Nền tảng Ultralytics

中文 | 한국어 | 日本語 | Русский | Deutsch | Français | Español | Português | Türkçe | Tiếng Việt | العربية

Nền tảng Ultralytics là một nền tảng thị giác máy tính toàn diện từ đầu đến cuối, giúp tinh gọn toàn bộ quy trình làm việc ML từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình. Được xây dựng cho các nhóm và cá nhân cần các giải pháp thị giác máy tính sẵn sàng cho sản xuất mà không gặp phải sự phức tạp về cơ sở hạ tầng.

Nền tảng Ultralytics là gì?

Nền tảng Ultralytics được thiết kế để thay thế các công cụ ML rời rạc bằng một giải pháp thống nhất. Nó kết hợp các khả năng của:

• Roboflow - Quản lý dữ liệu và chú thích
• Weights & Biases - Theo dõi thử nghiệm
• SageMaker - Huấn luyện trên đám mây
• HuggingFace - Triển khai mô hình
• Arize - Giám sát

Nền tảng tất cả trong một với hỗ trợ gốc cho các mô hình YOLO26 và YOLO11.

Quy trình làm việc: Tải lên → Ghi nhãn → Huấn luyện → Xuất → Triển khai

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

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

Những gì bạn có thể làm:

• Tải lên hình ảnh, video và tệp lưu trữ ZIP để tạo bộ dữ liệu huấn luyện
• Trực quan hóa các chú thích với lớp phủ tương tác cho tất cả 5 loại tác vụ YOLO (xem các tác vụ được hỗ trợ)
• Huấn luyện mô hình trên các GPU đám mây (19 miễn phí, 22 với gói Pro) với các chỉ số thời gian thực
• Xuất sang 17 định dạng triển khai (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, v.v.)
• Triển khai tới 43 khu vực toàn cầu với các điểm cuối chuyên dụng chỉ với một cú nhấp chuột
• Giám sát tiến độ huấn luyện, tình trạng triển khai và số liệu sử dụng
• Cộng tác bằng cách công khai các dự án và bộ dữ liệu cho cộng đồng

Cơ sở hạ tầng đa vùng

Dữ liệu của bạn được giữ trong khu vực của bạn. Nền tảng Ultralytics vận hành cơ sở hạ tầng tại ba khu vực toàn cầu:

Bạn chọn khu vực của mình trong quá trình thiết lập ban đầu, và tất cả dữ liệu, mô hình cũng như triển khai của bạn sẽ vẫn nằm trong khu vực đó.

Các tính năng chính

Chuẩn bị dữ liệu

• Quản lý Tập dữ liệu: Tải lên hình ảnh, video hoặc tệp lưu trữ ZIP với khả năng xử lý tự động
• Trình chỉnh sửa chú thích: Chú thích thủ công cho tất cả 5 loại tác vụ YOLO (detect, segment, pose, obb, classify; xem các tác vụ được hỗ trợ)
• Mẫu khung xương: Các mẫu khung xương tích hợp sẵn (Người, Bàn tay, Khuôn mặt, Chó, Hộp) và tùy chỉnh để chú thích tư thế chỉ với một cú nhấp
• Chú thích thông minh SAM: Chú thích thông minh dựa trên nhấp chuột với 5 mô hình — SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large) và SAM 3 mới để đạt độ chính xác cao nhất. Chuyển đổi mô hình cho từng ảnh từ thanh công cụ chú thích.
• Tự động Chú thích: Sử dụng các mô hình đã được huấn luyện để gán nhãn trước cho dữ liệu mới
• Quản lý phiên bản tập dữ liệu: Tạo các ảnh chụp nhanh NDJSON được đánh số với mô tả để huấn luyện có thể tái tạo
• Thống kê: Phân bố lớp, bản đồ nhiệt vị trí và phân tích kích thước

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

Huấn luyện mô hình

• Huấn luyện trên đám mây: Huấn luyện trên các GPU đám mây (19 miễn phí, 22 với gói Pro) với các chỉ số thời gian thực
• Huấn luyện từ xa: Huấn luyện ở bất cứ đâu và truyền các chỉ số tới nền tảng (kiểu W&B)
• Tổ chức Dự án: Nhóm các mô hình liên quan, so sánh các thử nghiệm, theo dõi hoạt động
• 17 Định dạng xuất: ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite và nhiều hơn nữa (xem các định dạng được hỗ trợ)

Bạn có thể huấn luyện mô hình thông qua giao diện người dùng web (huấn luyện trên đám mây) hoặc từ máy tính của riêng bạn (huấn luyện từ xa):

# Install ultralytics
pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

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

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)
# Metrics stream to Platform automatically

Triển khai

• Kiểm thử Suy luận: Kiểm thử mô hình trực tiếp trong trình duyệt với hình ảnh tùy chỉnh
• Điểm cuối Chuyên dụng: Triển khai tới 43 khu vực toàn cầu với khả năng tự động điều chỉnh quy mô
• Giám sát: Các chỉ số thời gian thực, nhật ký yêu cầu và bảng điều khiển hiệu suất

graph LR
    A[Trained Model] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

Sau khi triển khai, hãy gọi điểm cuối của bạn từ bất kỳ ngôn ngữ 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())

curl -X POST "https://your-endpoint-url/predict" \
  -H "Authorization: Bearer your_api_key" \
  -F "file=@image.jpg"

const form = new FormData();
form.append("file", fileInput.files[0]);

const response = await fetch("https://your-endpoint-url/predict", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer your_api_key" },
    body: form,
});

const results = await response.json();
console.log(results);

Quản lý tài khoản

• Nhóm & Tổ chức: Cộng tác với các thành viên trong nhóm, quản lý vai trò và lời mời
• Khóa API: Quản lý khóa an toàn cho huấn luyện từ xa và truy cập API
• Tín dụng & Thanh toán: Huấn luyện trả 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:

• Bắt đầu Nhanh: Tạo dự án đầu tiên của bạn và huấn luyện một mô hình trong vài phút
• Tập dữ liệu: Tải lên và quản lý dữ liệu huấn luyện của bạn
• Chú thích: Gán nhãn dữ liệu của bạn bằng các công cụ thủ công và hỗ trợ bởi AI
• Dự án: Tổ chức các mô hình và thử nghiệm của bạn
• Đào tạo trên đám mây: Đào tạo trên các GPU đám mây
• Suy luận: Kiểm thử mô hình của bạn
• Điểm cuối: Triển khai mô hình vào sản xuất
• Giám sát: Theo dõi hiệu suất triển khai
• Khóa API: Quản lý quyền truy cập API
• Thanh toán: Tín dụng và thanh toán
• Hoạt động: Theo dõi các sự kiện tài khoản
• Thùng rác: Khôi phục các mục đã xóa
• REST API: Tham chiếu API

Câu hỏi thường gặp

Làm cách nào để bắt đầu với Nền tảng Ultralytics?

Để bắt đầu với Nền tảng Ultralytics:

1. Đăng ký: Tạo tài khoản tại platform.ultralytics.com
2. Chọn khu vực: Chọn khu vực dữ liệu của bạn (US, EU, hoặc AP) trong quá trình giới thiệu
3. Tải lên tập dữ liệu: Điều hướng đến phần Tập dữ liệu để tải lên dữ liệu của bạn
4. Đào tạo mô hình: Tạo một dự án và bắt đầu đào tạo trên các GPU đám mây
5. Triển khai: Kiểm thử mô hình của bạn và triển khai đến một điểm cuối chuyên dụng

Để có hướng dẫn chi tiết, hãy xem trang Bắt đầu nhanh.

Những lợi ích của Nền tảng Ultralytics là gì?

Nền tảng Ultralytics cung cấp:

• Quy trình làm việc hợp nhất: Dữ liệu, đào tạo và triển khai tại một nơi
• Đa khu vực: Dữ liệu được lưu trữ tại các khu vực US, EU hoặc AP
• Đào tạo không cần mã: Đào tạo các mô hình YOLO nâng cao mà không cần viết mã
• Số liệu thời gian thực: Truyền trực tiếp tiến độ đào tạo và giám sát các triển khai
• 43 khu vực triển khai: Triển khai mô hình gần người dùng của bạn trên toàn thế giới
• 5 Loại tác vụ: Hỗ trợ detect, segment, pose, obb và classify (xem tài liệu tác vụ)
• Ghi nhãn được hỗ trợ bởi AI: SAM và tự động gán nhãn để tăng tốc quá trình chuẩn bị dữ liệu

Các tùy chọn GPU nào có sẵn cho việc huấn luyện trên đám mây?

Nền tảng Ultralytics hỗ trợ nhiều loại GPU cho việc đào tạo trên đám mây:

Xem Huấn luyện trên đám mây để biết đầy đủ về giá và các tùy chọn GPU.

Huấn luyện từ xa hoạt động như thế nào?

Bạn có thể huấn luyện mô hình trên phần cứng của riêng mình và truyền các chỉ số thời gian thực tới nền tảng, tương tự như Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.14"

# 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

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

# Train using a Platform dataset directly
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Xem Huấn luyện trên đám mây để biết thêm chi tiết về huấn luyện từ xa.

Những công cụ chú thích nào có sẵn?

Nền tảng bao gồm trình chỉnh sửa chú thích đầy đủ tính năng, hỗ trợ:

• Công cụ thủ công: Hộp giới hạn, đa giác, điểm khóa với mẫu khung xương, hộp định hướng, phân loại
• Mẫu khung xương: Đặt tất cả các điểm khóa cùng lúc bằng cách sử dụng các mẫu tích hợp sẵn (Người, Bàn tay, Khuôn mặt, Chó, Hộp) hoặc tùy chỉnh
• Chú thích thông minh SAM: Nhấp để tạo mặt nạ chính xác — chọn từ SAM 2.1 Tiny/Small/Base/Large hoặc SAM 3 mới thông qua bộ chọn mô hình trên thanh công cụ
• Phím tắt: Quy trình làm việc hiệu quả với các phím nóng.

Xem Chú thích để biết hướng dẫn đầy đủ.

Các định dạng xuất nào được hỗ trợ?

Nền tảng hỗ trợ 17 định dạng triển khai:

Xem Xuất mô hình, hướng dẫn chế độ Xuất và chỉ mục Tích hợp để biết các tùy chọn dành riêng cho định dạng.

Khắc phục sự cố

Các vấn đề về tập dữ liệu

Các vấn đề về huấn luyện

Các vấn đề về triển khai

Các câu hỏi thường gặp

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

Bình luận