Huấn luyện mô hình

Nền tảng Ultralytics cung cấp các công cụ toàn diện để huấn luyện các mô hình YOLO, từ việc tổ chức các thử nghiệm đến chạy các tác vụ huấn luyện trên đám mây với truyền phát số liệu theo thời gian thực.

Tổng quan

Phần Huấn luyện 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
• Giám sát các số liệu theo thời gian thực trong quá trình huấn luyện
• So sánh hiệu suất mô hình giữa các thử nghiệm
• Xuất sang hơn 17 định dạng triển khai (xem các định dạng được hỗ trợ )

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

Tùy chọn Huấn luyện

Nền tảng Ultralytics hỗ trợ nhiều phương pháp huấn luyện:

Tùy chọn GPU

Các GPU khả dụng cho đào tạo trên đám mây Ultralytics Đám mây:

Số liệu theo Thời gian Thực

Trong quá trình đào tạo, xem các chỉ số trực tiếp trên ba tab phụ:

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

    style A fill:#2196F3,color:#fff
    style D fill:#FF9800,color:#fff
    style G fill:#9C27B0,color:#fff

Bắt đầu nhanh

Bắt đầu khóa đào tạo về điện toán đám mây chỉ trong chưa đầy một phút:

export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"
yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset \
  epochs=100 project=username/my-project name=exp1

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="ul://username/datasets/my-dataset",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

Liên kết nhanh

• Dự án: Tổ chức các mô hình và thử nghiệm của bạn
• Mô hình: Quản lý các điểm kiểm tra đã huấn luyện
• Đào tạo trên đám mây: Đào tạo trên các GPU đám mây

Câu hỏi thường gặp

Thời gian huấn luyện mất bao lâu?

Thời gian huấn luyện phụ thuộc vào:

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

Một lần chạy huấn luyện điển hình với 1000 hình ảnh, YOLO26n, 100 epoch trên RTX PRO 6000 mất khoảng 2-3 giờ. Các lần chạy nhỏ hơn (500 hình ảnh, 50 epoch trên RTX 4090) hoàn thành trong vòng chưa đầy một giờ. Xem ví dụ về chi phí để biết ước tính chi tiết.

Tôi có thể huấn luyện nhiều mô hình cùng lúc không?

Có. Giới hạn số lượng đào tạo song song trên nền tảng đám mây phụ thuộc vào gói dịch vụ của bạn: Gói miễn phí cho phép 3, gói Pro cho phép 10, và gói Enterprise không giới hạn. Để đào tạo song song thêm, hãy sử dụng đào tạo từ xa trên nhiều máy tính.

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

Nếu quá trình huấn luyện thất bại:

1. Các điểm kiểm tra được lưu sau mỗi epoch
2. Bạn có thể tiếp tục từ điểm kiểm tra cuối cùng
3. Tín dụng chỉ được tính phí cho thời gian tính toán đã hoàn thành

Làm cách nào để chọn GPU phù hợp?

📅 Được tạo 1 tháng trước ✍️ Cập nhật 5 ngày trước

Bình luận