Scopri come utilizzare Ultralytics HUB per addestrare e distribuire i nuovi modelli Ultralytics YOLO11. Ti guideremo passo dopo passo attraverso il processo.
Ultralytics YOLO11 è il nuovo modello di computer vision all'avanguardia, progettato per compiti come il rilevamento di oggetti, la classificazione di immagini e la segmentazione di istanze. È più veloce, più preciso e più efficiente delle versioni precedenti dei modelli YOLO (You Only Look Once). YOLO11 può essere utilizzato per una serie di applicazioni di visione artificiale in tempo reale. Soprattutto, iniziare a lavorare con Ultralytics YOLO11 è semplice e immediato come tutti gli altri modelli Ultralytics YOLO .
In precedenza abbiamo parlato delle nuove funzionalità e dei miglioramenti di YOLO11 e abbiamo parlato dell'accesso al modello attraverso il pacchettoUltralytics Python o Ultralytics HUB. In questa guida ti spiegheremo come utilizzare Ultralytics HUB passo dopo passo per addestrare e distribuire facilmente Ultralytics YOLO11.
Ultralytics HUB è la piattaforma senza codice e di facile utilizzo di Ultralytics, progettata per semplificare l'intero processo, dall'addestramento alla distribuzione dei modelli di YOLO , compresi i nuovi modelliUltralytics YOLO11. Sia che tu sia un esperto di intelligenza artificiale o che tu sia alle prime armi con la computer vision, HUB offre un'interfaccia intuitiva che ti permette di caricare set di dati, selezionare modelli pre-addestrati e metterli a punto per le tue esigenze specifiche. Con pochi clic, puoi addestrare modelli per applicazioni in tempo reale in settori che vanno dalla produzione all'agricoltura. HUB si concentra sul rendere accessibile l'intelligenza artificiale avanzata senza dover ricorrere a un'intensa attività di codifica.
Ultralytics HUB offre diverse opzioni di piano, con un livello gratuito per l'accesso di base e un piano Pro che offre funzionalità aggiuntive come la formazione in cloud, la collaborazione in team e limiti di utilizzo maggiori. Ecco una rapida panoramica di alcune delle principali funzioni offerte da Ultralytics HUB:
HUB si integra anche con diverse piattaforme e gli utenti possono esportare i modelli addestrati in vari formati, come ad esempio ONNX, TensorFlow, e CoreMLper rendere agevole l'implementazione su più piattaforme. In sostanza, Ultralytics HUB semplifica le complesse attività di intelligenza artificiale, dalla gestione dei set di dati all'implementazione dei modelli in tempo reale, il tutto con un unico strumento completo.
Per eseguire inferenze su Ultralytics HUB utilizzando YOLO11, basta navigare nella sezione "Modelli" e scegliere il modello YOLO11 che ti interessa. Poi, puoi cliccare su "Anteprima" per provare il modello caricando un'immagine qualsiasi.
Questa funzione di HUB consente a chiunque, indipendentemente dal proprio livello di esperienza, di testare le previsioni dei modelli con YOLO11 e di verificarne le prestazioni. Si tratta di un modo semplice e intuitivo per toccare con mano Ultralytics YOLO11 gratuitamente.
Dopo aver creato un account, puoi immergerti subito nella formazione accedendo alla dashboard. Da qui potrai gestire i tuoi progetti, caricare i set di dati e iniziare a formare i tuoi modelli YOLO11 con facilità. La piattaforma è stata progettata per rendere il processo veloce e il più possibile privo di problemi.
Una volta effettuato l'accesso, puoi cliccare su "Datasets" dal menu a sinistra per esplorare una serie di datasets preesistenti disponibili su Ultralytics HUB. Questi dataset sono adatti a diversi compiti, come il rilevamento di oggetti OBB (oriented bounding box) e la stima della posa. Ad esempio, puoi usare COCO128 per il rilevamento di oggetti con 80 classi o Fashion-MNIST per la classificazione delle immagini. Questi dataset sono facilmente reperibili e ottimizzati per l'addestramento dei modelli YOLO .
Se vuoi lavorare con i tuoi dati, puoi caricare set di dati personalizzati. Nel farlo, assicurati che il tuo set di dati segua la struttura di YOLO , includendo un file YAML correttamente formattato nella directory principale, e che sia zippato.
Una volta che il tuo set di dati è pronto, puoi cliccare sul pulsante "Upload Dataset", selezionare il tipo di attività e caricare il file ZIP. Dopo il caricamento, Ultralytics HUB convalida automaticamente il tuo set di dati e tu puoi iniziare immediatamente ad addestrare i modelli di YOLO . Puoi anche gestire e visualizzare i dettagli del tuo set di dati, come le suddivisioni delle immagini (addestramento, validazione, test), e analizzare i dati per verificare che siano pronti per l'addestramento dei modelli.
Per iniziare ad addestrare un modello YOLO11 utilizzando la funzione Cloud Training di Ultralytics HUB, devi passare al piano Pro. Come utente Pro, le risorse di GPU sono a tua disposizione per una formazione più rapida ed efficiente. Una volta effettuato l'aggiornamento, accedi alla sezione "Modelli", seleziona la variante del modello YOLO11 desiderata e configura le impostazioni di formazione.
Puoi scegliere il numero di epoche (che definiscono quante volte il modello passerà attraverso il dataset) o impostare una durata specifica per l'addestramento a tempo. Prima di iniziare l'addestramento del modello, Ultralytics HUB inizializzerà un'istanza dedicata di GPU per garantire prestazioni ottimali. A seconda della domanda, l'inizializzazione potrebbe richiedere un po' di tempo, ma non verranno applicati costi al tuo account durante questo processo.
Dopo aver completato le impostazioni, clicca su "Inizia la formazione" per avviare la sessione. Durante la formazione, puoi monitorare i progressi in tempo reale attraverso un cruscotto. Il pannello ti dà la possibilità di mettere in pausa, interrompere o riprendere l'allenamento a seconda delle necessità. Se il saldo del tuo conto si esaurisce durante l'allenamento basato sull'epoch, la sessione viene messa in pausa e ti permette di ricaricare il saldo prima di riprendere. La piattaforma salva automaticamente i checkpoint, consentendoti di riprendere da dove avevi interrotto.
Al termine della formazione, potrai controllare tutti i costi attraverso la scheda di fatturazione, dove troverai rapporti dettagliati sui costi che ti permetteranno di tenere traccia delle spese e di gestire la tua formazione in modo efficiente.
Quando distribuisci il tuo modello YOLO11 addestrato su misura con Ultralytics HUB, ci sono due opzioni principali: l'API di inferenza condivisa e l'API di inferenza dedicata. Per utilizzare il modello distribuito, puoi effettuare richieste di inferenza all'API utilizzando Python o cURL, a seconda della tua configurazione. Il processo generale prevede l'invio all'API di un file immagine e dei relativi parametri (come le dimensioni dell'immagine e le soglie di confidenza). Ultralytics HUB restituirà le previsioni in un semplice formato JSON che potrai elaborare ulteriormente.
L'API di inferenza condivisa è una soluzione economica per gli utenti con il livello gratuito e fornisce 100 chiamate all'ora e fino a 1000 chiamate mensili. Elimina la necessità di un ambiente locale e supporta una rapida implementazione direttamente dall'HUB Ultralytics .
La Dedicated Inference API, disponibile per gli utenti Pro, è più adatta a distribuzioni su larga scala o ad applicazioni in tempo reale. Offre un'implementazione con un solo clic in un ambiente cloud dedicato alimentato da Google Cloud Run. Questa opzione è ottimizzata per le applicazioni ad alte prestazioni, garantendo una latenza inferiore a 100 ms e una copertura globale in 38 regioni per l'elaborazione in tempo reale. Supporta inoltre funzioni di sicurezza avanzate, che la rendono adatta ai settori con requisiti di protezione dei dati molto severi.
Una volta scelta l'API di inferenza condivisa o dedicata per distribuire il tuo modello YOLO11, i passi successivi sono semplici ed efficienti. Puoi aprire la scheda "Deploy" nella pagina del tuo modello su Ultralytics HUB. Se utilizzi l'API di inferenza condivisa, puoi consultare questa guida e seguire le istruzioni per impostare le tue chiamate API. Per gli utenti di Dedicated Inference API, basta cliccare sul pulsante Start Endpoint per avviare l'endpoint. Una volta attivo, HUB ti fornirà un URL unico da utilizzare per le tue attività di inferenza.
Se il tuo progetto ha bisogno di un modello in un formato specifico o da utilizzare offline, Ultralytics HUB offre opzioni di esportazione come ONNX, CoreML, o TensorFlow per supportare diverse piattaforme, dai sistemi mobili a quelli cloud. Per gli sviluppatori che desiderano integrare i modelli direttamente nelle applicazioni, Ultralytics HUB-SDK offre un modo efficiente per gestire le distribuzioni attraverso Python. Utilizzando le chiavi API o le credenziali di Ultralytics , puoi controllare facilmente il deployment ed eseguire inferenze nel tuo codice, offrendoti la flessibilità necessaria per un'integrazione perfetta.
Ultralytics HUB è una piattaforma all-in-one progettata per rendere la formazione e la distribuzione dei modelli YOLO11 accessibile sia ai principianti che agli esperti. Supporta un'ampia gamma di attività, dal caricamento dei set di dati alla configurazione dell'addestramento, offrendo opzioni di distribuzione flessibili come le API di inferenza condivise e dedicate. Sia che si tratti di distribuire tramite API o di esportare i modelli per l'uso offline, HUB garantisce un'integrazione perfetta tra le varie piattaforme. Grazie alle opzioni per le applicazioni in tempo reale e alle soluzioni scalabili, Ultralytics HUB può essere utilizzato per un'ampia gamma di esigenze di distribuzione sia per gli utenti principianti che per quelli più esperti.
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