Link to this sectionOn Premise#

On Premise, kendi Linux, Apple Silicon macOS veya Windows ana makinenizdeki CPU ve isteğe bağlı NVIDIA GPU çalışanlarını Ultralytics Platform'a bağlar. Platform; kullanıcı arayüzü, kimlik doğrulama, meta veriler, ek açıklamalar ve iş düzenleme için barındırılan kontrol düzlemi olmaya devam ederken, her piksel ve eğitilmiş model yapıtı kendi tesislerinizde kalır.

Ana makinenin Docker'a ve Platform'a giden HTTPS erişimine ihtiyacı vardır. Yükleyici, eksik olduğunda Docker'ı otomatik olarak ekler, bu nedenle normal kurulum tek bir komuttan ibarettir.

Link to this sectionSistem Gereksinimleri#

CPU alımı ve eğitim işleri her üç işletim sisteminde de çalışır. Yükleyici, Apple Silicon ve ARM Linux'ta resmi yerel arm64 görüntüsünü seçer, böylece COCO8 üzerinde YOLO26n gibi küçük işler x86 öykünmesi olmadan çalışır. NVIDIA hızlandırma isteğe bağlıdır; kullanılamadığında eğitim CPU üzerinde gerçekleşir.

Link to this sectionVeri Sınırı#

Veri seti klasörleri salt okunur olarak bağlanır. Platform ve barındırılan çalışanları hiçbir zaman kaynak veya türetilmiş pikselleri almaz ve On Premise işleri hiçbir zaman Ultralytics veya RunPod hesaplama kaynaklarına geri dönmez.

Link to this sectionBir Ana Makineyi Bağla#

1. Veri setlerinize erişebilen Linux, Apple Silicon macOS veya Windows ana makinesinde Ultralytics Platform adresini aç.
2. Settings > Integrations bölümüne git ve On Premise kartında Connect seçeneğini seç.
3. Platform, algılanan Linux, macOS veya Windows komutunu seçer. macOS'ta Apple Silicon gereklidir. Önceden doldurulmuş değerleri koru veya değiştir:
   • Makine adı: On Premise host
   • Veri seti klasörü: Linux üzerinde /datasets veya macOS ve Windows üzerinde ~/Ultralytics/datasets
   • Modeller klasörü: Linux üzerinde /models veya macOS ve Windows üzerinde ~/Ultralytics/models
4. Create install command seçeneğini tıkla. İletişim kutusu, seçilen işletim sistemi için hangi terminali açman gerektiğini sana söyler.
5. Komutun tamamını kopyala, ilgili terminale yapıştır ve çalıştır. Komut, tek seferlik kayıt belirtecini içerir, gerektiğinde Docker'ı kurup başlatır ve seçilen klasörleri oluşturur.
6. İletişim kutusunu açık bırak. Platform her 500 milisaniyede bir kontrol eder ve CPU çalışanı başladığında ana makineyi bağlı olarak gösterir. Docker desteklenen bir NVIDIA çalışma zamanını sunduğunda bir GPU çalışanı otomatik olarak başlar.

Kayıt belirteci 10 dakika sonra sona erer ve yalnızca bir kez kullanılabilir. Yüklü çalışan, ortaya çıkan iptal edilebilir çalışan anahtarını 0600 modlu bir ortam dosyasında saklar. Asla Platform MongoDB veya bulut depolama kimlik bilgilerini almaz. Compose, çalışanları otomatik olarak yeniden başlatır ve kurulum, Docker'ı Linux'ta önyüklemede, macOS ve Windows'ta ise oturum açıldığında başlayacak şekilde yapılandırır.

Link to this sectionBir On Premise Veri Seti Oluştur#

1. Veri setini bağlı veri seti klasörünün altına koy. Örneğin, /datasets/warehouse varsayılan kök dizin içindeki warehouse klasörüdür.
2. Platform'da New Dataset > On Premise seçeneğini seç.
3. Google Cloud Storage, Amazon S3 ve Azure Blob Storage için kullanılan aynı klasör tarayıcısı ile bağlı ana makineye göz at, bir klasör seç, görevi belirle ve özel veri setini oluştur.
4. Ana makine veri setini dizine ekler ve meta verileri raporlar. Platform görüntüleri asla yüklemez.

On Premise, barındırılan yüklemelerle aynı CPU alım kodunu kullanır. Şunları destekler:

• tekil görüntüler ve videolar;
• ZIP, TAR, TAR.GZ ve TGZ arşivleri;
• Ultralytics NDJSON ve COCO JSON;
• YOLO veri setleri ve sınıflandırma klasörü düzenleri; ve
• tespit etme, bölütleme, poz, OBB ve sınıflandırma görevleri; aynı sınıf eşleme, görev çıkarımı, doğrulama ve bölme işlemleri dahil.

Depolama çıktısı tek farktır. Barındırılan alım işlemi, görüntüleri yeniden boyutlandırabilir veya normalleştirebilir ve Platform depolama alanında küçük resimler oluşturabilir. On Premise, bağlanan orijinalleri asla yeniden boyutlandırmaz, yeniden kodlamaz, düzenlemez veya silmez. Arşiv içerikleri, uzak NDJSON varlıkları ve 1 FPS'de 100 kareye kadar, ardından daha uzun videolarda eşit aralıklarla örneklenen video kareleri, yalnızca ana makinedeki bir Docker birimine yazılır.

Link to this sectionÖnizleme ve Açıklama Ekle#

Platform her önizlemeyi yetkilendirir, ardından tarayıcın revizyona bağlı dosyayı doğrudan aynı bilgisayardaki http://localhost:8765 adresinden yükler. Herhangi bir ana bilgisayar adı, sertifika, VPN, vekil sunucu veya önizleme ayarı gerekmez.

Ek açıklamalar Platform meta verisi olarak saklanır. Platform'da bir görüntüyü düzenlemek veya silmek sadece Platform referansını ve ek açıklamaları değiştirir; kaynak dosyayı veya etiket yan dosyasını asla değiştirmez.

Link to this sectionYerel Olarak Eğit#

Normal proje eğitimi iletişim kutusundan eğitimi başlat. Bir On Premise ana makinesine bağlı veri seti yalnızca o ana makine tarafından talep edilebilir. Platform, kullanılabilir olduğunda kendi GPU çalışanını kullanır, aksi takdirde aynı eğitim kodunu kendi CPU çalışanı üzerinde çalıştırır. Eğitim, bağlı dosyaları okur, yapılandırılmış modeller klasörünün altına kontrol noktaları ve ağırlıklar yazar ve iş durumunu, skaler metrikleri ve değişmez kontrol noktası referansını Platform'a döndürür. Model indirmeleri, önizlemelerle aynı imzalı localhost bağlantısını kullanır, bu nedenle ağırlıklar doğrudan ana makinden tarayıcına taşınır.

On Premise eğitimi, Platform hesaplama kredilerini tüketmez. Ultralytics barındırılan çalışanları ve RunPod, işi talep edemez veya piksellerini ya da yapıtlarını okuyamaz.

Link to this sectionÇalışanı Yönet#

CPU/GPU kullanılabilirliğini görüntülemek, bir ana makineyi yeniden bağlamak veya bağlantısını kesmek için Settings > Integrations bölümündeki On Premise kartını kullan. Yeniden bağlama işlemi, mevcut veri seti kimliğini değiştirmeden çalışan sırrını döndürür. Bağlantıyı kesmek gelecekteki talepleri ve önizleme erişimini iptal eder; ana makineden veri setlerini, kaynak dosyaları, önbelleğe alınmış pikselleri veya model yapıtlarını silmez.

Linux üzerindeki kurulumu incelemek veya durdurmak için:

cd /opt/ultralytics-worker
docker compose logs -f
docker compose down

macOS ve Windows'ta, yükleyici ~/.ultralytics/worker kullanarak eşdeğer komutu yazdırır.

Ayrıca bakınız: Datasets, Annotation ve Cloud Training.