On Premise#

On Premise cho phép workspace Enterprise của bạn sử dụng dataset và tài nguyên compute trên máy tính Linux, macOS hoặc Windows. Hình ảnh và video nguồn vẫn nằm trên máy tính của bạn. Quy trình training hoạt động như mọi vị trí remote training khác: các metric được truyền đến Platform và model weights đã hoàn tất được tải lên để download, prediction, export và deployment.

Thiết lập chỉ cần một lệnh. Platform phát hiện hệ điều hành, tự động điền các vị trí thư mục hợp lý, cài đặt Docker nếu cần và hiển thị tiến trình kết nối theo thời gian thực.

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#

Model weights, label, annotation và metric có thể mã hóa thông tin được học từ hình ảnh của bạn. Chỉ pixel của dataset mới chịu ranh giới nghiêm ngặt chỉ lưu cục bộ. Cloud prediction chỉ xử lý những hình ảnh bạn gửi riêng cho cloud workflow đó; worker không bao giờ chuyển tiếp hình ảnh từ dataset đã mount của bạn.

Trước khi bắt đầu#

Hãy chọn một máy tính có thể truy cập dataset của bạn và duy trì bật nguồn trong khi Platform đang sử dụng chúng:

GPU là tùy chọn. Mọi máy tính đều có thể ingest dataset và train model trên CPU. GPU NVIDIA tương thích có thể tăng tốc các training job lớn hơn.

Kết nối máy tính của bạn#

1. Mở Ultralytics Platform trên máy tính có thể truy cập dataset của bạn.
2. Đi đến Settings > Integrations và chọn On Premise từ danh sách integration.
3. Kiểm tra các đường dẫn Dataset folder on this machine và Models folder on this machine đã được điền sẵn.
4. Chọn Create install command.
5. Mở terminal được nêu trong hộp thoại, copy command, paste vào và nhấn Enter.
6. Giữ trang Integrations mở cho đến khi chỉ báo tiến trình hiển thị Connected.

Trang theo dõi trực tiếp sáu bước thiết lập — chạy command, download worker file, download Docker image, build worker, start worker và xác nhận kết nối — để bạn theo dõi tiến trình mà không cần đọc terminal. Việc kết nối một host yêu cầu role editor của workspace và Enterprise plan đang hoạt động; workspace thuộc plan khác sẽ thấy nút Continue, yêu cầu một hướng dẫn On Premise có hỗ trợ thay vì install command.

Platform điền sẵn các thư mục và connection token dùng một lần trước khi bạn copy command. Command được tạo 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:

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

Docker Base Image#

Installer chạy một container và chọn official Ultralytics base image cho host:

Installer chọn official image được ghim phiên bản cho host. Worker thêm các dependency phục vụ kết nối mà không cài đặt lại Ultralytics. Installer phát hiện CUDA trong quá trình thiết lập, vì vậy host NVIDIA vẫn chạy một container thay vì các worker CPU và GPU riêng biệt. Cloud service của Platform xử lý model prediction và export sau khi checkpoint tốt nhất được tải lên.

Thêm Dataset#

1. Đặt dataset vào bên trong thư mục dataset đã cấu hình.
2. Trong Platform, chọn New Dataset > On Premise.
3. Chọn máy tính đã kết nối.
4. Duyệt đến thư mục dataset, chọn task và chọn Create.

Platform lập chỉ mục dataset cục bộ và mở dataset trong cùng gallery được dùng cho dataset đã upload và dataset từ cloud storage. Bạn có thể preview hình ảnh, kiểm tra label, filter dataset và annotate mà không cần upload pixel.

Dữ liệu được hỗ trợ#

On Premise hỗ trợ các định dạng ingest và computer-vision task giống như dữ liệu đã upload:

• Hình ảnh và video
• Archive ZIP, TAR, TAR.GZ và TGZ
• Ultralytics NDJSON và COCO JSON
• Dataset YOLO và thư mục classification
• Task detect, segment, semantic, classify, pose và hộp giới hạn định hướng (OBB)

Platform tự động nhận diện các layout dataset, class, label và phân chia train/validation/test phổ biến. Thư mục dataset được mount ở chế độ chỉ đọc, vì vậy Platform không bao giờ resize, re-encode, chỉnh sửa hoặc xóa file nguồn của bạn. Mọi dữ liệu phái sinh trong quá trình ingest — archive đã giải nén, asset NDJSON đã download và frame video — được ghi vào private Docker volume trên cùng máy tính.

Preview và Annotate#

Khi bạn mở một hình ảnh, browser sẽ load hình ảnh trực tiếp từ máy tính đã kết nối. Không cần certificate, hostname, VPN hoặc cấu hình preview.

Annotation và tổ chức dataset được lưu trong workspace Platform của bạn, nhưng các chỉnh sửa trong Platform không bao giờ thay đổi file hình ảnh hoặc label nguồn.

Train Model#

Bắt đầu training thông qua training dialog thông thường của Platform:

1. Mở một project và chọn New Model.
2. Chọn dataset On Premise.
3. Chọn model và training setting.
4. Bắt đầu training.

Platform chạy job trên máy tính đã kết nối. Platform sử dụng GPU NVIDIA khả dụng hoặc tự động chuyển sang CPU, vì vậy máy Mac có thể train một model nhỏ như YOLO26n trên COCO8 mà không cần phần cứng GPU chuyên dụng.

Các file training được ghi vào thư mục models đã cấu hình trong khi run đang hoạt động. Package Ultralytics sử dụng cùng các callback remote-training như mọi máy do khách hàng quản lý: progress và metric được truyền đến Platform, checkpoint tốt nhất được upload vào Platform storage và model đã hoàn tất hoạt động với các path download, prediction, export và deployment hiện có. Các training artifact khác vẫn nằm trong thư mục models của bạn. On Premise training không sử dụng Platform compute credit và Platform không bao giờ gửi training job đến cloud compute.

Quản lý kết nối#

Mở Settings > Integrations để xem từng máy tính đã kết nối, hostname và hardware của máy, cũng như trạng thái online hiện tại của CPU và GPU. Host liên tục gửi báo cáo, vì vậy máy tính bị tắt hoặc mất kết nối sẽ hiển thị là offline và dataset của máy tạm thời không khả dụng thay vì chuyển sang cloud compute.

Reconnect tạo install command mới cho host mà trước đó bạn đã ngắt kết nối. Lệnh này sử dụng lại cùng host record, vì vậy các dataset hiện có sẽ tiếp tục hoạt động mà không cần import lại.

Disconnect thu hồi quyền truy cập của host đó ngay lập tức. Các job đang xếp hàng, đang khởi động và đang chạy gắn với host sẽ bị hủy, bao gồm training đang diễn ra, và dataset vẫn đang được import sẽ thất bại với On Premise host disconnected during ingest. Datasets đã hoàn tất import vẫn giữ class, label và annotation nhưng không thể preview hoặc training cho đến khi bạn kết nối lại. Không có gì bị xóa khỏi máy tính và các model đã upload lên Platform vẫn khả dụng.

Các giới hạn hiện tại#

• Không rescan. Dataset được lập chỉ mục một lần khi bạn tạo dataset. Nếu file nguồn thay đổi sau đó, Platform sẽ không nhận biết — hãy tạo dataset mới để tiếp nhận các thay đổi.
• Các tính năng sao chép vào Platform không khả dụng. Dataset On Premise không hỗ trợ các tính năng cần bản sao hình ảnh do Platform sở hữu: auto-annotation, clustering analysis, nhân bản dataset và version snapshot bất biến.
• Training không di chuyển. Nếu worker process dừng giữa chừng, run sẽ thất bại thay vì khởi động lại ở nơi khác.
• Model file vẫn nằm trên host. Việc xóa hoặc chuyển model vào thùng rác trong Platform chỉ xóa model khỏi Platform, không xóa khỏi thư mục models của bạn — hãy tự dọn dẹp thư mục đó khi run không còn cần thiết.

Việc xóa dataset On Premise hoặc từng hình ảnh trong dataset chỉ xóa các tham chiếu và annotation của Platform. File của bạn không bao giờ bị tác động.

Nếu Setup Không Hoàn tất#

• Docker yêu cầu quyền: Phê duyệt lời nhắc và chờ Docker khởi động. Setup sẽ tự động tiếp tục.
• Windows yêu cầu khởi động lại: Khởi động lại máy tính, quay lại Settings > Integrations và tạo lệnh cài đặt mới.
• Lệnh thiết lập đã hết hạn: Tạo lệnh cài đặt mới. Mỗi lệnh chỉ là lệnh tạm thời và chỉ hoạt động một lần.
• Kết nối vẫn ở trạng thái offline: Mở Docker Desktop, chạy lại lệnh mới được tạo và giữ terminal mở cho đến khi terminal báo On Premise đang chạy.
• Bản xem trước không tải: Mở Platform trong trình duyệt trên máy tính đã kết nối. Bản xem trước dataset được cung cấp trực tiếp từ máy tính đó.
• Bạn cần log của worker: Trình cài đặt ghi log vào /opt/ultralytics-worker trên Linux và ~/.ultralytics/worker trên macOS và Windows. Chạy docker compose logs -f từ thư mục đó để theo dõi worker.

Xem thêm Datasets, Chú thích và Training.

FAQ#