Nền tảng Ultralytics#

Ultralytics Platform là một nền tảng computer vision toàn diện, đầu-cuối, giúp đơn giản hóa toàn bộ quy trình ML từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai model. Nền tảng được xây dựng cho các team và cá nhân cần các giải pháp computer vision sẵn sàng cho production mà không phải xử lý sự phức tạp về hạ tầng.

Ultralytics Platform là gì?#

Ultralytics Platform tích hợp quản lý và annotation dataset, theo dõi experiment, training trên cloud và từ xa, export model, inference endpoint chuyên dụng và monitoring deployment vào một workspace duy nhất. Nền tảng hỗ trợ native các model YOLO26, YOLO11, YOLOv8 và YOLOv5.

Workflow: Upload → Annotate → Train → Export hoặc Deploy#

Platform cung cấp workflow đầu-cuối:

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

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

Bạn có thể làm gì:

• Upload images, videos và các file dataset để tạo training dataset
• Visualize annotation bằng overlay tương tác cho 6 loại task YOLO được annotation editor hỗ trợ (xem các loại task được hỗ trợ)
• Train model trên cloud GPU (24 GPU trên tất cả các plan, 26 GPU với Pro hoặc Enterprise cho B200 và B300) cùng metric theo thời gian thực
• Export sang 20 format triển khai (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend, v.v.)
• Deploy đến 42 region toàn cầu với endpoint chuyên dụng chỉ bằng một click
• Xây dựng quy trình công việc Agents kết nối các model, điều kiện, thu thập dataset và thông báo Slack
• Monitor tiến trình training, tình trạng deployment và metric sử dụng
• Connect cloud storage, công cụ annotation và Slack thông qua integrations
• Collaborate bằng cách công khai project và dataset cho cộng đồng

Hạ tầng đa region#

Dữ liệu của bạn được lưu lại trong region của mình. Ultralytics Platform vận hành hạ tầng tại ba region toàn cầu:

Bạn chọn data region trong quá trình onboarding. Dataset, model và dữ liệu training được quản lý vẫn ở lại trong region đó. Dedicated endpoint được triển khai riêng đến region bạn chọn từ bản đồ deployment toàn cầu.

Tính năng chính#

Chuẩn bị dữ liệu#

• Quản lý Dataset: Tạo dataset từ file local, một URL, cloud storage được kết nối hoặc host on-premise, với quy trình xử lý tự động
• Annotation Editor: Các công cụ annotation thủ công cho 6 loại task YOLO (detect, segment, semantic, classify, pose, OBB; xem các loại task được hỗ trợ)
• Template Skeleton: Các template skeleton tích hợp sẵn (Person, Hand, Dog, Face, Box) và template skeleton tùy chỉnh cho annotation pose bằng một click
• Smart Annotation: Sử dụng SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3 hoặc SAM 3.1 (mặc định) từ thanh công cụ chú thích cho các tác vụ detect, segment, semantic và OBB, hoặc các model Ultralytics YOLO đã huấn luyện trước và các model YOLO của riêng bạn đã tinh chỉnh cho các tác vụ đó và pose
• Versioning Dataset: Tạo snapshot NDJSON được đánh số kèm mô tả, sau đó download hoặc restore bất kỳ version nào để training có khả năng tái lập
• Statistics: Phân bố class, phân bố split, heatmap vị trí và phân tích kích thước bounding box

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

Training Model#

• Cloud Training: Train trên cloud GPU (24 GPU trên tất cả các plan, 26 GPU với Pro hoặc Enterprise cho B200 và B300) cùng metric theo thời gian thực và ước tính chi phí trực tiếp
• Remote Training: Train ở bất kỳ đâu và stream metric đến Ultralytics Platform
• Cài đặt nâng cao: Ghi đè bất kỳ training argument nào của Ultralytics từ YAML editor tích hợp trong training dialog
• Tổ chức Project: Nhóm các model liên quan, so sánh experiment và theo dõi hoạt động
• 20 Format Export: ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend và nhiều format khác (xem các format được hỗ trợ)

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

Deployment#

• Inference Testing: Test model trực tiếp trên browser bằng images của riêng bạn, ảnh chụp từ webcam hoặc các example tích hợp sẵn
• Dedicated Endpoint: Deploy đến 42 region toàn cầu với scale-to-zero theo mặc định (một instance đang hoạt động)
• Monitoring: Metric theo thời gian thực, log request và dashboard hiệu năng

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 deploy, hãy gọi endpoint từ bất kỳ ngôn ngữ nào. conf, iou và imgsz là các field form tùy chọn, mặc định là 0.25, 0.7 và 640:

import requests

url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

Quản lý tài khoản#

• Team & Organization: Cộng tác với thành viên team, quản lý role và lời mời, cũng như chuyển đổi workspace từ menu tài khoản
• API Key: Quản lý key an toàn cho remote training và quyền truy cập API
• Credit & Billing: Training theo mô hình pay-as-you-go với mức giá minh bạch và nạp thêm từ $5 đến $1,000
• Activity Feed: Theo dõi mọi event và action của tài khoản
• Trash & Restore: Xóa mềm trong 30 ngày kèm khả năng khôi phục item
• Tuân thủ GDPR: Export dữ liệu và xóa tài khoản

Liên kết nhanh#

Bắt đầu với các tài nguyên sau:

• Quickstart: Tạo project đầu tiên và train model trong vài phút
• Explore: Duyệt và clone các dataset và project công khai
• Data: Tổng quan về chuẩn bị dataset
• Datasets: Upload và quản lý training data
• Annotation: Gắn label cho dữ liệu bằng các công cụ thủ công và có AI hỗ trợ
• Train: Tổng quan về training
• Projects: Tổ chức model và experiment
• Models: Trang model, download và export
• Cloud Training: Train trên cloud GPU
• Deploy: Tổng quan về deployment
• Inference: Test model của bạn
• Endpoints: Deploy model lên production
• Monitoring: Theo dõi hiệu năng deployment
• Account: Tổng quan tài khoản
• Cài đặt: Tùy chọn hồ sơ và workspace
• Nhóm: Thành viên, vai trò và lời mời
• API Keys: Quản lý quyền truy cập API
• Thanh toán: Credit và thanh toán
• Hoạt động: Theo dõi các sự kiện của tài khoản
• Thùng rác: Khôi phục các mục đã xóa
• Tích hợp: Cloud storage, công cụ gán nhãn và Slack
• REST API: Tài liệu tham khảo API

Khắc phục sự cố#

Sự cố Dataset#

Sự cố Training#

Sự cố Deployment#

Câu hỏi thường gặp#

FAQ#