Ultralytics Platform Hızlı Başlangıç

Ultralytics Platform, kullanıcı dostu ve sezgisel olacak şekilde tasarlanmıştır; kullanıcıların veri kümelerini hızlıca yüklemesine ve yeni YOLO modellerini eğitmesine olanak tanır. Kullanıcıların kolayca başlamasını sağlayan çeşitli önceden eğitilmiş modeller sunar. Bir model eğitildikten sonra doğrudan tarayıcıda test edilebilir ve tek tıklamayla üretime dağıtılabilir.

journey
    title Your First Model in 5 Minutes
    section Sign Up
      Create account: 5: User
      Select region: 5: User
    section Prepare Data
      Upload dataset: 5: User
      Review images: 4: User
    section Train
      Configure training: 5: User
      Monitor progress: 3: Platform
    section Deploy
      Test model: 5: User
      Deploy endpoint: 5: User

Başlangıç

Ultralytics Platform çeşitli kolay kayıt seçenekleri sunar. Google, Apple veya GitHub hesaplarınızı kullanarak ya da sadece e-posta adresinizle kaydolabilir ve giriş yapabilirsiniz.

Bölge Seçimi

Kayıt sırasında veri bölgenizi seçmeniz istenecektir. Bu önemli bir seçimdir çünkü verilerinizin, modellerinizin ve dağıtımlarınızın nerede depolanacağını belirler.

Ücretsiz Krediler

Her yeni hesap, bulut GPU için ücretsiz kredi alır:

Profilinizi Tamamlayın

Bölgenizi seçtikten sonra, profilinizi bilgilerinizle tamamlayın.

Ana Sayfa Paneli

Giriş yaptıktan sonra, kapsamlı bir genel bakış, hızlı eylemler ve son etkinlikler sunan Ultralytics Platformu Ana sayfasına yönlendirileceksiniz.

Kenar çubuğu, Platformun tüm bölümlerine erişim sağlar:

Üst Bölüm:

Çalışma Alanım:

Alt Bölüm:

Hızlı Eylemler

Ana sayfadan hızlıca şunları yapabilirsiniz:

• Veri Kümesi Yükle: Eğitim verilerinizi hazırlamaya başlayın
• Proje Oluştur: Yeni bir deney setini düzenleyin
• Model Eğit: GPU'larda bulut eğitimini başlatın

İlk Veri Kümenizi Yükleyin

Veri Kümeleri'ne gidin ve eğitim verilerinizi eklemek için "Veri Kümesi Yükle"ye tıklayın.

Ultralytics Platformu birden fazla yükleme formatını destekler:

Yüklemeden sonra, Platform verilerinizi işler:

1. Görüntüler normalize edilir ve küçük resimler oluşturulur
2. Etiketler ayrıştırılır ve doğrulanır
3. İstatistikler otomatik olarak hesaplanır

Veri kümeleri ve desteklenen formatlar hakkında daha fazla bilgi edinin.

İlk Projenizi Oluşturun

Projeler, ilgili modelleri ve deneyleri düzenlemenize yardımcı olur. Projeler'e gidin ve "Proje Oluştur"a tıklayın.

Projeniz için bir ad ve isteğe bağlı bir açıklama girin. Projeler şunları içerir:

• Modeller: Eğitilmiş kontrol noktaları
• Etkinlik Günlüğü: Değişiklik geçmişi

Projeler hakkında daha fazla bilgi edinin.

İlk Modelinizi Eğitin

Projenizden, bulut eğitimini başlatmak için "Modeli Eğit"e tıklayın.

Eğitim Yapılandırması

1. Veri Kümesi Seçin: Yüklediğiniz veri kümelerinden seçin
2. Model Seç: Bir temel model seçin (YOLO26n, YOLO26s vb.)
3. Epoch Sayısını Ayarlayın: Eğitim iterasyonlarının sayısı
4. GPU Seçin: Hesaplama kaynaklarını seçin

Eğitimi İzle

Eğitim başladıktan sonra ilerlemeyi gerçek zamanlı olarak izleyebilirsiniz:

• Kayıp Eğrileri: training ve validation loss'u track edin
• Metrikler: mAP, precision, recall her epoch'ta güncellenir
• Sistem İstatistikleri: GPU kullanımı, bellek kullanımı

Bulut eğitimi hakkında daha fazla bilgi edinin.

Modelinizi Test Edin

Eğitim tamamlandıktan sonra, modelinizi doğrudan tarayıcıda test edin:

1. Modelinizin Test sekmesine gidin
2. Bir görsel yükleyin veya örnek görseller kullanın
3. Sınırlayıcı kutularla çıkarım sonuçlarını görüntüleyin

Çıkarım parametrelerini ayarlayın:

• Güven Eşiği: Düşük güvenli tahminleri filtreleyin
• IoU Eşiği: NMS için çakışmayı kontrol edin
• Görsel Boyutu: Çıkarım için girişi yeniden boyutlandırın

Çıkarım hakkında daha fazla bilgi edinin.

Üretime Dağıtın

Modelinizi üretim kullanımı için özel bir uç noktaya dağıtın:

1. Modelinizin Dağıt sekmesine gidin
2. Küresel haritadan bir bölge seçin (43 adet mevcut)
3. Uç noktanızı oluşturmak için "Dağıt" düğmesine tıklayın

Uç noktanız yaklaşık bir dakika içinde hazır olacaktır:

• Benzersiz URL: API çağrıları için HTTPS uç noktası
• Otomatik Ölçeklendirme: Trafiğe göre otomatik olarak ölçeklenir
• İzleme: İstek metrikleri ve günlükleri

Uç noktalar hakkında daha fazla bilgi edinin.

Geri Bildirim

Geri bildirimlerinize değer veriyoruz! Platformu geliştirmemize yardımcı olmak için geri bildirim düğmesini kullanın.

Yardıma mı İhtiyacınız Var?

Herhangi bir sorunla karşılaşırsanız veya sorularınız varsa:

• Dokümantasyon: Ayrıntılı kılavuzlar için bu belgelere göz atın
• Discord: Tartışmalar için Discord topluluğumuza katılın
• GitHub: Sorunları GitHub'da bildirin

📅 20 gün önce oluşturuldu ✏️ 14 gün önce güncellendi

Yorumlar