Ultralytics HUB 模型
Ultralytics HUB 模型为在自定义数据集上训练视觉 AI 模型提供了一个简化的解决方案。
该过程用户友好且高效，包括一个简单的三步创建过程和由 Ultralytics YOLO11 提供支持的加速训练。在训练期间，可以获得关于模型指标的实时更新，以便您可以监控进度的每一步。训练完成后，您可以预览您的模型并轻松地将其部署到实际应用中。因此，Ultralytics HUB 为模型创建、训练、评估和部署提供了一个全面而直接的系统。
观看： Ultralytics HUB 训练和验证概览
训练模型
通过单击侧边栏中的 Models 按钮，导航到 Models 页面，然后单击页面右上角的 Train Model 按钮。
此操作将触发训练模型对话框，该对话框包含三个简单的步骤：
1. 数据集
在此步骤中，您必须选择要用来训练模型的数据集。选择数据集后，单击 Continue。
提示
如果您直接从“数据集”页面训练模型，则可以跳过此步骤。
2. 模型
在此步骤中，您必须选择要在其中创建模型的项目、模型的名称以及模型的架构。
注意
Ultralytics HUB 将尝试预先选择项目。
如果您如上所述打开了Train Model对话框，Ultralytics HUB将预先选择您上次使用的项目。
如果您从项目页面打开了Train Model对话框，Ultralytics HUB将预先选择您所在的那个项目。
如果您还没有创建项目，您可以在此步骤中设置您的项目名称，它将与您的模型一起创建。
信息
您可以在我们的文档中阅读更多关于可用的 YOLO 模型和架构的信息。
默认情况下，您的模型将使用预训练模型（在 COCO 数据集上训练）来减少训练时间。 您可以通过打开高级模型配置手风琴来更改此行为并调整模型的配置。
注意
您可以轻松更改最常见的模型配置选项（例如 epoch 的数量），但您也可以使用自定义选项来访问与 Ultralytics HUB 相关的全部训练设置。
观看： 如何在 Ultralytics HUB 中配置 Ultralytics YOLOv8 训练参数
或者，您可以通过单击自定义选项卡，从您之前训练过的模型之一开始训练。
当您对模型配置感到满意时，请点击 继续。
3. 训练
在此步骤中，您将开始训练您的模型。
注意
当您在此步骤时，您可以选择关闭 训练模型 对话框，并在以后从“模型”页面开始训练您的模型。
Ultralytics HUB 提供三种训练选项：
- Ultralytics Cloud
- Google Colab
- 自带代理
a. Ultralytics 云
您需要升级到专业版计划才能访问 Ultralytics Cloud。
要使用我们的云端训练解决方案训练模型，请阅读Ultralytics 云端训练文档。
b. Google Colab
要使用 Google Colab 开始训练您的模型，请按照 Ultralytics HUB 训练模型 对话框或 Google Colab notebook 中显示的说明进行操作。
训练开始后，您可以单击完成并在“模型”页面上监控训练进度。
注意
如果训练停止并且保存了检查点，您可以从“模型”页面恢复训练您的模型。
c. 自带代理
观看： 使用 Ultralytics HUB 训练自带代理模型
要使用您自己的代理开始训练您的模型，请按照 Ultralytics HUB 训练模型 对话框中显示的说明进行操作。
使用 pip 安装 ultralytics 来自软件包 PyPI.
pip install -U ultralytics
接下来，使用提供的 Python 代码开始训练模型。
训练开始后，您可以单击完成并在“模型”页面上监控训练进度。
注意
如果训练停止并且保存了检查点，您可以从“模型”页面恢复训练您的模型。
分析模型
在您训练模型后，您可以分析模型指标。
训练选项卡展示了最重要的指标，这些指标根据任务进行了精心分组。
要访问所有模型指标，请单击 Charts 选项卡。
提示
每个图表都可以放大以获得更好的可视化效果。
此外，为了正确分析数据，您可以使用缩放功能。
预览模型
在您训练模型后，您可以点击 Preview 选项卡来预览它。
在 测试 卡片中，您可以从训练期间使用的数据集中选择预览图像，或者从您的设备上传图像。
注意
您还可以使用相机拍照并直接对其运行推理。
此外，您可以通过下载我们的Ultralytics HUB App，在您的 iOS 或 Android 移动设备上直接实时预览您的模型。
部署模型
在您训练模型后，您可以将其导出为 13 种不同的格式，包括 ONNX、OpenVINO、CoreML、TensorFlow、Paddle 等。
观看： 如何使用 Ultralytics HUB 🚀 将 Ultralytics YOLO11 导出为 ONNX、OpenVINO 和其他格式
提示
如果您打开导出操作下拉菜单并单击高级选项，则可以自定义每种格式的导出选项。
注意
如果您打开导出操作下拉菜单并单击 高级 选项，则可以重新导出每种格式。
您还可以使用我们的推理 API进行生产。
阅读 Ultralytics 推理 API 文档以获取更多信息。
分享模型
信息
Ultralytics HUB 的共享功能提供了一种与他人共享模型的便捷方式。此功能旨在同时方便现有的 Ultralytics HUB 用户和尚未创建帐户的用户。
注意
您可以控制模型的常规访问权限。
您可以选择将常规访问权限设置为“私有”，在这种情况下，只有您才能访问它。或者，您可以将常规访问权限设置为“未公开”，这将授予任何拥有模型直接链接的人员查看权限，无论他们是否拥有 Ultralytics HUB 帐户。
导航至您想要共享的模型对应的模型页面，打开模型操作下拉菜单，然后点击 共享 选项。此操作将触发 共享模型 对话框。
将常规访问权限设置为“不公开列出”，然后点击保存。
现在，任何拥有您模型直接链接的人都可以查看它。
提示
您可以轻松点击共享模型对话框中显示的模型链接来复制它。
编辑模型
导航至您想要编辑的模型对应的模型页面，打开模型操作下拉菜单，然后点击 编辑 选项。此操作将触发 更新模型 对话框。
对模型应用所需的修改，然后单击 保存 以确认更改。
删除模型
导航至您想要删除的模型对应的模型页面，打开模型操作下拉菜单，然后点击 删除 选项。此操作将删除该模型。
