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模型训练

Ultralytics 全面的YOLO 训练工具，涵盖从实验管理到云端训练任务的执行，并支持实时指标流传输。

概述

培训部分可帮助您：

  • 将模型组织到项目中以便于管理
  • 一键在云端GPU上训练
  • 在训练过程中监控实时指标
  • 比较不同实验中的模型性能

工作流

graph LR
    A[📁 Project] --> B[⚙️ Configure]
    B --> C[🚀 Train]
    C --> D[📈 Monitor]
    D --> E[📦 Export]

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    style B fill:#2196F3,color:#fff
    style C fill:#FF9800,color:#fff
    style D fill:#9C27B0,color:#fff
    style E fill:#00BCD4,color:#fff
舞台描述
项目创建一个工作区来组织相关模型
配置选择数据集、基础模型和训练参数
训练在云端GPU或本地硬件上运行
监视器查看实时损失曲线和指标
导出转换为17种部署格式

培训选项

Ultralytics 多种训练方法：

方法描述最适合
云端训练在平台云GPU上进行训练无本地GPU，可扩展性
远程培训本地训练，将指标流式传输至平台现有硬件，隐私
Colab 培训使用集成Google免费GPU

GPU

可用于云端训练的可用GPU：

GPU视频内存性能成本
RTX 309024GB好每小时0.44美元
RTX 409024GB优秀每小时0.74美元
L40S48GB非常好每小时1.14美元
A100 40GB40GB优秀每小时1.29美元
A100 80GB80GB优秀每小时1.99美元
H100 80GB80GB最佳每小时3.99美元

免费培训

新账户可获得培训积分。详情请查阅账单。

实时指标

在训练过程中，查看实时指标：

  • 损失曲线：盒式、类和DFL损失
  • 性能指标：mAP50、mAP50、精确率、召回率
  • 系统统计：GPU ，内存使用情况
  • 检查点：自动保存最佳权重

常见问题

培训需要多长时间？

培训时间取决于：

  • 数据集规模（图像数量）
  • 模特尺寸（n, s, m, l, x）
  • epoch数
  • 所选GPU

在RTX 4090显卡上，使用YOLO11n模型对1000张图像进行100个 epoch的典型训练运行，耗时约30-60分钟。

我可以同时训练多个模型吗？

云端训练目前支持每个账户同时进行一个训练任务。若需并行训练，请使用多台机器进行远程训练。

如果培训失败会怎样？

如果训练失败：

  1. 检查点在每个 epoch 时保存
  2. 你可以从最后的检查点继续
  3. 仅对已完成的计算时间收取费用

如何选择GPU？

场景推荐GPU
Small datasets (<5000 images)RTX 4090
中等规模数据集（5000-50000张图像）A100 40GB
大型数据集或批处理规模A100 80GB 或 H100
注重预算的RTX 3090


📅 0 天前创建 ✏️ 0 天前更新
glenn-jocher

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