Model Eğitimi
Ultralytics Platform, deneyleri düzenlemekten bulut tabanlı eğitim işlerini gerçek zamanlı metrik akışıyla çalıştırmaya kadar YOLO modellerini eğitmek için kapsamlı araçlar sunar.
Watch: Get Started with Ultralytics Platform - Train
Genel Bakış
Eğitim bölümü şunları yapmana yardımcı olur:
- Daha kolay yönetim için modelleri projeler altında Düzenle
- Tek tıkla bulut GPU'larında Eğit
- Eğitim sırasında gerçek zamanlı metrikleri İzle
- Deneyler arası model performansını Karşılaştır
- 17'den fazla dağıtım formatına Dışa Aktar (bkz. desteklenen formatlar)
İş Akışı
graph LR
A[📁 Project] --> B[⚙️ Configure]
B --> C[🚀 Train]
C --> D[📈 Monitor]
D --> E[📦 Export]
style A fill:#4CAF50,color:#fff
style B fill:#2196F3,color:#fff
style C fill:#FF9800,color:#fff
style D fill:#9C27B0,color:#fff
style E fill:#00BCD4,color:#fff| Aşama | Açıklama |
|---|---|
| Proje | İlgili modelleri düzenlemek için bir çalışma alanı oluştur |
| Yapılandır | Veri kümesini, temel modeli ve eğitim parametrelerini seç |
| Eğit | Bulut GPU'larında veya yerel donanımında çalıştır |
| İzle | Gerçek zamanlı kayıp eğrilerini ve metrikleri görüntüle |
| Dışa Aktar | 17'den fazla dağıtım formatına dönüştür (ayrıntılar) |
Eğitim Seçenekleri
Ultralytics Platform, birden fazla eğitim yaklaşımını destekler:
| Yöntem | Açıklama | En İyisi |
|---|---|---|
| Bulut Eğitimi | Ultralytics Bulut GPU'larında eğit | Yerel GPU gerektirmez, ölçeklenebilirlik sağlar |
| Yerel Eğitim | Yerel olarak eğit, metrikleri platforma aktar | Mevcut donanım, gizlilik odaklı |
| Colab Eğitimi | Platform entegrasyonu ile Google Colab kullan | Ücretsiz GPU erişimi |
GPU Seçenekleri
Ultralytics Bulut'ta eğitim için kullanılabilir GPU'lar:
| GPU | Nesil | VRAM | Maliyet/Saat | En İyisi |
|---|---|---|---|---|
| RTX 2000 Ada | Ada | 16 GB | $0.24 | Küçük veri setleri, test etme |
| RTX A4500 | Ampere | 20 GB | $0.25 | Küçük-orta ölçekli veri setleri |
| RTX 4000 Ada | Ada | 20 GB | $0.26 | Orta ölçekli veri setleri |
| RTX A5000 | Ampere | 24 GB | $0.27 | Orta ölçekli veri setleri |
| L4 | Ada | 24 GB | $0.39 | Çıkarım optimize edilmiş |
| A40 | Ampere | 48 GB | $0.44 | Daha büyük yığın boyutları |
| RTX 3090 | Ampere | 24 GB | $0.46 | Genel eğitim |
| RTX A6000 | Ampere | 48 GB | $0.49 | Büyük modeller |
| RTX PRO 4500 | Blackwell | 32 GB | $0.64 | Harika fiyat/performans |
| RTX 4090 | Ada | 24 GB | $0.69 | En iyi fiyat/performans |
| RTX 6000 Ada | Ada | 48 GB | $0.77 | Büyük yığın (batch) eğitimi |
| L40S | Ada | 48 GB | $0.86 | Büyük yığın (batch) eğitimi |
| RTX 5090 | Blackwell | 32 GB | $0.99 | En yeni tüketici nesli |
| L40 | Ada | 48 GB | $0.99 | Büyük modeller |
| A100 PCIe | Ampere | 80 GB | $1.39 | Üretim eğitimi |
| A100 SXM | Ampere | 80 GB | $1.49 | Üretim eğitimi |
| RTX PRO 6000 | Blackwell | 96 GB | $1.89 | Önerilen varsayılan |
| H100 PCIe | Hopper | 80 GB | $2.39 | Yüksek performanslı eğitim |
| H100 SXM | Hopper | 80 GB | $2.99 | En hızlı eğitim |
| H100 NVL | Hopper | 94 GB | $3.07 | Maksimum performans |
| H200 NVL | Hopper | 143 GB | $3.39 | Maksimum bellek |
| H200 SXM | Hopper | 141 GB | $3.99 | Maksimum performans |
| B200 | Blackwell | 180 GB | $5.49 | Büyük modeller (Pro+) |
| B300 | Blackwell | 288 GB | $7.39 | En büyük modeller (Pro+) |
B200 ve B300 GPU'lar Pro veya Enterprise planı gerektirir. Diğer tüm GPU'lar Free dahil tüm planlarda mevcuttur.
Yeni hesaplar eğitim için kayıt kredisi alır. Ayrıntılar için Faturalandırma kısmını kontrol et.
Gerçek Zamanlı Metrikler
Eğitim sırasında, üç alt sekmede canlı metrikleri görüntüle:
graph LR
A[Charts] --> B[Loss Curves]
A --> C[Performance Metrics]
D[Console] --> E[Live Logs]
D --> F[Error Detection]
G[System] --> H[GPU Utilization]
G --> I[Memory & Temp]
style A fill:#2196F3,color:#fff
style D fill:#FF9800,color:#fff
style G fill:#9C27B0,color:#fff| Alt Sekme | Metrikler |
|---|---|
| Grafikler | Box/class/DFL kaybı, mAP50, mAP50-95, kesinlik, duyarlılık |
| Konsol | ANSI renkleri ve hata algılama ile canlı eğitim günlükleri |
| Sistem | GPU kullanımı, bellek, sıcaklık, CPU, disk |
Bulut eğitimi için, en iyi model (best.pt, en yüksek mAP kontrol noktası) otomatik olarak kaydedilir ve eğitim tamamlandıktan sonra indirme, dışa aktarma ve dağıtım için kullanıma sunulur.
Hızlı Başlangıç
Bulut eğitimine bir dakikadan kısa sürede başla:
- Kenar çubuğunda bir proje oluştur
- Yeni Model'e tıkla
- Bir model, veri kümesi ve GPU seç
- Eğitimi Başlat'a tıkla
Hızlı Bağlantılar
- Projeler: Modellerini ve deneylerini düzenle
- Modeller: Eğitilmiş kontrol noktalarını yönet
- Bulut Eğitimi: Bulut GPU'larında eğit
SSS
Eğitim ne kadar sürer?
Eğitim süresi şunlara bağlıdır:
- Veri kümesi boyutu (görüntü sayısı)
- Model boyutu (n, s, m, l, x)
- Dönem (epoch) sayısı
- Seçilen GPU türü
1000 görüntülü, YOLO26n ile, RTX PRO 6000 üzerinde 100 dönemlik tipik bir eğitim yaklaşık 2-3 saat sürer. Daha küçük çalıştırmalar (500 görüntü, RTX 4090 üzerinde 50 dönem) bir saatin altında tamamlanır. Detaylı tahminler için maliyet örneklerine bak.
Aynı anda birden fazla model eğitebilir miyim?
Evet. Eş zamanlı bulut eğitimi sınırları planına bağlıdır: Free planı 3, Pro planı 10 taneye izin verir ve Enterprise sınırsızdır. Ek paralel eğitim için birden fazla makineden uzak eğitim kullan.
Eğitim başarısız olursa ne olur?
Eğitim başarısız olursa:
- Kontrol noktaları her dönemde kaydedilir
- Son kontrol noktasından devam edebilirsin
- Krediler yalnızca tamamlanan işlem süresi için ücretlendirilir
Doğru GPU'yu nasıl seçerim?
| Senaryo | Önerilen GPU |
|---|---|
| Çoğu eğitim işi | RTX PRO 6000 |
| Büyük veri kümeleri veya toplu iş boyutları | H100 SXM veya H200 |
| Bütçe dostu | RTX 4090 |