Link to this section模型训练#

Ultralytics Platform 提供了全方位的 YOLO 模型训练工具，涵盖了从组织实验到运行云端训练任务并实时流式传输指标的完整流程。

Link to this section概述#

训练部分可以帮助你：

• 组织 模型到 projects 中，以便于管理
• 一键 在云端 GPU 上进行训练
• 监控 训练过程中的实时指标
• 比较 不同实验之间的模型性能
• 导出 到 19+ 种部署格式（参阅 支持的格式）

Link to this section工作流#

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

Link to this section训练选项#

Ultralytics Platform 支持多种训练方式：

Link to this sectionGPU 选项#

Ultralytics Cloud 上可用于云端训练的 GPU：

Link to this section实时指标#

训练期间，可在三个子标签页中查看实时指标：

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

Link to this section快速入门#

不到一分钟即可开启云训练：

Link to this section快捷链接#

• 项目：组织你的模型和实验
• 模型：管理已训练的检查点
• 云训练：在云 GPU 上进行训练

Link to this section常见问题解答#

Link to this section训练需要多长时间？#

训练时间取决于：

• 数据集大小（图片数量）
• 模型大小 (n, s, m, l, x)
• Epoch（轮次）数量
• 所选 GPU 类型

一次典型的训练（1000 张图片，YOLO26n，在 RTX PRO 6000 上运行 100 个 epoch）大约需要 5-10 分钟。较小的训练（500 张图片，在 RTX 4090 上运行 50 个 epoch）可在不到一小时内完成。详细估算请参考 成本示例。

Link to this section我可以同时训练多个模型吗？#

可以。并发云训练限制取决于你的计划：Free 允许 3 个，Pro 允许 10 个，Enterprise 无限制。如需进行更多的并行训练，请从多台机器使用远程训练。

Link to this section如果训练失败了怎么办？#

如果训练失败：

1. 该模型被标记为失败，计算实例已终止
2. 你可以从基础模型开始新的训练任务
3. 仅对已完成的计算时间扣除积分

Link to this section如何选择合适的 GPU？#