منصة Ultralytics

中文 | 한국어 | 日本語 | Русский | Deutsch | Français | Español | Português | Türkçe | Tiếng Việt | العربية

منصة Ultralytics هي منصة رؤية حاسوبية شاملة ومتكاملة تبسط سير عمل التعلم الآلي (ML) بالكامل، بدءًا من إعداد البيانات وصولاً إلى نشر النماذج. مصممة للفرق والأفراد الذين يحتاجون إلى حلول رؤية حاسوبية جاهزة للإنتاج دون تعقيدات البنية التحتية.

ما هي منصة Ultralytics؟

صُممت منصة Ultralytics لتحل محل أدوات تعلم الآلة المجزأة بحل موحد. وهي تجمع إمكانيات كل من:

• Roboflow - إدارة البيانات والوسم
• Weights & Biases - تتبع التجارب
• SageMaker - التدريب السحابي
• HuggingFace - نشر النماذج
• Arize - المراقبة

منصة شاملة بدعم أصلي لنماذج YOLO26 و YOLO11.

سير العمل: رفع → وضع علامات → تدريب → تصدير → نشر

توفر المنصة سير عمل متكاملًا (من البداية إلى النهاية):

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload] --> B[Annotate]
        B --> C[Analyze]
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure] --> E[Train on GPU]
        E --> F[View Metrics]
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export] --> H[Deploy Endpoint]
        H --> I[Monitor]
    end
    Data --> Train --> Deploy

ما يمكنك فعله:

• رفع الصور ومقاطع الفيديو وأرشيفات ZIP لإنشاء مجموعات بيانات تدريب
• تصور التعليقات التوضيحية باستخدام تراكبات تفاعلية لجميع أنواع مهام YOLO الخمسة (راجع المهام المدعومة)
• تدريب النماذج على وحدات GPU السحابية (19 مجانية، 22 مع Pro) مع مقاييس في الوقت الفعلي
• تصدير إلى 17 تنسيق نشر (ONNX، TensorRT، CoreML، TFLite، إلخ.)
• نشر إلى 43 منطقة عالمية بنقاط نهاية مخصصة بنقرة واحدة
• مراقبة تقدم التدريب، وسلامة النشر، ومقاييس الاستخدام
• التعاون عن طريق جعل المشاريع ومجموعات البيانات عامة للمجتمع

البنية التحتية متعددة المناطق

تبقى بياناتك في منطقتك. تدير منصة Ultralytics البنية التحتية في ثلاث مناطق عالمية:

تختار منطقتك أثناء عملية الإعداد، وتبقى جميع بياناتك ونماذجك وعمليات النشر في تلك المنطقة.

الميزات الرئيسية

إعداد البيانات

• إدارة مجموعات البيانات: رفع الصور أو مقاطع الفيديو أو أرشيفات ZIP مع المعالجة التلقائية
• محرر التعليقات التوضيحية: التعليق التوضيحي اليدوي لجميع أنواع مهام YOLO الخمسة (detect، segment، pose، OBB، classify؛ راجع المهام المدعومة)
• قوالب الهيكل العظمي: قوالب هيكل عظمي مدمجة (شخص، يد، وجه، كلب، صندوق) ومخصصة لإضافة تعليقات توضيحية للوضعية بنقرة واحدة
• التعليق التوضيحي الذكي SAM: تعليق توضيحي ذكي يعتمد على النقر مع 5 نماذج — SAM 2.1 (صغير جداً، صغير، أساسي، كبير) وSAM 3 الجديد للحصول على أعلى دقة. بدّل النماذج لكل صورة من شريط أدوات التعليقات التوضيحية.
• التعليق التلقائي: استخدم النماذج المدربة لوضع علامات مسبقة على البيانات الجديدة
• إصدار مجموعات البيانات: أنشئ لقطات NDJSON مرقمة مع أوصاف للتدريب القابل للتكرار
• الإحصائيات: توزيع الفئات، وخرائط الحرارة للمواقع، وتحليل الأبعاد

graph LR
    A[Upload ZIP/Images/Video] --> B[Auto-Process]
    B --> C[Browse & Filter]
    C --> D{Annotate}
    D --> E[Manual Tools]
    D --> F[SAM Smart]
    D --> G[YOLO Auto-Label]
    E --> H[Train-Ready Dataset]
    F --> H
    G --> H

تدريب النماذج

• التدريب السحابي: تدريب على وحدات GPU السحابية (19 مجانية، 22 مع Pro) مع مقاييس في الوقت الفعلي
• التدريب عن بعد: تدرب في أي مكان وقم ببث المقاييس إلى المنصة (على غرار W&B)
• تنظيم المشاريع: تجميع النماذج ذات الصلة، ومقارنة التجارب، وتتبع النشاط
• 17 تنسيق تصدير: ONNX، TensorRT، CoreML، TFLite، والمزيد (راجع التنسيقات المدعومة)

يمكنك تدريب النماذج إما عبر واجهة المستخدم الويب (التدريب السحابي) أو من جهازك الخاص (التدريب عن بعد):

# Install ultralytics
pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

# Train and stream metrics to the platform
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)
# Metrics stream to Platform automatically

النشر

• اختبار الاستدلال: اختبار النماذج مباشرة في المتصفح باستخدام صور مخصصة
• نقاط نهاية مخصصة: النشر في 43 منطقة عالمية مع التحجيم التلقائي
• المراقبة: مقاييس في الوقت الفعلي، وسجلات الطلبات، ولوحات معلومات الأداء

graph LR
    A[Trained Model] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

بمجرد النشر، استدعِ نقطة النهاية الخاصة بك من أي لغة:

import requests

url = "https://your-endpoint-url/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer your_api_key"}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(url, headers=headers, files={"file": f})

print(response.json())

curl -X POST "https://your-endpoint-url/predict" \
  -H "Authorization: Bearer your_api_key" \
  -F "file=@image.jpg"

const form = new FormData();
form.append("file", fileInput.files[0]);

const response = await fetch("https://your-endpoint-url/predict", {
    method: "POST",
    headers: { Authorization: "Bearer your_api_key" },
    body: form,
});

const results = await response.json();
console.log(results);

إدارة الحساب

• الفرق والمؤسسات: تعاون مع أعضاء الفريق، وأدر الأدوار والدعوات
• مفاتيح API: إدارة مفاتيح آمنة للتدريب عن بُعد والوصول إلى API
• الاعتمادات والفواتير: تدريب بنظام الدفع حسب الاستخدام مع تسعير شفاف
• موجز النشاط: track جميع أحداث وإجراءات الحساب
• المهملات والاستعادة: حذف مؤقت لمدة 30 يومًا مع إمكانية استعادة العناصر
• الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR): تصدير البيانات وحذف الحساب

روابط سريعة

ابدأ باستخدام هذه الموارد:

• البدء السريع: أنشئ مشروعك الأول ودرب نموذجًا في دقائق
• مجموعات البيانات: رفع بيانات التدريب الخاصة بك وإدارتها
• التعليق التوضيحي: وسم بياناتك باستخدام أدوات يدوية ومدعومة بالذكاء الاصطناعي
• المشاريع: تنظيم نماذجك وتجاربك
• التدريب السحابي: تدريب على وحدات GPU السحابية
• الاستدلال: اختبار نماذجك
• نقاط النهاية: نشر النماذج في بيئة الإنتاج
• المراقبة: تتبع أداء النشر
• مفاتيح API: إدارة الوصول إلى API
• الفواتير: الاعتمادات والدفع
• النشاط: track أحداث الحساب
• المهملات: استعادة العناصر المحذوفة
• REST API: مرجع API

الأسئلة الشائعة

كيف أبدأ باستخدام منصة Ultralytics؟

للبدء باستخدام منصة Ultralytics:

1. الاشتراك: أنشئ حسابًا على platform.ultralytics.com
2. تحديد المنطقة: اختر منطقة بياناتك (الولايات المتحدة، الاتحاد الأوروبي، أو AP) أثناء الإعداد الأولي
3. تحميل مجموعة البيانات: انتقل إلى قسم مجموعات البيانات لتحميل بياناتك
4. تدريب النموذج: أنشئ مشروعًا وابدأ التدريب على وحدات GPU السحابية
5. النشر: اختبر نموذجك وانشره إلى نقطة نهاية مخصصة

للحصول على دليل مفصل، راجع صفحة البدء السريع.

ما هي فوائد منصة Ultralytics؟

منصة Ultralytics تقدم:

• سير عمل موحد: البيانات والتدريب والنشر في مكان واحد
• متعدد المناطق: إقامة البيانات في مناطق الولايات المتحدة، الاتحاد الأوروبي، أو AP
• تدريب بدون تعليمات برمجية: تدريب نماذج YOLO المتقدمة بدون كتابة تعليمات برمجية
• مقاييس في الوقت الفعلي: بث تقدم التدريب ومراقبة عمليات النشر
• 43 منطقة نشر: انشر النماذج بالقرب من المستخدمين حول العالم
• 5 أنواع مهام: دعم لـ detect، segment، pose، OBB، و classify (راجع وثائق المهام)
• التعليق التوضيحي بمساعدة الذكاء الاصطناعي: SAM والتسمية التلقائية لتسريع إعداد البيانات

ما هي خيارات GPU المتاحة للتدريب السحابي؟

منصة Ultralytics تدعم أنواعًا متعددة من وحدات GPU للتدريب السحابي:

راجع التدريب السحابي للاطلاع على التسعير الكامل وخيارات وحدات معالجة الرسوميات (GPU).

كيف يعمل التدريب عن بُعد؟

يمكنك تدريب النماذج على أجهزتك الخاصة وبث المقاييس في الوقت الفعلي إلى المنصة، على غرار Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.14"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

import os

from ultralytics import YOLO

os.environ["ULTRALYTICS_API_KEY"] = "your_api_key"

model = YOLO("yolo26n.pt")
model.train(
    data="coco.yaml",
    epochs=100,
    project="username/my-project",
    name="exp1",
)

# Train using a Platform dataset directly
export ULTRALYTICS_API_KEY="your_api_key"

yolo train model=yolo26n.pt data=ul://username/datasets/my-dataset epochs=100 project=username/my-project name=exp1

راجع التدريب السحابي لمزيد من التفاصيل حول التدريب عن بُعد.

ما هي أدوات Annotation المتاحة؟

تتضمن المنصة محرر تعليقات توضيحية كامل الميزات يدعم:

• الأدوات اليدوية: صناديق الإحاطة، المضلعات، النقاط الرئيسية مع قوالب الهيكل العظمي، الصناديق الموجهة، التصنيف
• قوالب الهيكل العظمي: ضع جميع النقاط الرئيسية دفعة واحدة باستخدام قوالب مدمجة (شخص، يد، وجه، كلب، صندوق) أو مخصصة
• SAM التعليق التوضيحي الذكي: انقر لتوليد أقنعة دقيقة — اختر من بين SAM 2.1 Tiny/Small/Base/Large أو SAM 3 الجديد عبر منتقي النماذج في شريط الأدوات
• اختصارات لوحة المفاتيح: سير عمل فعال باستخدام مفاتيح الاختصار

راجع التعليق التوضيحي للدليل الكامل.

ما هي تنسيقات التصدير المدعومة؟

تدعم المنصة 17 تنسيق نشر:

راجع تصدير النماذج، ودليل وضع التصدير، وفهرس التكاملات للخيارات الخاصة بالتنسيق.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

مشكلات مجموعة البيانات

مشكلات التدريب

مشكلات النشر

أسئلة شائعة

📅 تم الإنشاء قبل 2 أشهر ✏️ تم التحديث قبل 1 يوم

تعليقات