Regions]:::proc
    G --> H[API Endpoint URL]:::proc
    H --> I[Monitor & Scale]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Dağıtım tamamlandıktan sonra uç noktanı herhangi bir dilden çağırabilirsin. conf, iou ve imgsz isteğe bağlı form alanlarıdır ve varsayılan olarak 0.25, 0.7 ve 640 değerlerini kullanır:

import requests

url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "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 ve hesap menüsünden çalışma alanları arasında geçiş yap
• API Anahtarları: Uzak eğitim ve API erişimi için güvenli anahtar yönetimi
• Krediler ve Faturalandırma: Şeffaf fiyatlandırmayla kullandıkça öde eğitim ve 5–1.000 $ arasında bakiye yükleme
• Etkinlik Akışı: Tüm hesap etkinliklerini ve işlemlerini takip et
• Çöp Kutusu ve Geri Yükleme: Öğeleri kurtarmayla birlikte 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 atın ve bunları kopyalayın
• Veri: Veri kümesi hazırlamaya genel bakış
• Veri Kümeleri: Eğitim verilerinizi yükleyin ve yönetin
• Açıklama: Manuel ve yapay zekâ destekli araçlarla verilerinize etiket ekleyin
• Eğitim: Eğitime genel bakış
• Projeler: Modellerinizi ve deneylerinizi düzenleyin
• Modeller: Model sayfaları, indirmeler ve dışa aktarmalar
• Bulut Eğitimi: Bulut GPU'larında eğitim yapın
• Dağıtım: Dağıtıma genel bakış
• Çıkarım: Modellerinizi test edin
• Uç Noktalar: Modelleri üretime dağıtın
• İzleme: Dağıtım performansını takip edin
• Hesap: Hesaba genel bakış
• Ayarlar: Profil ve çalışma alanı tercihleri
• Ekipler: Üyeler, roller ve davetler
• API Anahtarları: API erişimini yönet
• Faturalandırma: Krediler ve ödeme
• Etkinlik: Hesap etkinliklerini takip et
• Çöp Kutusu: Silinen öğeleri kurtar
• Entegrasyonlar: Bulut depolama, açıklama araçları ve Slack
• REST API: API referansı

Sorun Giderme#

Veri Kümesi Sorunları#

Eğitim Sorunları#

Dağıtım Sorunları#

Sık Sorulan Sorular#

SSS#