Bulut Eğitimi

Ultralytics Platform Bulut Eğitimi, bulut GPU'larında tek tıklamayla eğitim sunarak model eğitimini karmaşık kurulum gerektirmeden erişilebilir kılar. YOLO modellerini gerçek zamanlı metrik akışı ve otomatik kontrol noktası kaydetme ile eğitin.

Kullanıcı Arayüzünden Eğit

Bulut eğitimini doğrudan Platform'dan başlatın:

1. Projenize gidin
2. Modeli Eğit'e tıklayın
3. Eğitim parametrelerini yapılandırın
4. Eğitimi Başlat'a tıklayın

Adım 1: Veri Kümesini Seçin

Yüklemelerinizden bir veri kümesi seçin:

Adım 2: Modeli Yapılandırın

Temel modeli ve parametreleri seçin:

Adım 3: GPU Seçin

Hesaplama kaynaklarınızı seçin:

Adım 4: Eğitimi Başlatın

Görevinizi başlatmak için Eğitimi Başlat'a tıklayın. Platform:

1. Bir GPU örneği sağlar
2. Veri setinizi indirir
3. Eğitime başlar
4. Metrikleri gerçek zamanlı olarak yayınlar

Eğitimi İzle

Gerçek zamanlı eğitim ilerlemesini görüntüle:

Canlı Metrikler

Kontrol Noktaları

Kontrol noktaları otomatik olarak kaydedilir:

• Her epoch: En son ağırlıklar kaydedildi
• En iyi model: En yüksek mAP kontrol noktası korunur
• Nihai model: Eğitim tamamlandığında ağırlıklar

Durdur ve Devam Et

Eğitimi Durdur

Eğitimi Durdur'a tıklayarak işinizi duraklatın:

• Mevcut kontrol noktası kaydedildi
• GPU örneği serbest bırakılır
• Krediler ücretlendirilmez

Eğitime Devam Et

Son kontrol noktanızdan devam edin:

1. Modele gidin
2. Eğitime Devam Et'e tıklayın
3. Devamı onayla

Uzaktan Eğitim

Metrikleri Platform'a aktarırken kendi donanımınızda eğitim yapın.

pip install "ultralytics>=8.4.0"

API Anahtarını Kur

1. Ayarlar > API Anahtarları'na gidin
2. Eğitim kapsamına sahip yeni bir anahtar oluşturun
3. Ortam değişkenini ayarlayın:

export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

Akışla Eğitim

Şunu kullanın: project ve name metrikleri akışla aktarmak için parametreler:

yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 \
  project=username/my-project name=experiment-1

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="experiment-1",
)

Platform Veri Kümelerini Kullanma

Platformda depolanan veri kümeleriyle eğitim yapın:

yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100

ul:// URI formatı, veri kümenizi otomatik olarak indirir ve yapılandırır.

Faturalandırma

Eğitim maliyetleri GPU kullanımına dayalıdır:

Maliyet Tahmini

Eğitim başlamadan önce Platform, aşağıdakilere göre toplam maliyeti tahmin eder:

Estimated Cost = Base Time × Model Multiplier × Dataset Multiplier × GPU Speed Factor × GPU Rate

Maliyeti etkileyen faktörler:

Maliyet Örnekleri

Bekletme/Ödeme Sistemi

Platform, tüketiciyi koruyan bir faturalandırma modeli kullanır:

1. Tahmin: Eğitim başlamadan önce hesaplanan maliyet
2. Bekletme: Tahmini tutar + bakiyeden ayrılan %20 güvenlik marjı
3. Tren: Bakiyenizde "Rezervasyonlu" olarak gösterilen rezerve edilen tutar
4. Ödeme: Tamamlandıktan sonra, yalnızca kullanılan gerçek GPU için ücretlendirilir.
5. İade: Fazla tutar otomatik olarak bakiyenize iade edilir.

Ödeme Yöntemleri

Eğitim Maliyetlerini Görüntüle

Eğitimden sonra, detaylı maliyetleri Faturalandırma sekmesinde görüntüleyin:

• Dönem başına maliyet dökümü
• Toplam GPU süresi
• Maliyet raporunu indir

Eğitim İpuçları

Doğru Model Boyutunu Seçin

Eğitim Süresini Optimize Et

1. Küçük başlayın: Önce daha az epoch ile test edin
2. Uygun GPU kullanın: GPU'yu model/batch boyutuyla eşleştirin
3. Veri setini doğrulayın: Eğitimden önce kaliteyi sağlayın
4. Erken izleyin: Metrikler platoya ulaşırsa durdurun

Sorun Giderme

SSS

Eğitim ne kadar sürer?

Eğitim süresi şunlara bağlıdır:

• Veri seti boyutu
• Model boyutu
• Epoch sayısı
• Seçilen GPU

Tipik süreler (1000 görüntü, 100 epoch):

Gece boyunca eğitim yapabilir miyim?

Evet, eğitim tamamlanana kadar devam eder. Eğitim bittiğinde bir bildirim alacaksınız. Epoch tabanlı eğitim için hesabınızda yeterli bakiye olduğundan emin olun.

Kredilerim biterse ne olur?

Eğitim, mevcut epoch'un sonunda duraklatılır. Kontrol noktanız kaydedilir ve kredi ekledikten sonra devam edebilirsiniz.

Özel eğitim argümanları kullanabilir miyim?

Evet, ileri düzey kullanıcılar eğitim yapılandırmasında ek argümanlar belirtebilir.

Eğitim Parametreleri Referansı

Temel Parametreler

Öğrenme Oranı Parametreleri

Artırma Parametreleri

Optimizatör Seçimi

📅 20 gün önce oluşturuldu ✏️ 14 gün önce güncellendi

Yorumlar