Link to this sectionUltralytics Platform Hızlı Başlangıç#

Ultralytics Platform, kullanıcı dostu ve sezgisel olacak şekilde tasarlanmıştır, bu sayede verilerini hızlıca yükleyebilir ve yeni YOLO modellerini eğitebilirsin. Seçebileceğin bir dizi önceden eğitilmiş model sunarak işe başlamanı kolaylaştırır. Bir model eğitildiğinde, doğrudan tarayıcı üzerinden test edilebilir ve tek bir tıklamayla üretime dağıtılabilir.

Aşağıdaki etkileşimli diyagram, Ultralytics Platform iş akışının dört ana aşamasını özetlemektedir. İlgili bölüm için ayrıntılı talimatlara erişmek üzere herhangi bir aşamaya veya alt adıma tıkla.

graph LR
    A(Sign Up) --> B(Prepare Data) --> C(Train) --> D(Deploy)
    A -.- A1["<a href='#get-started'>Create account</a><br/><a href='#region-selection'>Select region</a>"]
    B -.- B1["<a href='#upload-your-first-dataset'>Upload dataset</a><br/><a href='#create-your-first-project'>Create Project</a>"]
    C -.- C1["<a href='#training-configuration'>Configure training</a><br/><a href='#monitor-training'>Monitor progress</a>"]
    D -.- D1["<a href='#test-your-model'>Test model</a><br/><a href='#deploy-to-production'>Deploy endpoint</a>"]

    click A "#get-started"
    click B "#upload-your-first-dataset"
    click C "#train-your-first-model"
    click D "#deploy-to-production"

Link to this sectionBaşlarken#

Ultralytics Platform, çeşitli kolay kayıt seçenekleri sunar. Google veya GitHub hesaplarını kullanarak ya da e-posta adresinle kayıt olup giriş yapabilirsin.

Link to this sectionBölge Seçimi#

Kullanıma alım (onboarding) sürecinde veri bölgeni seçmen istenecektir. Platform, her bölgeye olan gecikme süresini otomatik olarak ölçer ve en yakın olanı önerir. Verilerinin, modellerinin ve dağıtımlarının nerede saklanacağını belirlediği için bu önemli bir seçimdir.

Link to this sectionÜcretsiz Krediler#

Her yeni hesap, bulut GPU eğitimi için ücretsiz krediler alır:

Link to this sectionProfilini Tamamla#

Kullanıma alım akışı seni üç adımda yönlendirir:

1. Profil - Görünen adını, benzersiz kullanıcı adını (kalıcıdır, daha sonra değiştirilemez), kurumunu (isteğe bağlı) ve birincil kullanım amacını gir
2. Veri Bölgesi - Gecikme süresini gösteren görsel bir dünya haritası ile US, EU veya AP seç
3. Tamamla - Seçimlerini gözden geçir, isteğe bağlı olarak bir promosyon kodu uygula ve hoş geldin kredilerini almak için kaydı bitir

Link to this sectionAna Panel#

Giriş yaptıktan sonra, çalışma alanı istatistiklerini içeren bir hoş geldin kartı, veri setlerine, projelere ve depolama alanına hızlı erişim ile yakın zamanda yapılan etkinlikleri gösteren bir akış sunan Ultralytics Platform Ana sayfasına yönlendirileceksin.

Link to this sectionKenar Çubuğu Gezinmesi#

Kenar çubuğu, tüm Platform bölümlerine erişim sağlar:

Link to this sectionHoş Geldin Kartı#

Hoş geldin kartı profilini, plan rozetini ve çalışma alanı istatistiklerini bir bakışta gösterir:

Link to this sectionHızlı Eylemler#

Hoş geldin kartının altında, panel üç kart gösterir:

• Veri Setleri: Yeni bir veri seti oluştur veya yüklemek için görüntü, video veya veri seti dosyalarını sürükle. Son veri setlerini gösterir.
• Projeler: Yeni bir proje oluştur veya yüklemek için .pt model dosyalarını sürükle. Son projelerini gösterir.
• Depolama: Plan limitlerinle birlikte depolama kullanımına (veri setleri, modeller, dışa aktarımlar) genel bakış.

Alt kısımda bulunan bir Son Etkinlik tablosu, en son veri setlerini, modellerini ve eğitim süreçlerini gösterir.

Link to this sectionKüresel Arama#

Arama çubuğunu açmak için Cmd+K (Mac) veya Ctrl+K (Windows/Linux) tuşlarına bas. Sayfalar, projeler, veri setleri ve dağıtımlar arasında anında arama yap.

Link to this sectionYapay Zeka Sohbet Asistanı#

Her sayfada yüzen bir sohbet widget'ı mevcuttur. YOLO eğitimi, etiketleme, dağıtım veya herhangi bir Platform özelliği hakkında soru sormak için tıkla. Asistan, mevcut sayfaya dayalı bağlamsal yardım sağlar.

Link to this sectionKullanıma Alım Turları#

Platform, farklı bölümleri keşfederken temel özellikleri tanıtan rehberli turlar içerir:

Link to this sectionTurları Yeniden Başlat#

Herhangi bir turu yeniden oynatmak için:

• Turu Yeniden Yap düğmesi — Kullanıcı menüsünü açmak için profil avatarına (kenar çubuğunun sol alt kısmı) tıkla, ardından Turu Yeniden Yap seçeneğini seç. Bu, tüm turları sıfırlar, böylece her bölüme bir sonraki ziyaretinde tekrar oynatılırlar.
• URL parametresi — Gezinti Turunu doğrudan yeniden başlatmak için platform.ultralytics.com/home?tour=nav adresine git.

Link to this sectionİlk Veri Kümeni Yükle#

Kenar çubuğundaki Annotate kısmına git ve eğitim verilerini eklemek için New Dataset düğmesine tıkla. Ayrıca dosyaları doğrudan Ana Sayfa panelindeki Veri Kümeleri kartının üzerine sürükleyip bırakabilirsin.

Ultralytics Platform birden fazla yükleme formatını destekler (tam detaylar Datasets kısmındadır):

graph LR
    A[Drop Files] --> B[Auto-Package ZIP]
    B --> C[Upload to Storage]
    C --> D[Backend Worker]
    D --> E[Resize & Thumbnail]
    E --> F[Parse Labels]
    F --> G[Compute Statistics]
    G --> H[Dataset Ready]

Yüklemeden sonra platform verilerini otomatik olarak işler:

1. 4096 pikselden büyük görüntüler yeniden boyutlandırılır (en boy oranı korunarak)
2. Hızlı göz atma için 256 piksellik küçük resimler oluşturulur
3. Etiketler ayrıştırılır ve doğrulanır (YOLO .txt formatı)
4. İstatistikler hesaplanır (sınıf dağılımı, ısı haritaları, boyutlar)

my-dataset.zip
├── data.yaml          # Class names and splits
├── train/
│   ├── images/
│   │   ├── img001.jpg
│   │   └── img002.jpg
│   └── labels/
│       ├── img001.txt
│       └── img002.txt
└── val/
    ├── images/
    └── labels/

datasets ve şunlar için desteklenen formatlar hakkında daha fazla bilgi edin: detect, segment, pose, OBB ve classify.

Link to this sectionİlk Projeni Oluştur#

Projeler, ilgili modelleri ve deneyleri düzenlemene yardımcı olur. Projects kısmına git ve "Create Project" düğmesine tıkla.

Projen için bir ad ve isteğe bağlı bir açıklama gir. Projeler şunları içerir:

• Modeller: Eğitilmiş kontrol noktaları

projects hakkında daha fazla bilgi edin.

Link to this sectionİlk Modelini Eğit#

Projenden, bulut eğitimini başlatmak için New Model düğmesine tıkla.

Link to this sectionEğitim Yapılandırması#

1. Veri Kümesi Seç: Yüklediğin veri kümelerinden seçim yap (sadece train bölümü olan veri kümeleri gösterilir)
2. Model Seç: Bir temel model seç - resmi Ultralytics modelleri veya kendi eğittiğin modeller
3. Dönem Sayısını Ayarla (Epochs): Eğitim yineleme sayısı (varsayılan: 100)
4. GPU Seç: Bütçene ve model boyutuna göre işlem kaynaklarını seç. Varsayılan, her YOLO26 varyantını işleyebilen RTX PRO 6000'dir (96 GB Blackwell, $1.89/saat). Tam liste ve kademe kısıtlamaları için GPU fiyatlandırma tablosuna veya Bulut Eğitimi GPU adımı kısmına bak.

Link to this sectionEğitimi İzle#

Eğitim başladığında, ilerlemeyi üç alt sekme aracılığıyla gerçek zamanlı olarak izleyebilirsin:

Metrikler SSE (Sunucu Tarafından Gönderilen Etkinlikler) aracılığıyla gerçek zamanlı olarak yayınlanır. Eğitim tamamlandıktan sonra, karışıklık matrisi, PR eğrileri ve F1 eğrileri dahil olmak üzere doğrulama grafikleri oluşturulur.

cloud training hakkında daha fazla bilgi edin.

Link to this sectionModelini Test Et#

Eğitim tamamlandıktan sonra modelini doğrudan tarayıcıda test et:

1. Modelinin Predict sekmesine git
2. Bir görüntü yükle, sürükleyip bırak veya örnek görüntüleri kullan (bırakıldığında otomatik çıkarım)
3. Tuval üzerine çizilmiş sınırlayıcı kutularla çıkarım sonuçlarını görüntüle

Çıkarım parametrelerini ayarla:

Predict sekmesi, gerçek API anahtarın önceden doldurulmuş şekilde kullanıma hazır kod örnekleri sunar:

import requests

url = "https://platform.ultralytics.com/api/models/{model_id}/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())

inference hakkında daha fazla bilgi edin.

Link to this sectionÜretime Dağıt#

Modelini üretimde kullanım için özel bir uç noktaya dağıt:

1. Modelinin Deploy sekmesine git
2. Etkileşimli dünya haritasından bir bölge seç (43 uygun bölge)
3. Harita, yeşilden kırmızıya bir gradyanla gerçek zamanlı gecikme ölçümlerini gösterir (daha düşük gecikme daha yeşil, daha yüksek gecikme daha kırmızıdır)
4. Uç noktanı oluşturmak için Deploy düğmesine tıkla

graph LR
    A[Select Region] --> B[Deploy]
    B --> C[Provisioning ~1 min]
    C --> D[Running]
    D --> E{Lifecycle}
    E --> F[Stop]
    E --> G[Delete]
    F --> H[Resume]
    H --> D

Uç noktan yaklaşık bir dakika içinde şunlarla hazır olacak:

• Benzersiz URL: API çağrıları için HTTPS uç noktası
• Sıfıra ölçekleme davranışı: Boşta kalma işlem maliyeti yoktur (dağıtımlar şu anda tek bir aktif örnek çalıştırır)
• İzleme: İstek metrikleri ve günlükler

Dağıtımdan sonra, tüm uç noktalarını kenar çubuğundaki Deploy bölümünden yönetebilirsin; bu bölüm aktif dağıtımları, genel metrikleri ve tüm uç noktaların listesini gösteren küresel bir harita içerir.

endpoints hakkında daha fazla bilgi edin.

Link to this sectionUzaktan Eğitim (İsteğe Bağlı)#

Kendi donanımın üzerinde eğitim yapmayı tercih edersen, API anahtarını kullanarak metrikleri platforma aktarabilirsin. Bu, Weights & Biases gibi çalışır — her yerde eğit, platformda izle.

1. Settings > API Keys kısmından bir API anahtarı oluştur
2. Ortam değişkenini ayarla ve project/name formatıyla eğit:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

API anahtarları, veri kümesi URI'leri ve uzaktan eğitim hakkında daha fazla bilgi edin.

Link to this sectionGeri Bildirim & Yardım#

Kenar çubuğu alt bilgisindeki Yardım sayfası, uygulama içi bir geri bildirim formu içerir. Deneyimini puanlayabilir, bir geri bildirim türü (hata, özellik isteği veya genel) seçebilir ve ekran görüntüleri ekleyebilirsin.

Daha fazla yardıma ihtiyacın olursa:

• AI Chat: Anında yardım almak için herhangi bir sayfadaki yüzen sohbet penceresine tıkla
• Dokümantasyon: veri kümeleri, etiketleme, eğitim, dağıtım ve faturalandırma hakkındaki ayrıntılı kılavuzlar için bu belgelere göz at
• Discord: Tartışmalar için Discord topluluğumuza katıl
• GitHub: Sorunları GitHub üzerinde bildir
• REST API: Tüm Platform özelliklerine programatik erişim için API referansına bak veya etkileşimli API dokümanlarını dene