Đào tạo mô hình
Nền tảng Ultralytics cung cấp các công cụ toàn diện cho việc đào tạo. YOLO các mô hình, từ việc tổ chức các thí nghiệm đến chạy các tác vụ huấn luyện trên đám mây với việc truyền tải số liệu theo thời gian thực.
Tổng quan
Phần Đào tạo giúp bạn:
- Sắp xếp các mô hình thành các dự án để dễ quản lý hơn.
- Huấn luyện trên GPU đám mây chỉ với một cú nhấp chuột
- Theo dõi các chỉ số thời gian thực trong quá trình huấn luyện
- So sánh hiệu suất mô hình giữa các thí nghiệm
Quy trình làm việc
graph LR
A[📁 Project] --> B[⚙️ Configure]
B --> C[🚀 Train]
C --> D[📈 Monitor]
D --> E[📦 Export]
style A fill:#4CAF50,color:#fff
style B fill:#2196F3,color:#fff
style C fill:#FF9800,color:#fff
style D fill:#9C27B0,color:#fff
style E fill:#00BCD4,color:#fff| Sân khấu | Mô tả |
|---|---|
| Dự án | Tạo không gian làm việc để sắp xếp các mô hình liên quan. |
| Cấu hình | Chọn tập dữ liệu, mô hình cơ sở và các tham số huấn luyện. |
| Huấn luyện | Chạy trên GPU đám mây hoặc phần cứng cục bộ của bạn. |
| Màn hình | Xem biểu đồ tổn thất và số liệu theo thời gian thực. |
| Xuất | Chuyển đổi sang 17 định dạng triển khai |
Các lựa chọn đào tạo
Ultralytics Nền tảng hỗ trợ nhiều phương pháp đào tạo khác nhau:
| Phương thức | Mô tả | Tốt nhất cho |
|---|---|---|
| Đào tạo trên đám mây | Huấn luyện trên nền tảng GPU đám mây. | Không có địa phương GPU khả năng mở rộng |
| Đào tạo từ xa | Đào tạo tại chỗ, truyền dữ liệu số liệu lên nền tảng. | Phần cứng hiện có, quyền riêng tư |
| Đào tạo Colab | Sử dụng Google Tích hợp Colab với nền tảng | Miễn phí GPU truy cập |
GPU Tùy chọn
Các GPU khả dụng cho huấn luyện trên nền tảng đám mây:
| GPU | VRAM | Hiệu suất | Trị giá |
|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24GB | Tốt | 0,44 đô la/giờ |
| RTX 4090 | 24GB | Xuất sắc | 0,74 đô la/giờ |
| L40S | 48GB | Rất tốt | 1,14 đô la/giờ |
| A100 40GB | 40GB | Xuất sắc | 1,29 đô la/giờ |
| A100 80GB | 80GB | Xuất sắc | 1,99 đô la/giờ |
| H100 80GB | 80GB | Tốt nhất | 3,99 đô la/giờ |
Đào tạo miễn phí
Các tài khoản mới sẽ nhận được khoản tín dụng cho việc đào tạo. Vui lòng kiểm tra mục Thanh toán để biết thêm chi tiết.
Số liệu thời gian thực
Trong quá trình huấn luyện, hãy xem các chỉ số trực tiếp:
- Đường cong tổn thất : Tổn thất theo hộp, theo lớp và theo DFL
- Hiệu suất : mAP50 , mAP50 -95, độ chính xác, khả năng nhớ lại
- Thống kê hệ thống : GPU mức sử dụng, mức sử dụng bộ nhớ
- Điểm kiểm tra : Tự động lưu các trọng lượng tốt nhất
Liên kết nhanh
- Dự án : Tổ chức các mô hình và thí nghiệm của bạn.
- Mô hình : Quản lý các điểm kiểm tra đã được đào tạo
- Đào tạo trên nền tảng đám mây : Đào tạo trên GPU đám mây.
Câu hỏi thường gặp
Thời gian đào tạo kéo dài bao lâu?
Thời gian đào tạo phụ thuộc vào:
- Kích thước tập dữ liệu (số lượng hình ảnh)
- Kích thước mô hình (n, s, m, l, x)
- Số lượng kỷ nguyên
- GPU loại đã chọn
Một lần chạy huấn luyện điển hình với 1000 hình ảnh, YOLO11n, 100 epoch trên RTX 4090 mất khoảng 30-60 phút.
Tôi có thể huấn luyện nhiều mô hình cùng lúc không?
Hiện tại, tính năng đào tạo trên nền tảng đám mây hỗ trợ một tác vụ đào tạo đồng thời cho mỗi tài khoản. Để thực hiện đào tạo song song, hãy sử dụng đào tạo từ xa trên nhiều máy tính.
Điều gì sẽ xảy ra nếu quá trình huấn luyện thất bại?
Nếu quá trình huấn luyện thất bại:
- Các điểm kiểm tra được lưu lại ở mỗi kỷ nguyên.
- Bạn có thể tiếp tục từ điểm dừng cuối cùng.
- Chỉ tính phí tín dụng cho thời gian tính toán đã hoàn thành.
Làm sao để chọn đúng? GPU ?
| Kịch bản | Khuyến khích GPU |
|---|---|
| Small datasets (<5000 images) | RTX 4090 |
| Bộ dữ liệu cỡ trung bình (5000-50000 hình ảnh) | A100 40GB |
| Tập dữ liệu lớn hoặc kích thước lô lớn | A100 80GB hoặc H100 |
| Tiết kiệm chi phí | RTX 3090 |
