Hướng dẫn nhanh Ultralytics Platform

Ultralytics Platform được thiết kế để trở nên thân thiện và trực quan với người dùng, cho phép người dùng nhanh chóng tải lên các tập dữ liệu và huấn luyện các model YOLO mới. Nền tảng cung cấp nhiều model đã được huấn luyện sẵn để lựa chọn, giúp người dùng dễ dàng bắt đầu. Sau khi model được huấn luyện, bạn có thể kiểm tra trực tiếp trên trình duyệt và triển khai vào môi trường production chỉ với một cú nhấp chuột.

Sơ đồ tương tác dưới đây phác thảo bốn giai đoạn chính của quy trình làm việc trên Ultralytics Platform. Nhấp vào bất kỳ giai đoạn hoặc bước con nào để truy cập hướng dẫn chi tiết cho phần đó.

graph LR
    A(Sign Up) --> B(Prepare Data) --> C(Train) --> D(Deploy)
    A -.- A1["<a href='#get-started'>Create account</a><br/><a href='#region-selection'>Select region</a>"]
    B -.- B1["<a href='#upload-your-first-dataset'>Upload dataset</a><br/><a href='#create-your-first-project'>Create Project</a>"]
    C -.- C1["<a href='#training-configuration'>Configure training</a><br/><a href='#monitor-training'>Monitor progress</a>"]
    D -.- D1["<a href='#test-your-model'>Test model</a><br/><a href='#deploy-to-production'>Deploy endpoint</a>"]

    click A "#get-started"
    click B "#upload-your-first-dataset"
    click C "#train-your-first-model"
    click D "#deploy-to-production"

Bắt đầu

Ultralytics Platform cung cấp nhiều tùy chọn đăng ký dễ dàng. Bạn có thể đăng ký và đăng nhập bằng tài khoản Google hoặc GitHub của mình, hoặc bằng địa chỉ email.

Chọn khu vực

Trong quá trình onboarding, bạn sẽ được yêu cầu chọn khu vực dữ liệu. Nền tảng tự động đo độ trễ (latency) đến từng khu vực và đề xuất khu vực gần bạn nhất. Đây là lựa chọn quan trọng vì nó quyết định nơi dữ liệu, model và các triển khai của bạn được lưu trữ.

Tín dụng miễn phí

Mỗi tài khoản mới đều nhận được tín dụng miễn phí để huấn luyện trên GPU đám mây:

Hoàn thiện hồ sơ của bạn

Quy trình onboarding sẽ hướng dẫn bạn qua ba bước:

1. Hồ sơ - Nhập tên hiển thị, tên người dùng duy nhất (vĩnh viễn, không thể thay đổi sau này), tổ chức (tùy chọn) và trường hợp sử dụng chính
2. Khu vực dữ liệu - Chọn US, EU hoặc AP với bản đồ thế giới trực quan hiển thị độ trễ
3. Hoàn thành - Xem lại các lựa chọn của bạn, áp dụng mã khuyến mãi (tùy chọn) và hoàn tất đăng ký để nhận tín dụng chào mừng

Bảng điều khiển chính

Sau khi đăng nhập, bạn sẽ được dẫn đến trang chủ của Ultralytics Platform, cung cấp thẻ chào mừng với các thống kê về không gian làm việc, quyền truy cập nhanh vào các tập dữ liệu, dự án, bộ nhớ và nguồn cấp dữ liệu hoạt động gần đây.

Điều hướng thanh bên

Thanh bên cung cấp quyền truy cập vào tất cả các phần của Nền tảng:

Thẻ chào mừng

Thẻ chào mừng hiển thị hồ sơ, huy hiệu gói và thống kê không gian làm việc của bạn trong nháy mắt:

Hành động nhanh

Bên dưới thẻ chào mừng, bảng điều khiển hiển thị ba thẻ:

• Tập dữ liệu: Tạo tập dữ liệu mới hoặc kéo thả hình ảnh, video hoặc tệp tập dữ liệu để tải lên. Hiển thị các tập dữ liệu gần đây của bạn.
• Dự án: Tạo dự án mới hoặc kéo thả tệp model .pt để tải lên. Hiển thị các dự án gần đây của bạn.
• Bộ nhớ: Tổng quan về dung lượng lưu trữ bạn đã sử dụng (tập dữ liệu, model, tệp xuất) kèm theo các giới hạn của gói.

Bảng Hoạt động gần đây ở dưới cùng hiển thị các tập dữ liệu, model và quá trình huấn luyện mới nhất của bạn.

Tìm kiếm toàn cục

Nhấn Cmd+K (Mac) hoặc Ctrl+K (Windows/Linux) để mở thanh tìm kiếm. Tìm kiếm ngay lập tức trên các trang, dự án, tập dữ liệu và các triển khai.

Trợ lý Chat AI

Một tiện ích chat nổi luôn có sẵn trên mọi trang. Nhấp vào nó để đặt câu hỏi về huấn luyện YOLO, chú thích, triển khai hoặc bất kỳ tính năng nào của Nền tảng. Trợ lý cung cấp sự trợ giúp phù hợp với ngữ cảnh dựa trên trang hiện tại.

Chuyến tham quan onboarding

Nền tảng bao gồm các chuyến tham quan có hướng dẫn giới thiệu các tính năng chính khi bạn khám phá các phần khác nhau:

Khởi động lại Tour

Để phát lại bất kỳ tour nào:

• Nút Redo Tour — Nhấp vào ảnh đại diện hồ sơ của bạn (góc dưới bên trái thanh bên) để mở menu người dùng, sau đó chọn Redo Tour. Thao tác này sẽ đặt lại tất cả các tour để chúng phát lại trong lần truy cập tiếp theo của bạn vào từng phần.
• Tham số URL — Truy cập platform.ultralytics.com/home?tour=nav để khởi động lại Nav Tour trực tiếp.

Tải lên Dataset đầu tiên của bạn

Điều hướng đến Annotate trên thanh bên và nhấp vào New Dataset để thêm dữ liệu huấn luyện của bạn. Bạn cũng có thể kéo và thả các tệp trực tiếp vào thẻ Datasets trên bảng điều khiển Home.

Ultralytics Platform hỗ trợ nhiều định dạng tải lên (xem chi tiết đầy đủ trong Datasets):

graph LR
    A[Drop Files] --> B[Auto-Package ZIP]
    B --> C[Upload to Storage]
    C --> D[Backend Worker]
    D --> E[Resize & Thumbnail]
    E --> F[Parse Labels]
    F --> G[Compute Statistics]
    G --> H[Dataset Ready]

Sau khi tải lên, nền tảng sẽ tự động xử lý dữ liệu của bạn:

1. Hình ảnh lớn hơn 4096px sẽ được thay đổi kích thước (giữ nguyên tỷ lệ khung hình)
2. Ảnh thu nhỏ 256px được tạo để duyệt nhanh
3. Nhãn được phân tích cú pháp và xác thực (định dạng YOLO .txt)
4. Số liệu thống kê được tính toán (phân phối lớp, heatmap, kích thước)

my-dataset.zip
├── data.yaml          # Class names and splits
├── train/
│   ├── images/
│   │   ├── img001.jpg
│   │   └── img002.jpg
│   └── labels/
│       ├── img001.txt
│       └── img002.txt
└── val/
    ├── images/
    └── labels/

Đọc thêm về datasets và các định dạng được hỗ trợ cho detect, segment, pose, OBB, và classify.

Tạo dự án đầu tiên của bạn

Dự án giúp bạn tổ chức các model và thử nghiệm liên quan. Điều hướng đến Projects và nhấp vào "Create Project".

Nhập tên và mô tả tùy chọn cho dự án của bạn. Các dự án bao gồm:

• Models: Các checkpoint đã huấn luyện
• Activity Log: Lịch sử thay đổi

Đọc thêm về projects.

Huấn luyện model đầu tiên của bạn

Từ dự án của bạn, nhấp vào Train Model để bắt đầu huấn luyện trên cloud.

Cấu hình huấn luyện

1. Select Dataset: Chọn từ các dataset đã tải lên của bạn (chỉ hiển thị các dataset có phân đoạn train)
2. Choose Model: Chọn một base model - model chính thức của Ultralytics hoặc model tự huấn luyện của riêng bạn
3. Set Epochs: Số lần lặp lại huấn luyện (mặc định: 100)
4. Select GPU: Chọn tài nguyên tính toán dựa trên ngân sách và kích thước model của bạn. Mặc định là RTX PRO 6000 (96 GB Blackwell, $1.89/giờ), có thể xử lý mọi biến thể YOLO26. Xem bảng giá GPU đầy đủ hoặc bước Cloud Training GPU để biết danh sách hoàn chỉnh và cấp độ giới hạn.

Giám sát huấn luyện

Khi quá trình huấn luyện bắt đầu, bạn có thể giám sát tiến trình theo thời gian thực thông qua ba tab phụ:

Các chỉ số được truyền trực tiếp theo thời gian thực qua SSE (Server-Sent Events). Sau khi quá trình huấn luyện hoàn tất, các biểu đồ xác thực được tạo bao gồm ma trận nhầm lẫn, đường cong PR và đường cong F1.

Đọc thêm về cloud training.

Kiểm tra model của bạn

Sau khi huấn luyện hoàn tất, hãy kiểm tra model trực tiếp trong trình duyệt:

1. Điều hướng đến tab Predict của model
2. Tải ảnh lên, kéo và thả, hoặc sử dụng ảnh ví dụ (tự động suy luận khi thả)
3. Xem kết quả suy luận với các bounding box được hiển thị trên canvas

Điều chỉnh các tham số suy luận:

Tab Predict cung cấp các ví dụ mã nguồn sẵn sàng sử dụng với API key thực của bạn đã được điền sẵn:

import requests

url = "https://platform.ultralytics.com/api/models/{model_id}/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())

Đọc thêm về inference.

Triển khai vào môi trường Production

Triển khai model của bạn đến một endpoint chuyên dụng cho mục đích sử dụng thực tế:

1. Điều hướng đến tab Deploy của model
2. Chọn một khu vực từ bản đồ thế giới tương tác (43 khu vực có sẵn)
3. Bản đồ hiển thị các phép đo độ trễ theo thời gian thực với màu sắc đèn giao thông (xanh lá < 100ms, vàng < 200ms, đỏ > 200ms)
4. Nhấp Deploy để tạo endpoint của bạn

graph LR
    A[Select Region] --> B[Deploy]
    B --> C[Provisioning ~1 min]
    C --> D[Running]
    D --> E{Lifecycle}
    E --> F[Stop]
    E --> G[Delete]
    F --> H[Resume]
    H --> D

Endpoint của bạn sẽ sẵn sàng sau khoảng một phút với:

• Unique URL: Endpoint HTTPS cho các lệnh gọi API
• Scale-to-zero behavior: Không tốn chi phí tính toán khi nhàn rỗi (các lần triển khai hiện chạy một instance hoạt động duy nhất)
• Monitoring: Chỉ số yêu cầu và log

Sau khi triển khai, bạn có thể quản lý tất cả endpoint từ phần Deploy trên thanh bên, phần này hiển thị bản đồ toàn cầu với các lần triển khai đang hoạt động, các chỉ số tổng quan và danh sách tất cả các endpoint.

Đọc thêm về endpoints.

Huấn luyện từ xa (Tùy chọn)

Nếu bạn muốn huấn luyện trên phần cứng của riêng mình, bạn có thể truyền các chỉ số tới nền tảng bằng API key của mình. Cách này hoạt động giống như Weights & Biases — huấn luyện ở bất cứ đâu, giám sát trên nền tảng.

1. Tạo API key trong Settings > API Keys
2. Thiết lập biến môi trường và huấn luyện với định dạng project/name:

export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Đọc thêm về API keys, dataset URIs, và remote training.

Phản hồi & Trợ giúp

Trang Help ở cuối thanh bên bao gồm biểu mẫu phản hồi trong ứng dụng. Bạn có thể đánh giá trải nghiệm, chọn loại phản hồi (lỗi, yêu cầu tính năng, hoặc chung) và đính kèm ảnh chụp màn hình.

Nếu bạn cần thêm trợ giúp:

• AI Chat: Nhấp vào tiện ích trò chuyện nổi trên bất kỳ trang nào để được trợ giúp ngay lập tức
• Tài liệu: Duyệt qua các tài liệu này để xem hướng dẫn chi tiết về datasets, annotation, training, deployment, và billing
• Discord: Tham gia cộng đồng Discord của chúng tôi để thảo luận
• GitHub: Báo cáo sự cố trên GitHub
• REST API: Xem tài liệu tham khảo API hoặc thử tài liệu API tương tác để truy cập lập trình vào tất cả các tính năng của Platform