Platform Projesi Planlama ve Bütçeleme

Platformun Birleştirdiği Döngü#

Üretimdeki her görüntü işleme sistemi aynı döngüyü izler ve maliyetli olan kutunun kendisi değil, iki kutu arasındaki oktur:

Platform'un değeri, her aşamanın bir sonraki aşamanın ihtiyaç duyduğu bilgileri kaydetmesidir. Bu tabloyu yol haritan olarak kullan; son sütunda ilgili aşamayı öğreten ders yer alır:

İki araç tüm iş akışını kapsar. Agents, belirsiz tespitleri bir inceleme veri kümesinde toplamak gibi görsel iş akışları oluşturur; Ask AI ise kendi başına çalıştırabileceğin aynı ul cloud komutlarını kullanarak bir sohbet üzerinden eğitim yapabilir, karşılaştırabilir, etiketleyebilir, dışa aktarabilir ve dağıtabilir.

Nelerin Sorumluluğunun Sende Kalacağına Karar Ver#

Platform birkaç bilinçli sınırda durur. Planında her sınır için adı belli bir sorumlu belirle:

• Özel sistemlerden kareleri çıkarma (DICOM arşivleri, OEM kameraları, tesis veri tarihçileri): kodun bu kareleri bir pakete veya yüklemeye aktarır.
• Uyarı gönderme. Platform uç nokta ölçümlerini gösterir ve iş olaylarını Slack'e gönderir, ancak gecikme veya hata eşiklerinde uyarı vermez. Bu kontrolü 8. derste sen oluşturacaksın.
• Zaman içindeki doğruluk. Etiketli bir test kümesi ve geçmişi sana aittir (8. ders).
• Uygulama mantığı. Sayma, izleme ve bölge kuralları senin hizmetinde yer alır; Ultralytics Solutions ve Ultralytics YOLO in Production kursu bunları ele alır.
• Trafik yönlendirme. Uç noktaların oluşturulan URL'leri vardır ve özel alan adları yoktur; bu nedenle canary dağıtımları, çok bölgeli yönlendirme ve markalı ana bilgisayar adları için kendi ağ geçidin gerekir.

Platform ayrı bir çerçeve değildir. Platform modeli, YOLO("best.pt") tarafından yüklenen, doğrulanan ve dışa aktarılan sıradan bir best.pt olarak indirilir; yerel bir model.train(..., project="username/my-project") ise ayarlanmış bir API anahtarıyla Platform'a aktarılır. İkisi arasında geçiş yapmak hiçbir şeyi dönüştürmen gerektiği anlamına gelmez.

Örnek Uygulama: Başlamadan Önce Proje Bütçesini Hesapla#

Üç şey kredi harcar: bulut eğitimi (GPU ücreti × kullanılan süre), Toplu Etiketleme ve tüm veri kümesindeki yüzleri bulanıklaştırma (1.000 görüntü başına 1,00 $) ve özel boyutlu uç noktalar (çalışma saati başına ücretlendirilir). Bu kurstaki diğer her şey ücretsizdir. Bu hesaplayıcı, küçük bir tespit projesi için Platform'un gerçek ücretlerini kullanır:

# Monthly Platform budget for a small detection project (rates from the billing and deployment docs)
TRAIN_RUNS = 8  # experiments per month
COST_PER_RUN = 0.23  # dialog estimate: ~1,000 images, YOLO26n, 100 epochs, RTX PRO 6000 ($2.09/h)
BATCH_ANNOTATION_IMAGES = 3_000  # $1.00 per 1,000 images
HOURS_PER_MONTH = 730

# Custom endpoint sizes keep one warm instance; us-central1 rates are $0.000024/vCPU-s and $0.0000025/GiB-s
warm_endpoint_hourly = (2 * 0.000024 + 4 * 0.0000025) * 3600  # 2 vCPU, 4 GiB

lines = {
    "cloud training": TRAIN_RUNS * COST_PER_RUN,
    "batch annotation": BATCH_ANNOTATION_IMAGES / 1000 * 1.00,
    "default endpoint (1 vCPU, 2 GiB, scales to zero)": 0.0,
    "warm endpoint (2 vCPU, 4 GiB, always on)": warm_endpoint_hourly * HOURS_PER_MONTH,
}
for item, usd in lines.items():
    print(f"{item:<50} ${usd:>7.2f}")
print(f"{'total with a warm endpoint':<50} ${sum(lines.values()):>7.2f}")

cloud training                                     $   1.84
batch annotation                                   $   3.00
default endpoint (1 vCPU, 2 GiB, scales to zero)   $   0.00
warm endpoint (2 vCPU, 4 GiB, always on)           $ 152.42
total with a warm endpoint                         $ 157.26

Nasıl okunur:

• COST_PER_RUN, veri kümesi boyutunu, modeli, epoch sayısını, görüntü boyutunu ve GPU'yu hesaba katan eğitim penceresindeki tahminden alınır. Kendi veri kümen için olan tahminle değiştir (5. ders); H100 SXM üzerinde 5.000 görüntü × YOLO26s × 100 epoch yaklaşık 1,56 $ tutar.
• Uç nokta kalemi en yüksek maliyete sahiptir. Küçük bir projeyi eğitmek ve etiketlemek birkaç dolara mal olur; bir örneği ayda 730 saat hazır tutmak Iowa'da yaklaşık 150 $ tutar (ücretler bölgeye göre değişir ve dağıtım penceresinde saatlik kesin fiyat gösterilir).
• Karar kuralı: her uç noktayı ücretsiz varsayılan boyutta başlat. Kullanıcılar bir dakikaya kadar sürebilen soğuk başlatmayı kabul edemediğinde ve çalışma süresi ücretini haklı çıkaracak kadar düzenli trafik olduğunda özel boyuta geç.

Planlar#

Karar kuralı: öğrenirken Ücretsiz planda kal; bağlı bulut depolama, bir ekip, üçten fazla uç nokta veya üçten fazla eşzamanlı eğitim gerektiğinde Pro'ya geç. Pro'nun aylık 30 $ kredisi yukarıdaki bütçenin eğitim ve etiketleme kalemlerini karşılar. Faturalandırma belgelerinde tüm ücretler listelenir.

Yaygın Hatalar#