Plataforma de Ultralytics#

Ultralytics Platform es una plataforma integral de visión artificial que optimiza todo el flujo de trabajo de ML, desde la preparación de datos hasta el despliegue de modelos. Está diseñada para equipos y particulares que necesitan soluciones de visión artificial listas para producción sin la complejidad de la infraestructura.

¿Qué es Ultralytics Platform?#

Ultralytics Platform reúne en un único espacio de trabajo la gestión y anotación de conjuntos de datos, el seguimiento de experimentos, el entrenamiento en la nube y remoto, la exportación de modelos, los endpoints de inferencia dedicados y la supervisión de despliegues. Ofrece compatibilidad nativa con modelos YOLO26, YOLO11, YOLOv8 y YOLOv5.

Flujo de trabajo: Cargar → Anotar → Entrenar → Exportar o desplegar#

La Platform ofrece un flujo de trabajo integral:

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Lo que puedes hacer:

• Cargar imágenes, vídeos y archivos de conjuntos de datos para crear conjuntos de datos de entrenamiento
• Visualizar anotaciones con superposiciones interactivas para los 6 tipos de tareas de YOLO compatibles con el editor de anotaciones (consulta los tipos de tareas compatibles)
• Entrenar modelos en GPU en la nube (24 en todos los planes, 26 con Pro o Enterprise para B200 y B300) con métricas en tiempo real
• Exportar a 20 formatos de despliegue (ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend, etc.)
• Desplegar en 42 regiones globales con endpoints dedicados en un solo clic
• Crea flujos de trabajo de agentes que conecten modelos, condiciones, recopilación de conjuntos de datos y alertas de Slack
• Supervisar el progreso del entrenamiento, el estado del despliegue y las métricas de uso
• Conectar almacenamiento en la nube, herramientas de anotación y Slack mediante integraciones
• Colaborar haciendo públicos los proyectos y conjuntos de datos para la comunidad

Infraestructura multirregional#

Tus datos permanecen en tu región. Ultralytics Platform opera infraestructura en tres regiones globales:

Seleccionas tu región de datos durante la incorporación. Los conjuntos de datos, los modelos y los datos de entrenamiento gestionados permanecen en esa región. Los endpoints dedicados se despliegan por separado en la región que elijas en el mapa de despliegue global.

Características principales#

Preparación de datos#

• Gestión de conjuntos de datos: Crea conjuntos de datos a partir de archivos locales, una URL, almacenamiento en la nube conectado o un host local, con procesamiento automático
• Editor de anotaciones: Herramientas de anotación manual para 6 tipos de tareas de YOLO (detección, segmentación, tareas semánticas, clasificación, pose y OBB; consulta los tipos de tareas compatibles)
• Plantillas de esqueletos: Plantillas de esqueletos integradas (Persona, Mano, Perro, Cara, Caja) y personalizadas para anotar poses con un solo clic
• Smart Annotation: Utiliza SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, SAM 3.1 (predeterminado), modelos Ultralytics YOLO preentrenados o tus propios modelos YOLO ajustados desde la barra de herramientas de anotación para tareas de detect, segment, semantic y OBB
• Versionado de conjuntos de datos: Crea instantáneas NDJSON numeradas con descripciones y, después, descarga o restaura cualquier versión para lograr un entrenamiento reproducible
• Estadísticas: Distribución de clases, distribución de divisiones, mapas de calor de ubicaciones y análisis de las dimensiones de las cajas delimitadoras

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

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Entrenamiento de modelos#

• Entrenamiento en la nube: Entrena en GPU en la nube (24 en todos los planes, 26 con Pro o Enterprise para B200 y B300) con métricas en tiempo real y una estimación del coste en directo
• Entrenamiento remoto: Entrena desde cualquier lugar y transmite las métricas a Ultralytics Platform
• Configuración avanzada: Sobrescribe cualquier argumento de entrenamiento de Ultralytics desde un editor YAML integrado en el diálogo de entrenamiento
• Organización de proyectos: Agrupa modelos relacionados, compara experimentos y realiza un seguimiento de la actividad
• 20 formatos de exportación: ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend y más (consulta los formatos compatibles)

Puedes entrenar modelos ya sea a través de la interfaz web de usuario (entrenamiento en la nube) o desde tu propia máquina (entrenamiento remoto):

Despliegue#

• Pruebas de inferencia: Prueba modelos directamente en el navegador con tus propias imágenes, una captura de la webcam o los ejemplos integrados
• Endpoints dedicados: Despliega en 42 regiones globales con escalado a cero de forma predeterminada (una única instancia activa)
• Supervisión: Métricas en tiempo real, registros de solicitudes y paneles de rendimiento

graph LR
    A[Trained Model]:::start --> B{Action}:::decide
    B --> C[Browser Predict]:::proc
    B --> D[Export Format]:::proc
    B --> E[Deploy Endpoint]:::proc
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / LiteRT / ...]:::out
    E --> G[42 Global Regions]:::proc
    G --> H[API Endpoint URL]:::proc
    H --> I[Monitor & Scale]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Una vez desplegado, llama a tu endpoint desde cualquier lenguaje. conf, iou y imgsz son campos de formulario opcionales cuyos valores predeterminados son 0.25, 0.7 y 640:

import requests

url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

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

print(response.json())

Gestión de cuentas#

• Equipos y organizaciones: Colabora con los miembros del equipo, gestiona roles e invitaciones y cambia de espacio de trabajo desde el menú de la cuenta
• Claves de API: Gestión segura de claves para el entrenamiento remoto y el acceso a la API
• Créditos y facturación: Entrenamiento de pago por uso con precios transparentes y recargas de 5 a 1.000 $
• Panel de actividad: Realiza un seguimiento de todos los eventos y acciones de la cuenta
• Papelera y restauración: Eliminación lógica durante 30 días con recuperación de elementos
• Cumplimiento del RGPD: Exportación de datos y eliminación de la cuenta

Enlaces rápidos#

Empieza con estos recursos:

• Inicio rápido: Crea tu primer proyecto y entrena un modelo en cuestión de minutos
• Explorar: Examina y clona conjuntos de datos y proyectos públicos
• Datos: Descripción general de la preparación de datos
• Conjuntos de datos: Carga y gestiona tus datos de entrenamiento
• Anotación: Etiqueta tus datos con herramientas manuales y asistidas por IA
• Entrenar: Descripción general del entrenamiento
• Proyectos: Organiza tus modelos y experimentos
• Modelos: Páginas de modelos, descargas y exportaciones
• Entrenamiento en la nube: Entrena en GPU en la nube
• Desplegar: Descripción general del despliegue
• Inferencia: Prueba tus modelos
• Endpoints: Despliega modelos en producción
• Supervisión: Realiza un seguimiento del rendimiento del despliegue
• Cuenta: Descripción general de la cuenta
• Configuración: Preferencias del perfil y del espacio de trabajo
• Equipos: Miembros, roles e invitaciones
• Claves de API: Gestiona el acceso a la API
• Facturación: Créditos y pagos
• Actividad: Supervisa los eventos de la cuenta
• Papelera: Recupera elementos eliminados
• Integraciones: Almacenamiento en la nube, herramientas de anotación y Slack
• REST API: Referencia de la API

Solución de problemas#

Problemas con el conjunto de datos#

Problemas de entrenamiento#

Problemas de implementación#

Preguntas frecuentes#

Preguntas frecuentes#