Agent'lar#
Agents, görselleri, modelleri, koşulları ve eylemleri görsel bir iş akışında birbirine bağlar. Daha yakından incelenmesi gereken görselleri belirlemek için YOLO'yu kullan, görselleri açıklaması için bir görsel-dil modeline sor ya da incelenmek üzere seçili görselleri bir veri kümesinde topla.
Kenar çubuğundan Agents'ı aç veya platform.ultralytics.com/agents adresine git. Agents, etkinleştirmen gereken bir Erken erişim ayarı olmadan, kişisel ve ekip çalışma alanlarında oturum açmış tüm kullanıcıların kenar çubuğunda görünür.
İlk İş Akışını Çalıştır#
- Agents'ı aç, Blok ekle > Şablonlar'a tıkla ve YOLO → VLM Monitor'ı seç.
- Giriş görseli bloğunu seç, yüklenmiş bir veri kümesi belirle ve kişi içeren bir görsel seç. Paylaşılan deneme için en fazla 4 megapiksellik bir görsel kullan.
- Varsayılan YOLO26 nano modelini kullan. YOLO en az bir kişi algıladığında koşul sağlanır.
- Sahneyi açıkla öğesini seç, bir görsel-dil modeli belirle ve bir istem gir. Henüz yapmadıysan Ayarlar > API Anahtarları bölümüne eşleşen sağlayıcının anahtarını ekle. Ekip çalışma alanında sağlayıcı anahtarını eklemesini veya değiştirmesini çalışma alanı sahibinden iste.
- Küçük bir çalıştırma için Paylaşılan deneme · 60 saniye seçili kalsın, ardından Çalıştır'a tıkla.
- Blokların güncellenmesini izle ve Çıktı'yı incele. Hiçbir kişi algılanmazsa koşul, açıklama dalını çalıştırmadan tamamlanır.
Taslağı kaydetmeden önce çalıştırabilirsin. İş akışına ad verip daha sonra kullanmak üzere kaydetmek için İş akışını kaydet'i kullan; değişiklik yaptıktan sonra yeniden kaydet. Python düğmesi, oluşturulan iş akışı kodunu gösterir.
Bir Şablonla Başla#
| Şablon | İş akışı | Kullanım amacı |
|---|---|---|
| YOLO → VLM Monitor | Görsel → YOLO → koşul → görsel-dil modeli → Çıktı | Yalnızca kişi algılandığında sahneyi açıklama |
| Belirsiz Algılamaları Topla | Veri kümesi → Dağıtım → güven koşulu → Veri kümesi | Belirsiz algılamaların bulunduğu görsellerden bir inceleme kümesi oluşturma |
| Yakalama ve Uyarı | Görsel → YOLO → koşul → Veri kümesi ve Slack | Aynı koşula göre bir görseli kaydetme ve bir kanalı bilgilendirme |
Şablonlar, düzenleyebileceğin başlangıç noktalarıdır. Çalıştırmadan önce çalışma alanına uygun görselleri, dağıtımı, hedef veri kümesini ve entegrasyonları seç. Bu iş akışları Çalıştır'a tıkladığında çalışır; Monitor şablonu seçilen giriş görselini analiz eder.
Çalıştırılacak Yeri Seç#
Çalıştır düğmesinin yanındaki yürütme seçicisi, iş akışı için kullanılacak donanımı belirler.
| Seçenek | Kullanım amacı | Sınırlar ve fiyatlandırma |
|---|---|---|
| Paylaşılan deneme · 60 saniye | Küçük bir iş akışını denemek | En fazla 60 saniye, her biri en fazla 4 megapiksel olan toplam 20 giriş görseli ve 20 model/sağlayıcı çağrısı; resmi bir YOLO26 nano modeli kullanan tek bir yerel YOLO modeli |
| Mevcut özel dağıtım | Daha büyük veri kümeleri, daha uzun çalıştırmalar veya başka yerel modeller | Uygun ücretsiz özel dağıtım da dahil olmak üzere, söz konusu dağıtımın mevcut donanımını ve fiyatlandırmasını kullanır; genel iş akışı süresi veya görsel sayısı sınırı yoktur |
| Yeni dağıtım… | Oluşturucudan özel donanım oluşturma | Mevcut dağıtım oluşturma ve fiyatlandırma iletişim kutusunu açar; kaynakları seç ve dağıtım hazır olana kadar bekle |
Paylaşılan denemelerde dakikada üç çalıştırma yapılabilir; özel dağıtımlardaki çalıştırmaların hız sınırı yoktur. Platform çalıştırmaları en fazla 20 bloğu destekler. Model/sağlayıcı çağrıları arasında YOLO, görsel-dil modelleri, dağıtım tahminleri ve Slack ile Webhook eylemleri bulunur; dallanma, her giriş görseli için çağrı sayısını artırabilir.
Özel çalıştırmalar, seçilen dağıtımda kontrol noktaları kullanılan isteklerle devam eder. Tarayıcıyı kapatmak veya yeniden yüklemek çalıştırmayı durdurmaz. Mevcut dağıtım ve sağlayıcı sınırları geçerliliğini korur; dil modeli kullanımı, anahtarınla ilişkili sağlayıcı tarafından faturalandırılır. Donanım seçenekleri için dağıtım fiyatlandırması sayfasına bak.
Dağıtım bloğu, tahmin adımında kullanılan uç noktayı seçer. Yürütme seçicisi ise iş akışının kendisinin nerede çalışacağını belirler. Her ikisi için de aynı özel dağıtımı seçebilirsin.
Blokları Yapılandır#
| Blok | Amaç |
|---|---|
| Görsel | Bir görsel veya varsayılan olarak en fazla 10 kareye örneklenen bir video yükle ya da yüklenmiş bir veri kümesinden tek bir görsel seç |
| Gelen bağlantısı olmayan Veri kümesi | Yapılandırılabilir bir giriş sınırıyla seçilen bir veri kümesinden ve bölümden görselleri oku |
| YOLO | Resmi bir model veya çalışma alanındaki eğitilmiş bir modeli çalıştır |
| Dağıtım | Mevcut ve hazır bir Platform dağıtımı üzerinden tahmin yap |
| LLM | Görseli ve önceki adımlardan gelen bağlamı seçilen dil veya görsel-dil modeline gönder |
| Geçit | Bir koşul veya çalışma aralığı kullanarak sonraki adımların yürütülmesini denetle |
| Gelen bağlantısı olan Veri kümesi | Gelen görseli hedef veri kümesine ekle |
| Slack | Çalışma alanının bağlı Slack kanalına mesaj gönder |
| Webhook | POST bir HTTPS uç noktasına JSON gövdesi |
| Dışa Aktar | Platform'un mevcut dışa aktarma iş akışını kullanarak bir modeli dışa aktar |
| Çıktı | Önceki adımın sonucunu göster |
Ayarlarını düzenlemek için bir blok seç. Sonucunu sonraki bloğa aktarmak için bir çıktıyı başka bir bloğa bağla. Bir çıktı birden fazla bloğa bağlanabilir: Örneğin, bir koşulu hem hedef veri kümesine hem de Slack'e bağla. Her dalda aynı değerlendirilmiş koşul kullanılır.
Algılamaları Koşulla Filtrele#
Algılama sayıları ve güven filtreleri için aynı Geçit bloğunu kullan. Önceki adımın sonucunu, tüm sınıfları veya belirli bir sınıfı ve bir karşılaştırma seç. Örneğin:
- Kişi sayısı ≥ 1: En az bir kişi algılandığında devam et.
- Güven 0.25 ile 0.5 arasında: Eşleşen en az bir algılama bu kapalı aralıktaysa devam et.
- Güven aralığındaki belirli bir sınıf: Yalnızca söz konusu sınıfa ait belirsiz algılamaları topla.
Güven filtreleri tek tek algılamaları inceler. 0.3 ve 0.9 puanlarına sahip bir görsel, bir algılama eşleştiği için 0.25–0.5 aralığı koşulunu sağlar. Hiç algılama içermeyen görseller güven koşulunu sağlamaz. Değerlendirmek istediğin algılamaların korunması için tahmin modelinin güven eşiğini yeterince düşük ayarla.
Eşleşmeyen bir koşul, sonraki adımlara çıktı aktarmadan tamamlanır. Bağlı eylemleri o görsel için çalıştırılmaz.
İnceleme için Görsel Topla#
Belirsiz Tespitleri Topla seçeneğini aç, kaynak veri kümesini ve bölümünü seç, tahmin dağıtımını belirle ve güven aralığını yapılandır. Son Veri Kümesi bloğunda mevcut bir hedef veri kümesi seç. Gerekirse önce Veri Kümeleri sayfasından bir veri kümesi oluştur.
Hedefe, etiketlenmemiş orijinal görseller train bölümünde eklenir. Mevcut kopyalar atlanır ve normal veri kümesi depolama kotaları geçerlidir. Kaynak etiketleri ve model tahminleri anotasyon olarak kopyalanmaz. Toplanan görselleri incelemek ve etiketlemek için hedefi mevcut anotasyon düzenleyicisinde aç.
Çalışma alanının erişebildiği barındırılan görselleri ve düzenleyebildiğin bir hedef veri kümesini kullan. Bağlı bulut depolama ve şirket içi veri kümeleri toplama hedefi olarak kullanılamaz.
Koşullu Slack Uyarıları Gönder#
Ayarlar > Entegrasyonlar bölümünde Slack'i bağla, ardından bir koşulu Slack bloğuna bağla. Mesajı gir ve önceki sonucu eklemek için {output} kullan. Yakala ve Uyar da aynı koşulu bir veri kümesine bağlar; böylece koşulu karşılayan bir görsel toplanır ve bağlı kanala mesaj gönderilir.
İş akışı Slack mesajları blokta yapılandırılır. Bunlar, Ayarlar'daki eğitim, dışa aktarma ve dağıtım bildirim seçeneklerinden ayrıdır.
Webhook Gönder#
Bir Webhook bloğu, her sonuç için POST ve Content-Type: application/json içeren bir iletiyi herkese açık bir HTTPS URL'sine gönderir; böylece JSON isteğini kabul eden herhangi bir hizmet koşulun sonucunu alabilir. Hedef URL'yi ve içinde bir dizge olarak {output} bulunan, en fazla 10.000 karakterlik bir JSON gövdesini gir; bu değer önceki sonuçla değiştirilir. Blok son noktadadır ve dışarıya bağlantı kabul etmez. Yönlendirmeler izlenmez, bağlantı 5 saniye sonra zaman aşımına uğrar ve 2xx dışındaki bir yanıt bloğun başarısız olmasına neden olur.
İlerlemeyi İzle ve Çalıştırmayı Durdur#
Etkin bloklarda yeşil bir dönen simge görünür. Tamamlanan bloklarda yeşil onay işareti ve yeşil çerçeve; başarısız bloklarda kırmızı çerçeve görünür. Sayaçlar her bloğa ulaşan girdileri gösterir; koşul eşleşmediğinde sonraki bloklar çalıştırılmaz.
Sayfayı yeniden yüklemek, çalıştırmanın ilerleme durumunu ve seçilen yürütme dağıtımını geri yükler. Tamamlanan sonuçlar, eşleşen iş akışı için görünür kalır. Etkin bir çalıştırmayı iptal etmek için Durdur'a tıkla; iptal işlemi, yürütülen bloğun iptal noktasına ulaşmasını bekler. Yürütme dağıtımını durdurmak veya silmek de iş akışını iptal eder.
Agents'ı API ile Yönet#
Agents API, koddan agent'ları listeler, kaydeder ve siler; Python SDK bunu ultralytics-platform>=0.1.74 içindeki client.agents olarak sunar. Kaydetme işlemi, tuvalde görünen blok hatalarının aynısını döndürür. Çalıştırmalar yine tuvalden başlatılır: kayıtlı bir agent'ı https://platform.ultralytics.com/agents?workflow={id} konumunda aç ve Çalıştır'a tıkla.
Sorun Giderme#
- Çalıştırma, paylaşılan deneme sınırlarını aşıyor: uygun bir ücretsiz dağıtım da dahil olmak üzere özel bir dağıtım seç veya görsel çözünürlüğünü, girdi sayısını ve model/sağlayıcı çağrılarını azalt.
- Dağıtım hazırlanıyor veya durdurulmuş: hazır olmasını bekle ya da Dağıtımlar sayfasından başlat.
- Sağlayıcı anahtarı eksik: Ayarlar > API Anahtarları bölümünde seçilen sağlayıcıyı bağla. Ekip çalışma alanında, çalışma alanı sahibinden anahtarı eklemesini veya değiştirmesini iste.
- Hedefe hiç görsel ulaşmıyor: koşulu ve tahmin güven eşiğini incele. Boş tespit sonuçları hiçbir zaman güven aralığını karşılamaz.
- Toplanan görsellerde etiket yok: toplama işlemi inceleme için orijinal görselleri ekler. Görselleri etiketlemek için mevcut anotasyon araçlarını kullan.