Ultralytics Platform#

Ultralytics Platform là một nền tảng thị giác máy tính toàn diện end-to-end, giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình ML từ khâu chuẩn bị dữ liệu đến triển khai model. Được xây dựng cho các nhóm và cá nhân cần các giải pháp computer vision sẵn sàng cho môi trường production mà không bị phức tạp hóa về hạ tầng.

Ultralytics Platform là gì?#

Ultralytics Platform mang lại khả năng quản lý và gán nhãn tập dữ liệu, theo dõi thực nghiệm, huấn luyện đám mây và từ xa, xuất model, các endpoint suy luận chuyên dụng và giám sát triển khai vào trong một không gian làm việc duy nhất. Nền tảng này hỗ trợ nguyên bản cho các model YOLO26, YOLO11, YOLOv8 và YOLOv5.

Quy trình: Tải lên → Gán nhãn → Huấn luyện → Xuất → Triển khai#

Nền tảng cung cấp một quy trình từ đầu đến cuối:

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload]:::start --> B[Annotate]:::proc
        B --> C[Analyze]:::proc
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure]:::proc --> E[Train on GPU]:::proc
        E --> F[View Metrics]:::out
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export]:::proc --> H[Deploy Endpoint]:::proc
        H --> I[Monitor]:::out
    end
    Data --> Train --> Deploy

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Những gì bạn có thể làm:

• Tải lên (Upload) hình ảnh, video và file tập dữ liệu để tạo tập dữ liệu huấn luyện
• Visualize nhãn với các lớp phủ tương tác cho cả 6 loại tác vụ YOLO (xem supported tasks)
• Huấn luyện model trên Cloud GPU (24 trên tất cả các gói, 26 với Pro hoặc Enterprise cho B200 và B300) với số liệu thời gian thực
• Export sang 20 định dạng triển khai (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend, v.v.)
• Deploy đến 42 khu vực toàn cầu với các endpoint chuyên dụng chỉ bằng một cú nhấp chuột
• Giám sát (Monitor) tiến trình huấn luyện, trạng thái triển khai và số liệu sử dụng
• Cộng tác (Collaborate) bằng cách chia sẻ dự án và tập dữ liệu công khai cho cộng đồng

Hạ tầng đa khu vực (Multi-Region)#

Dữ liệu của bạn nằm trong khu vực của bạn. Ultralytics Platform vận hành hạ tầng tại ba khu vực toàn cầu:

Bạn chọn khu vực dữ liệu của mình trong quá trình thiết lập ban đầu. Tập dữ liệu, model và dữ liệu huấn luyện được quản lý sẽ nằm trong khu vực đó. Các endpoint chuyên dụng được triển khai riêng biệt đến một khu vực bạn chọn từ bản đồ triển khai toàn cầu.

Tính năng chính#

Chuẩn bị dữ liệu#

• Quản lý tập dữ liệu: Tải lên hình ảnh, video hoặc file tập dữ liệu với quy trình xử lý tự động
• Annotation Editor: Gán nhãn thủ công cho cả 6 loại tác vụ YOLO (detect, segment, semantic, classify, pose, OBB; xem supported tasks)
• Mẫu khung xương (Skeleton Templates): Các mẫu tích hợp (Người, Tay, Mặt, Chó, Hộp) và các mẫu tùy chỉnh cho việc gán nhãn pose chỉ với một cú nhấp chuột
• Smart Annotation: Sử dụng SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, các model Ultralytics YOLO được huấn luyện trước, hoặc các model YOLO tự tinh chỉnh của riêng bạn từ thanh công cụ gán nhãn cho các tác vụ detect, segment, semantic, và OBB
• Đánh phiên bản tập dữ liệu (Dataset Versioning): Tạo các bản ghi NDJSON được đánh số với mô tả cho việc huấn luyện có thể tái lập
• Thống kê: Phân phối lớp, bản đồ nhiệt vị trí và phân tích kích thước

graph LR
    A[Upload Dataset/Images/Video]:::start --> B[Auto-Process]:::proc
    B --> C[Browse & Filter]:::proc
    C --> D{Annotate}:::decide
    D --> E[Manual Tools]:::proc
    D --> F[SAM Smart]:::proc
    D --> G[YOLO Auto-Label]:::proc
    E --> H[Train-Ready Dataset]:::out
    F --> H
    G --> H

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Huấn luyện Mô hình#

• Cloud Training: Huấn luyện trên cloud GPU (24 trên tất cả các gói, 26 với Pro hoặc Enterprise cho B200 và B300) với các metric thời gian thực
• Huấn luyện từ xa: Huấn luyện ở mọi nơi và truyền trực tuyến các metric về Ultralytics Platform
• Tổ chức dự án: Nhóm các model liên quan, so sánh các thí nghiệm, theo dõi hoạt động
• 20 Định dạng Export: ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend, và nhiều định dạng khác (xem supported formats)

Bạn có thể huấn luyện model thông qua giao diện web (cloud training) hoặc từ máy tính của chính bạn (remote training):

Triển khai#

• Kiểm tra suy luận (Inference Testing): Kiểm tra model trực tiếp trong trình duyệt với hình ảnh tùy chỉnh
• Dedicated Endpoints: Deploy đến 42 khu vực toàn cầu với mặc định tính năng scale-to-zero (một instance đang hoạt động)
• Giám sát (Monitoring): Số liệu thời gian thực, nhật ký yêu cầu và bảng điều khiển hiệu suất

graph LR
    A[Trained Model]:::start --> B{Action}:::decide
    B --> C[Browser Predict]:::proc
    B --> D[Export Format]:::proc
    B --> E[Deploy Endpoint]:::proc
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / LiteRT / ...]:::out
    E --> G[42 Global Regions]:::proc
    G --> H[API Endpoint URL]:::proc
    H --> I[Monitor & Scale]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Sau khi triển khai, hãy gọi endpoint của bạn từ bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào:

import requests

url = "https://your-endpoint-url/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())

Quản lý tài khoản#

• Nhóm & Tổ chức: Cộng tác với thành viên trong nhóm, quản lý vai trò và lời mời
• API Keys: Quản lý khóa bảo mật cho việc huấn luyện từ xa và truy cập API
• Tín dụng & Thanh toán (Credits & Billing): Huấn luyện theo mô hình trả phí theo mức sử dụng với giá cả minh bạch
• Nguồn cấp hoạt động: Theo dõi tất cả các sự kiện và hành động của tài khoản
• Thùng rác & Khôi phục: Xóa mềm trong 30 ngày với khả năng khôi phục mục
• Tuân thủ GDPR: Xuất dữ liệu và xóa tài khoản

Liên kết nhanh#

Bắt đầu với các tài nguyên này:

• Quickstart: Tạo project đầu tiên của bạn và huấn luyện một model trong vài phút
• Datasets: Tải lên và quản lý dữ liệu huấn luyện của bạn
• Annotation: Gán nhãn dữ liệu của bạn bằng các công cụ thủ công và hỗ trợ bởi AI
• Projects: Tổ chức các model và thực nghiệm của bạn
• Cloud Training: Huấn luyện trên cloud GPU
• Inference: Kiểm tra các model của bạn
• Endpoints: Triển khai model lên môi trường production
• Monitoring: Theo dõi hiệu suất triển khai
• API Keys: Quản lý quyền truy cập API
• Billing: Số dư và thanh toán
• Activity: Theo dõi các sự kiện tài khoản
• Trash: Khôi phục các mục đã xóa
• REST API: Tài liệu tham khảo API

Câu hỏi thường gặp#

Làm thế nào để bắt đầu với Ultralytics Platform?#

Để bắt đầu với Ultralytics Platform:

1. Sign Up: Tạo tài khoản tại platform.ultralytics.com
2. Chọn khu vực (Select Region): Chọn khu vực dữ liệu của bạn (US, EU, hoặc AP) trong quá trình bắt đầu
3. Upload Dataset: Mở Annotate trong thanh bên và tải dữ liệu của bạn lên
4. Huấn luyện model (Train Model): Tạo dự án và bắt đầu huấn luyện trên Cloud GPU
5. Triển khai (Deploy): Kiểm tra model của bạn và triển khai tới một endpoint chuyên dụng

Để có hướng dẫn chi tiết, hãy xem trang Quickstart.

Lợi ích của Ultralytics Platform là gì?#

Ultralytics Platform cung cấp:

• Quy trình thống nhất: Dữ liệu, huấn luyện và triển khai tại một nơi duy nhất
• Đa khu vực: Lưu trú dữ liệu tại các khu vực US, EU, hoặc AP
• Huấn luyện không cần mã (No-Code Training): Huấn luyện các model YOLO tiên tiến mà không cần viết mã
• Số liệu thời gian thực: Truyền phát tiến trình huấn luyện và giám sát các lượt triển khai
• 42 Deploy Regions: Deploy các model gần với người dùng của bạn trên toàn thế giới
• 7 Task Types: Hỗ trợ detect, instance segmentation, semantic segmentation, ước lượng chiều sâu (depth estimation) (model và dự đoán có sẵn ngay hôm nay; dataset chiều sâu sẽ sớm ra mắt), classify, pose, và OBB (xem task docs)
• AI-Assisted Annotation: Smart annotation với các model SAM và YOLO giúp đẩy nhanh quá trình chuẩn bị dữ liệu

Có những tùy chọn GPU nào cho việc huấn luyện trên đám mây?#

Ultralytics Platform hỗ trợ nhiều loại GPU cho việc huấn luyện trên đám mây:

Xem phần Cloud Training để biết bảng giá hoàn chỉnh và các tùy chọn GPU.

Việc huấn luyện từ xa hoạt động như thế nào?#

Bạn có thể huấn luyện model trên phần cứng của riêng mình và truyền trực tuyến các metric theo thời gian thực về Ultralytics Platform.

pip install "ultralytics>=8.4.104"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Xem phần Cloud Training để biết thêm chi tiết về remote training.

Có những công cụ gán nhãn nào?#

Nền tảng bao gồm một trình biên tập gán nhãn đầy đủ tính năng hỗ trợ:

• Công cụ thủ công: Hộp bao (Bounding box), đa giác, điểm khóa với khung mẫu xương, hộp định hướng, phân loại
• Khung mẫu xương (Skeleton Templates): Đặt tất cả các điểm khóa cùng một lúc bằng cách sử dụng các mẫu tích hợp (Người, Tay, Mặt, Chó, Hộp) hoặc mẫu tùy chỉnh
• Smart Annotation: Sử dụng SAM 2.1 hoặc SAM 3 để gán nhãn dựa trên cú kích chuột, hoặc chạy các model Ultralytics YOLO được huấn luyện trước và các model YOLO tự tinh chỉnh của riêng bạn từ thanh công cụ cho detect, segment, semantic, và OBB
• Phím tắt: Quy trình làm việc hiệu quả với các phím nóng

Xem mục Annotation để biết hướng dẫn đầy đủ.

Những định dạng xuất nào được hỗ trợ?#

Nền tảng hỗ trợ 20 định dạng triển khai tương tự như chế độ Ultralytics Export. PyTorch là định dạng nguồn; mỗi hàng có đối số format là một đích xuất (export target).

Xem Models Export, Export mode guide, và Integrations index để biết các tùy chọn dành riêng cho từng định dạng.

Khắc phục sự cố#

Sự cố với Dataset#

Sự cố huấn luyện#

Sự cố triển khai#

Câu hỏi thường gặp#