Ultralytics HUB 型号

Ultralytics HUB模型为在定制数据集上训练视觉人工智能模型提供了简化的解决方案。

该过程用户友好、高效，包括简单的三步创建和由Ultralytics YOLOv8 支持的加速训练。在训练过程中，可对模型指标进行实时更新，以便用户监控每个步骤的进展情况。训练完成后，模型即可预览并轻松部署到实际应用中。因此，Ultralytics HUB 为模型创建、训练、评估和部署提供了一个全面而简单的系统。

培训模型的整个过程详见我们的云培训页面。

火车模型

单击侧边栏中的 "模型"按钮，导航至 "模型"页面。

使用 HUB 训练模型分为 4 个步骤：

• 执行先决条件脚本：运行提供的脚本来准备虚拟环境。
• 提供 API 并开始培训：准备好模型后，按照说明提供 API 密钥并执行代码块。
• 检查结果和指标：成功执行后，会提供一个链接到 "指标页面"。该页面提供有关训练模型的全面详细信息，包括规格、损失指标、数据集信息和图像分布。此外，"部署 "选项卡还提供了访问已训练模型的文档和许可证详细信息。
• 测试您的模型:Ultralytics HUB 可使用自定义图像、设备摄像头或链接进行测试 iPhone 或 Android 设备。

单击页面右上方的列车模型按钮，触发列车模型对话框。

火车模型对话框有三个简单的步骤：

1.数据集

选择用于训练的数据集，然后单击 "继续"。

2.模型

选择项目、模型名称和架构。在我们的 YOLOv8和 YOLOv5) 文档中阅读更多关于可用架构的信息。

对配置满意后单击 "继续"。

预览模型

Ultralytics HUB 提供多种预览训练模型的方法。

您可以在 "预览"选项卡下的 "测试卡 "中上传图片，以预览您的模型。

使用我们的Ultralytics 云应用程序接口，可以毫不费力地使用自定义模型运行推理。

通过下载我们的Ultralytics HUB 移动应用程序，在您的iOS或Android设备上实时预览您的模型。

训练模型

Ultralytics HUB 提供三种培训方案：

• Ultralytics 云- 通过Ultralytics 云培训页面了解更多培训信息
• Google Colab
• 自带代理

在 Google Colab 上训练模型

要开始使用 Google Colab 进行培训，请按照 Google Colab 笔记本上的说明进行操作。

自带代理

通过Ultralytics HUB 创建一个 API 端点，以便在本地训练模型。按照提供的步骤操作，并通过 Agent 终端上生成的链接访问训练详情。

部署模式

将模型导出为 13 种不同格式，包括ONNX,OpenVINO,CoreML,TensorFlow, Paddle 等。

共享模式

Ultralytics HUB 的共享功能为共享模型提供了一种便捷的方式。您可以将模型设置为 "非公开 "或 "未公开"，从而控制模型的一般访问权限。

导航至模型页面，打开模型操作下拉菜单，然后单击共享选项。

设置一般访问权限，然后单击保存。

现在，任何拥有直接链接的人都可以查看您的模型。

编辑和删除模型

导航至模型页面，打开模型操作下拉菜单，点击编辑选项更新模型。要删除模型，请选择删除选项。

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