On Premise#

On Premise cho phép không gian làm việc Enterprise của bạn sử dụng các tập dữ liệu và tài nguyên tính toán trên máy tính chạy Linux, macOS hoặc Windows. Hình ảnh và video nguồn vẫn nằm trên máy tính của bạn. Quá trình huấn luyện hoạt động giống như bất kỳ vị trí remote training nào khác: các số liệu (metrics) được truyền đến Platform và trọng số (weights) của model sau khi hoàn tất sẽ được tải lên để tải xuống, dự đoán, xuất và triển khai.

Quá trình thiết lập chỉ cần một lệnh. Platform tự động phát hiện hệ điều hành, điền các vị trí thư mục hợp lý, cài đặt Docker nếu cần và hiển thị tiến trình kết nối trực tiếp.

Cách thức hoạt động#

flowchart LR
    A[Your browser] <-->|Interface, labels, and progress| B[Ultralytics Platform]
    A <-->|Dataset previews| C[Your On Premise computer]
    B <-->|Jobs, metrics, and model weights| C
    C --- D[(Dataset folder)]
    C --- E[(Models folder)]

Ranh giới dữ liệu#

Trọng số model, nhãn, chú thích và số liệu có thể mã hóa thông tin học được từ hình ảnh của bạn. Chỉ có các pixel của tập dữ liệu mới có ranh giới nghiêm ngặt chỉ lưu cục bộ. Quy trình dự đoán trên đám mây chỉ xử lý các hình ảnh mà bạn gửi riêng cho quy trình đám mây đó; worker không bao giờ chuyển tiếp hình ảnh từ tập dữ liệu đã gắn (mounted) của bạn.

Trước khi Bắt đầu#

Chọn một máy tính Linux, một máy Mac chạy Apple silicon hoặc một máy tính Windows 64-bit có thể truy cập các tập dữ liệu của bạn và luôn bật nguồn trong khi Platform đang sử dụng chúng. Hãy đảm bảo có đủ dung lượng lưu trữ trống cho các tập dữ liệu, các lượt chạy model và image Docker, đồng thời đảm bảo máy tính có thể thiết lập kết nối HTTPS đi ra ngoài.

GPU là tùy chọn. Mọi máy tính đều có thể nạp tập dữ liệu và huấn luyện model trên CPU. GPU NVIDIA tương thích có thể tăng tốc các tác vụ huấn luyện lớn hơn.

Kết nối máy tính của bạn#

1. Mở Ultralytics Platform trên máy tính có khả năng truy cập các tập dữ liệu của bạn.
2. Đi tới Settings > Integrations và chọn On Premise từ danh sách tích hợp.
3. Xem lại các đường dẫn Dataset folder on this machine và Models folder on this machine đã được điền sẵn.
4. Chọn Tạo lệnh cài đặt (Create install command).
5. Mở terminal được chỉ định trong hộp thoại, sao chép lệnh, dán vào terminal và nhấn Enter.
6. Giữ mở trang Integrations cho đến khi chỉ báo tiến trình hiển thị Connected.

Platform tự động điền các thư mục và token kết nối dùng một lần trước khi bạn sao chép lệnh. Lệnh được tạo tuân theo định dạng dưới đây:

curl -fsSL 'https://platform.ultralytics.com/api/workers/install?os=linux' \
  | sudo sh -s -- \
    "/datasets" \
    "/models" \
    "YOUR_CONNECTION_TOKEN"

Các giá trị mặc định hoạt động mà không cần chỉnh sửa:

Lệnh thiết lập sẽ tạo các thư mục này, cài đặt và khởi động Docker khi cần, đồng thời cấu hình kết nối để khởi động lại cùng máy tính của bạn. Hệ điều hành của bạn có thể yêu cầu bạn phê duyệt cài đặt hoặc khởi động lại trước khi thiết lập hoàn tất.

Docker Base Images#

Trình cài đặt chạy một container và chọn image cơ sở Ultralytics chính thức cho máy chủ:

Trình cài đặt chọn một image chính thức được ghim phiên bản cho máy chủ. Worker thêm các phần phụ thuộc kết nối của nó mà không cần cài đặt lại Ultralytics. Nó phát hiện CUDA trong quá trình thiết lập, vì vậy một máy chủ NVIDIA vẫn chạy một container duy nhất thay vì các worker CPU và GPU riêng biệt. Các dịch vụ đám mây của Platform xử lý việc dự đoán và xuất model sau khi checkpoint tốt nhất được tải lên.

Thêm tập dữ liệu#

1. Đặt tập dữ liệu của bạn vào trong thư mục tập dữ liệu đã cấu hình.
2. Trong Platform, chọn New Dataset > On Premise.
3. Chọn máy tính đã kết nối.
4. Duyệt đến thư mục tập dữ liệu, chọn tác vụ và chọn Tạo (Create).

Platform sẽ lập chỉ mục tập dữ liệu cục bộ và mở nó trong cùng bộ sưu tập được sử dụng cho các tập dữ liệu đã tải lên và tập dữ liệu lưu trữ đám mây. Bạn có thể xem trước hình ảnh, kiểm tra nhãn, lọc tập dữ liệu và gắn nhãn mà không cần tải lên các pixel.

Dữ liệu được hỗ trợ#

On Premise hỗ trợ các định dạng nạp dữ liệu và các tác vụ thị giác máy tính tương tự như dữ liệu được tải lên:

• Hình ảnh và video
• Các tệp lưu trữ ZIP, TAR, TAR.GZ và TGZ
• Ultralytics NDJSON và COCO JSON
• Các tập dữ liệu YOLO và thư mục phân loại
• Các tác vụ Detect, segment, pose, oriented bounding box (OBB) và classify

Platform tự động nhận diện các bố cục tập dữ liệu, lớp, nhãn và các phân đoạn huấn luyện/kiểm thử/thẩm định thông thường. Platform xử lý các tệp nguồn ở chế độ chỉ đọc và không bao giờ thay đổi kích thước, mã hóa lại, chỉnh sửa hoặc xóa chúng.

Xem trước và Chú thích#

Khi bạn mở một hình ảnh, trình duyệt của bạn sẽ tải nó trực tiếp từ máy tính đã kết nối. Không cần chứng chỉ, tên máy chủ, VPN hoặc cấu hình xem trước nào.

Các nhãn và tổ chức tập dữ liệu được lưu trong workspace Platform của bạn, nhưng các chỉnh sửa trong Platform không bao giờ làm thay đổi tệp hình ảnh hoặc tệp nhãn gốc của bạn.

Huấn luyện Model#

Bắt đầu huấn luyện thông qua hộp thoại huấn luyện thông thường của Platform:

1. Mở một project và chọn New Model.
2. Chọn tập dữ liệu On Premise.
3. Chọn model và các cài đặt huấn luyện.
4. Bắt đầu huấn luyện.

Platform thực thi tác vụ trên máy tính đã kết nối. Nó sử dụng GPU NVIDIA khả dụng hoặc tự động chuyển sang CPU, vì vậy một máy Mac có thể huấn luyện một model nhỏ như YOLO26n trên COCO8 mà không cần phần cứng GPU chuyên dụng.

Các tệp huấn luyện được ghi vào thư mục models đã cấu hình trong khi run đang hoạt động. Gói Ultralytics sử dụng các callback remote-training tương tự như bất kỳ máy khách hàng quản lý nào: tiến trình và số liệu được truyền đến Platform, checkpoint tốt nhất được tải lên bộ nhớ của Platform và model đã hoàn thiện hoạt động với các đường dẫn tải xuống, dự đoán, xuất và triển khai hiện có. Các training artifacts khác vẫn nằm trong thư mục models của bạn. Huấn luyện On Premise không sử dụng credit tính toán của Platform và Platform không bao giờ gửi tác vụ huấn luyện lên tài nguyên tính toán đám mây.

Quản lý kết nối#

Mở Settings > Integrations để xem máy tính cùng CPU hoặc GPU của nó có khả dụng hay không. Bạn có thể kết nối lại để làm mới quyền truy cập hoặc ngắt kết nối khi không còn cần thiết.

Ngắt kết nối sẽ ngăn các tác vụ và bản xem trước mới nhưng không xóa các tập dữ liệu hoặc tệp nguồn khỏi máy tính. Các model đã tải lên vẫn khả dụng trong Platform.

Nếu quá trình thiết lập không hoàn tất#

• Docker yêu cầu quyền: Phê duyệt lời nhắc và đợi Docker khởi động. Quá trình thiết lập sẽ tiếp tục tự động.
• Windows yêu cầu khởi động lại: Khởi động lại máy tính, quay lại Settings > Integrations và tạo một lệnh cài đặt mới.
• Lệnh thiết lập đã hết hạn: Tạo một lệnh cài đặt mới. Mỗi lệnh đều tạm thời và chỉ hoạt động một lần.
• Kết nối vẫn ngoại tuyến: Mở Docker Desktop, chạy lại lệnh mới được tạo và giữ nguyên terminal cho đến khi nó thông báo rằng On Premise đang chạy.
• Các bản xem trước không tải: Mở Platform trong trình duyệt trên máy tính đã kết nối. Các bản xem trước tập dữ liệu đến trực tiếp từ máy tính đó.

Xem thêm Datasets, Annotation và Training.