使用 Ask AI 进行自动训练#
**Ask AI 可以将你的请求转化为 Ultralytics Platform 上的各种操作。**通过对话即可查找数据集、训练和比较模型、标注图像、导出以及部署模型。
登录 Ultralytics Platform 并点击 Ask AI。AI 智能体直接与你的数据集和模型进行交互，自动化完成标注、训练、导出和部署等任务。
要使用 Platform 操作，请首先在你的个人工作区中的 Settings > API Keys 下创建一个 Ultralytics API key。Ask AI 会自动使用你现有的个人密钥；你无需将其粘贴到对话中。当与团队工作区协同工作时，请附上项目或数据集链接。
尝试以下提示词#
打开相关的数据集或项目并询问：
| 目标 | 提示词示例 |
|---|---|
| 启动项目 | 创建一个名为“Wildlife Lab”的私有项目。查找并克隆一个野生动物检测数据集，然后准备一个基线训练运行。 |
| 比较分辨率 | 在此数据集上以 640、800 和 960 的图像大小训练三个模型。保持所有其他设置和数据集划分固定不变。 |
| 探索数据集 | 在 xView 中查找集装箱船、航运集装箱和起重机。它是港口物流的一个好的起点吗？ |
| 创建基线 | 在此数据集上训练 YOLO26n 并将本次运行命名为“xview-baseline”。 |
| 比较模型 | 比较已完成的模型。哪个模型表现最好，为什么？ |
| 部署模型 | 在此项目中部署验证 mAP 最高且已完成的模型。给我提供它的端点 URL 和状态。 |
| 自动标注 | 使用我最好的兼容模型来标注此数据集中的未标注图像。保留现有标注。 |
| 检查分类 | 哪个模型的分类准确率最高？哪些类别仍然容易混淆，我们接下来应该尝试什么？ |
| 导出模型 | 将此模型导出为 ONNX，并在准备就绪后提供下载链接。 |
使用你自己的编码智能体#
Ask AI 使用 Platform CLI、ul cloud 及其配套的 platform-cli skill。你可以从 Claude Code、Codex 或其他兼容的编码智能体中使用相同的命令。
安装与连接#
下面的设置用于在 Platform 之外将 Platform CLI 与你自己的编码智能体配合使用。
ul CLI 随 Python 3.11+ 上的 Ultralytics 软件包一起提供。安装或更新它：
pip install -U ultralytics创建一个 Platform API key 并将其设置在你的智能体使用的终端中。通过以下命令检查连接：
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"
ul cloud account summary添加技能#
遵循针对 Claude Code 和 Codex 插件的 Agent Skills installation guide。对于 skills CLI 支持的智能体，使用以下命令安装 Platform 技能：
npx skills add ultralytics/skills --skill platform-cli然后使用类似上面的提示词，包含用于上下文的项目或数据集链接。
直接运行命令#
在命令中使用你的项目和模型 URL slug：
ul cloud datasets list
ul cloud models list project=license-plate
ul cloud models training project=license-plate model=baseline
ul cloud training start --help使用 ul cloud --help 发现命令，并使用 ul cloud <resource> <operation> --help 获取它们的参数。有关更多详细信息，请参阅 Platform API reference。