Bắt đầu nhanh với Nền tảng Ultralytics

Nền tảng Ultralytics được thiết kế thân thiện với người dùng và trực quan, cho phép người dùng nhanh chóng tải lên tập dữ liệu và huấn luyện các mô hình YOLO mới. Nền tảng này cung cấp một loạt các mô hình tiền huấn luyện để lựa chọn, giúp người dùng dễ dàng bắt đầu. Sau khi một mô hình được huấn luyện, nó có thể được kiểm tra trực tiếp trên trình duyệt và triển khai vào sản xuất chỉ với một cú nhấp chuột.

Xem: Bắt đầu với Ultralytics Nền tảng - Hướng dẫn nhanh

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

Bắt đầu

Ultralytics Platform cung cấp nhiều tùy chọn đăng ký dễ dàng. Bạn có thể đăng ký và đăng nhập bằng tài khoản Google hoặc GitHub, hoặc bằng địa chỉ email của mình.

Lựa chọn khu vực

Trong quá trình giới thiệu, bạn sẽ được yêu cầu chọn khu vực dữ liệu của mình. Nền tảng tự động đo độ trễ đến từng khu vực và đề xuất khu vực gần nhất. Đây là một lựa chọn quan trọng vì nó xác định nơi dữ liệu, mô hình và triển khai của bạn sẽ được lưu trữ.

Tín dụng miễn phí

Mỗi tài khoản mới đều nhận được tín dụng miễn phí cho dịch vụ đám mây. GPU đào tạo:

Hoàn tất Hồ sơ của bạn

Quy trình nhập nhiệm vụ sẽ hướng dẫn bạn qua ba bước:

1. Tên người dùng — Chọn một tên người dùng duy nhất (vĩnh viễn, không thể thay đổi sau này)
2. Khu vực dữ liệu — Chọn US, EU hoặc AP với bản đồ thế giới trực quan hiển thị độ trễ
3. Hồ sơ — Đặt tên hiển thị, công ty và trường hợp sử dụng chính của bạn

Bảng điều khiển chính

Sau khi đăng nhập, bạn sẽ được chuyển hướng đến trang chủ của Nền tảng Ultralytics, nơi cung cấp thẻ chào mừng với số liệu thống kê không gian làm việc, truy cập nhanh vào các tập dữ liệu, dự án và bộ nhớ, cùng với nguồn cấp dữ liệu hoạt động gần đây.

Điều hướng thanh bên

Thanh bên cung cấp quyền truy cập vào tất cả các phần của Nền tảng:

Thẻ chào mừng

Thẻ chào mừng hiển thị thông tin cá nhân, huy hiệu gói dịch vụ và thống kê không gian làm việc của bạn một cách nhanh chóng:

Thao tác nhanh

Bên dưới thẻ chào mừng, bảng điều khiển hiển thị ba thẻ:

• Tập dữ liệu: Tạo tập dữ liệu mới hoặc kéo thả hình ảnh, video hoặc tệp tập dữ liệu để tải lên. Hiển thị các tập dữ liệu gần đây của bạn.
• Dự án: Tạo một dự án mới hoặc thả .pt Các tệp mô hình để tải lên. Hiển thị các dự án gần đây của bạn.
• Lưu trữ: Tổng quan về việc sử dụng dung lượng lưu trữ của bạn (tập dữ liệu, mô hình, xuất khẩu) cùng với giới hạn gói.

Bảng Hoạt động gần đây ở phía dưới hiển thị các tập dữ liệu, mô hình và lần chạy huấn luyện mới nhất của bạn.

Tìm kiếm toàn cầu

Nhấn Cmd+K (Mac) hoặc Ctrl+K (Windows/Linux) để mở thanh tìm kiếm. Tìm kiếm tức thì trên các trang, dự án, tập dữ liệu và triển khai.

Trợ lý trò chuyện AI

Một tiện ích trò chuyện nổi có sẵn trên mỗi trang. Nhấp vào đó để đặt câu hỏi về huấn luyện YOLO, chú thích, triển khai hoặc bất kỳ tính năng nào của Nền tảng. Trợ lý cung cấp trợ giúp theo ngữ cảnh dựa trên trang hiện tại.

Các chuyến tham quan chào đón nhân viên mới

Nền tảng này bao gồm các chuyến tham quan có hướng dẫn, giới thiệu các tính năng chính khi bạn khám phá các phần khác nhau:

Khởi động lại các chuyến tham quan

Để xem lại bất kỳ chuyến tham quan nào:

• Nút Làm lại chuyến tham quan — Nhấp vào ảnh đại diện hồ sơ của bạn (góc dưới bên trái của thanh bên) để mở menu người dùng, sau đó chọn Làm lại chuyến tham quan. Thao tác này đặt lại tất cả các chuyến tham quan để chúng phát lại vào lần truy cập tiếp theo của bạn vào mỗi phần.
• Tham số URL — Điều hướng đến platform.ultralytics.com/home?tour=nav Để khởi động lại Chuyến tham quan điều hướng trực tiếp.

Tải lên tập dữ liệu đầu tiên của bạn

Điều hướng đến Annotate trong thanh bên và nhấp chuột New Dataset Để thêm dữ liệu huấn luyện của bạn. Bạn cũng có thể kéo và thả trực tiếp các tệp vào thẻ Tập dữ liệu trên bảng điều khiển Trang chủ.

Ultralytics Nền tảng hỗ trợ nhiều định dạng tải lên (chi tiết đầy đủ trong phần Bộ dữ liệu ):

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]

Sau khi tải lên, nền tảng tự động xử lý dữ liệu của bạn:

1. Ảnh có kích thước lớn hơn 4096px sẽ được điều chỉnh kích thước (giữ nguyên tỷ lệ khung hình).
2. Ảnh thu nhỏ 256px được tạo để duyệt nhanh
3. Các nhãn được phân tích cú pháp và xác thực (YOLO .txt định dạng)
4. Các số liệu thống kê được tính toán (phân bố lớp, bản đồ nhiệt, kích thước)

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

Tìm hiểu thêm về các tập dữ liệu và định dạng được hỗ trợ cho detect , segment , tư thế , OBB và classify .

Tạo dự án đầu tiên của bạn

Các dự án giúp bạn tổ chức các mô hình và thử nghiệm liên quan. Điều hướng đến Dự án và nhấp vào "Tạo Dự án".

Nhập tên và mô tả tùy chọn cho dự án của bạn. Dự án bao gồm:

• Mô hình: Các điểm kiểm tra đã huấn luyện
• Nhật ký hoạt động: Lịch sử thay đổi

Đọc thêm về các dự án.

Huấn luyện mô hình đầu tiên của bạn

Từ dự án của bạn, hãy nhấp chuột Train Model Bắt đầu khóa đào tạo về điện toán đám mây.

Cấu hình huấn luyện

1. Chọn tập dữ liệu: Chọn từ các tập dữ liệu đã tải lên của bạn (chỉ các tập dữ liệu có một train tách ra được hiển thị)
2. Chọn Mô hình: Chọn một mô hình cơ sở — các mô hình Ultralytics chính thức hoặc các mô hình đã huấn luyện của riêng bạn
3. Đặt số Epoch: Số lần lặp huấn luyện (mặc định: 100)
4. Chọn GPU: Chọn tài nguyên tính toán dựa trên ngân sách và kích thước mô hình của bạn

Giám sát huấn luyện

Sau khi quá trình huấn luyện bắt đầu, bạn có thể theo dõi tiến độ theo thời gian thực thông qua ba tab phụ:

Các chỉ số được truyền tải theo thời gian thực thông qua SSE (Server-Sent Events). Sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất, các biểu đồ xác thực được tạo ra, bao gồm ma trận nhầm lẫn, đường cong PR và đường cong F1.

Tìm hiểu thêm về huấn luyện trên đám mây.

Kiểm tra mô hình của bạn

Sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất, hãy kiểm tra mô hình của bạn trực tiếp trong trình duyệt:

1. Điều hướng đến mô hình của bạn Predict tab
2. Tải ảnh lên, kéo và thả, hoặc sử dụng ảnh ví dụ (tự động nhận diện khi kéo thả).
3. Xem kết quả suy luận với các khung bao được hiển thị trên canvas.

Điều chỉnh các tham số suy luận:

Hàm Predict Tab này cung cấp các ví dụ mã sẵn sàng sử dụng với khóa API thực tế của bạn đã được điền sẵn:

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())

curl -X POST "https://platform.ultralytics.com/api/models/{model_id}/predict" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@image.jpg"

Tìm hiểu thêm về suy luận.

Triển khai vào sản xuất

Triển khai mô hình của bạn đến một điểm cuối chuyên dụng để sử dụng trong môi trường sản xuất:

1. Điều hướng đến mô hình của bạn Deploy tab
2. Chọn một khu vực từ bản đồ thế giới tương tác (có 43 khu vực).
3. The map shows real-time latency measurements with traffic light colors (green < 100ms, yellow < 200ms, red > 200ms)
4. Nhấp Deploy để tạo điểm cuối của bạn

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

Điểm cuối của bạn sẽ sẵn sàng trong khoảng một phút với:

• URL duy nhất: Điểm cuối HTTPS cho các lệnh gọi API
• Tự động điều chỉnh quy mô: Tự động điều chỉnh quy mô theo lưu lượng truy cập
• Giám sát: Các chỉ số yêu cầu và nhật ký

Sau khi triển khai, bạn có thể quản lý tất cả các điểm cuối của mình từ Deploy Phần này nằm ở thanh bên, hiển thị bản đồ toàn cầu với các triển khai đang hoạt động, số liệu tổng quan và danh sách tất cả các điểm cuối.

Tìm hiểu thêm về các điểm cuối.

Đào tạo từ xa (Tùy chọn)

Nếu bạn muốn huấn luyện trên phần cứng của riêng mình, bạn có thể truyền dữ liệu đo lường đến nền tảng bằng khóa API của mình. Cách thức hoạt động như sau: Weights & Biases — Huấn luyện ở bất cứ đâu, theo dõi trên nền tảng.

1. Tạo khóa API trong Settings > Profile (Mục Khóa API)
2. Thiết lập biến môi trường và huấn luyện với... project/name định dạng:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

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

Tìm hiểu thêm về khóa API , URI tập dữ liệu và đào tạo từ xa .

Phản hồi & Trợ giúp

Sử dụng trang Trợ giúp ở chân trang bên cạnh để gửi phản hồi trực tiếp đến... Ultralytics Bạn có thể đánh giá trải nghiệm của mình, chọn loại phản hồi (báo lỗi, yêu cầu tính năng hoặc phản hồi chung) và đính kèm ảnh chụp màn hình.

Nếu bạn cần thêm trợ giúp:

• Trò chuyện AI: Nhấp vào tiện ích trò chuyện nổi trên bất kỳ trang nào để được trợ giúp ngay lập tức
• Tài liệu: Duyệt qua các tài liệu này để xem hướng dẫn chi tiết về tập dữ liệu, gán nhãn, huấn luyện, triển khai và thanh toán
• Discord: Tham gia cộng đồng Discord của chúng tôi để thảo luận
• GitHub: Báo cáo sự cố trên GitHub
• REST API: Xem tài liệu tham khảo API hoặc thử tài liệu API tương tác để truy cập lập trình vào tất cả các tính năng của Nền tảng

📅 Được tạo 2 tháng trước ✏️ Cập nhật 4 ngày trước

Bình luận