云端 YOLO 模型训练
在云端使用 GPU 加速训练 YOLOv5/v8/v9/v10/v11 模型，无需本地配置环境。
云端 YOLO 模型训练
直接在浏览器中使用云端 GPU 加速训练目标检测模型，无需本地配置环境。
从上传、API 或共享工作流开始项目
把 AI 速度和人工复核结合起来做质量控制
让训练、导出和交付保持连贯
按需补充安全、审计、权限和私有化部署能力
全部功能
多格式模型导出
训练完成后，将模型导出为 PyTorch、ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite、OpenVINO、NCNN 等多种格式。
个人专业版
适合个人主导项目，提供 AI 预标注、云端训练和模型导出；不含团队管理和多人复核流转。
把标注、复核、训练和交付放进同一条工作流
从上传、API 任务或自动化任务开始，一路衔接 AI 预标注、人工复核、云端训练、导出和交付，不用在多个系统间来回切换。
01
不同来源的数据，都能进同一条流程
手动上传、API 请求和自动化任务统一进入一个工作区，项目进度、责任人和状态更容易看清楚。
02
让 AI 先提速，把人工留给关键判断
重复工作交给预标注和自动化，低置信样本和关键节点再交给人工复核，把速度和质量一起稳住。
03
复核完成后，训练、导出和交付自然接上
数据确认后直接进入训练、模型导出和结果交付，不用再在多个工具之间搬数据、补流程。
04
把交付摘要做成验收对象
最终结果不只是一个下载链接，而是一份带指标、版本和交付入口的可追踪摘要。
一份标准交付摘要应包含什么
Workflow 状态、当前阶段和时间线
人工复核结果与审批备注
训练指标、导出格式和模型版本
下载入口、交接链接和可分享摘要页
行业方案
推荐下一步
先用 2D/3D Studio 快速上手，需要共享复核和训练时再进入 Workflow Cloud；如果还要私有化部署或更强控制能力，可以选择 Enterprise 方案。