Huấn luyện Mô hình#

Ultralytics Platform cung cấp các công cụ toàn diện để huấn luyện các model YOLO, từ việc sắp xếp các thực nghiệm đến chạy các job huấn luyện trên cloud với khả năng truyền phát chỉ số theo thời gian thực.

Tổng quan#

Phần Huấn luyện hỗ trợ bạn:

• Tổ chức các mô hình vào các dự án để quản lý dễ dàng hơn
• Huấn luyện trên GPU đám mây chỉ với một cú nhấp chuột
• Theo dõi các chỉ số thời gian thực trong khi huấn luyện
• So sánh hiệu suất mô hình giữa các thử nghiệm
• Export sang 20 định dạng triển khai (xem supported formats)

Quy trình làm việc#

graph LR
    A[📁 Project]:::start --> B[⚙️ Configure]:::proc
    B --> C[🚀 Train]:::proc
    C --> D[📈 Monitor]:::proc
    D --> E[📦 Export]:::out

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

Các Tùy chọn Huấn luyện#

Ultralytics Platform hỗ trợ nhiều phương pháp huấn luyện:

Các Tùy chọn GPU#

Các GPU khả dụng cho huấn luyện trên đám mây tại Ultralytics Cloud:

Số liệu thời gian thực#

Trong khi huấn luyện, hãy xem các số liệu trực tiếp qua ba tab con:

graph LR
    A[Charts]:::start --> B[Loss Curves]:::out
    A --> C[Performance Metrics]:::out
    D[Console]:::start --> E[Live Logs]:::out
    D --> F[Error Detection]:::out
    G[System]:::start --> H[GPU Utilization]:::out
    G --> I[Memory & Temp]:::out

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

Bắt đầu nhanh#

Bắt đầu với huấn luyện trên đám mây trong chưa đầy một phút:

Liên kết nhanh#

• Dự án: Sắp xếp các model và thử nghiệm của bạn
• Model: Quản lý các checkpoint đã huấn luyện
• Huấn luyện trên đám mây: Huấn luyện trên các GPU đám mây

Câu hỏi thường gặp#

Huấn luyện mất bao lâu?#

Thời gian huấn luyện phụ thuộc vào:

• Kích thước tập dữ liệu (số lượng ảnh)
• Kích thước model (n, s, m, l, x)
• Số lượng epoch
• Loại GPU được chọn

Trình ước tính hiện tại dự đoán khoảng 6 phút cho 1000 ảnh, YOLO26n, 100 epoch trên RTX PRO 6000, và khoảng 2 phút cho 500 ảnh, YOLO26n, 50 epoch trên RTX 4090. Thời gian thực tế có thể thay đổi; hãy sử dụng ước tính trực tiếp trong hộp thoại huấn luyện cho tập dữ liệu và cấu hình đã chọn. Xem các ví dụ về chi phí.

Tôi có thể huấn luyện nhiều model cùng lúc không?#

Có. Giới hạn huấn luyện đám mây đồng thời phụ thuộc vào gói của bạn: Free cho phép 3, Pro cho phép 10 và Enterprise không giới hạn. Để huấn luyện song song bổ sung, hãy sử dụng huấn luyện từ xa từ nhiều máy.

Điều gì xảy ra nếu quá trình huấn luyện thất bại?#

Nếu quá trình huấn luyện thất bại:

1. Model được đánh dấu là thất bại và compute instance bị chấm dứt
2. Bạn có thể bắt đầu một training run mới từ base model
3. Nếu tài nguyên tính toán đám mây đã khởi động, thời gian GPU đã sử dụng sẽ bị tính phí; các lỗi xảy ra trước khi tài nguyên tính toán khởi động sẽ không bị tính phí sử dụng GPU

Làm thế nào để tôi chọn GPU phù hợp?#