雲端 YOLO 模型訓練
喺雲端使用 GPU 加速訓練 YOLOv5/v8/v9/v10/v11 模型，WebSocket 實時監控訓練進度。
雲端 YOLO 模型訓練
直接喺瀏覽器入面用雲端 GPU 加速訓練目標檢測模型，唔使本地配置環境。
從上傳、API 或共享工作流開始專案
把 AI 速度和人工覆核結合起來做品質控制
讓訓練、匯出和交付保持連貫
按需補充安全、審計、權限和私有化部署能力
全部功能
多格式模型導出
將訓練好嘅模型導出為 PyTorch、ONNX、TensorRT、CoreML、TFLite、OpenVINO、NCNN 等多種格式。
個人專業版
適合個人主導專案，提供 AI 預標註、雲端訓練和模型匯出；不含團隊管理和多人覆核流轉。
把標註、覆核、訓練和交付放進同一條工作流
從上傳、API 任務或自動化任務開始，一路銜接 AI 預標註、人工覆核、雲端訓練、匯出和交付，不必在多個系統之間來回切換。
01
把上傳、API 任務和自動化任務統一到一個工作區
在同一條工作流裡管理手動上傳、API 請求和自動化任務，讓每個專案都更清楚、更可追蹤。
02
先讓 AI 推進，再把關鍵節點交給人工
預標註和自動化負責提速，低置信樣本和關鍵節點回到專業編輯器進行人工覆核。
03
訓練、匯出和產物處理自動銜接
覆核完成後，訓練、匯出和模型交付自動接續，客戶不需要自己再拼流程。
04
把交付摘要做成驗收對象
最終結果不只是下載連結，而是一份帶指標、版本和交付入口的可追蹤摘要。
一份標準交付摘要應包含什麼
Workflow 狀態、當前階段和時間線
人工覆核結果與審批備註
訓練指標、匯出格式和模型版本
下載入口、交接連結和可分享摘要頁
行業方案
推薦下一步
先用 2D/3D Studio 快速上手，需要共享覆核和訓練時再進入 Workflow Cloud；如果還要私有化部署或更強控制能力，可以選擇 Enterprise 方案。