Ultralytics

Ultralytics, 어떤 도구인가요?

Ultralytics는 오픈소스 Python 패키지로 배포되는 실시간 비전 모델 제품군인 Ultralytics YOLO와, 데이터셋 라벨링, 클라우드 GPU에서의 YOLO 모델 학습, 호스팅 엔드포인트 배포를 위한 브라우저 기반 컴퓨터 비전 플랫폼인 Ultralytics Platform을 만든 회사입니다.

서비스 약관은 두 가지 서비스를 정의합니다. 하나는 오픈소스 또는 상업용 라이선스 조건으로 제공되는 컴퓨터 비전 모델과 관련 도구인 Ultralytics YOLO Models이고, 다른 하나는 데이터셋 관리, 모델 학습, 어노테이션, 배포를 위한 클라우드 기반 SaaS(서비스형 소프트웨어) 환경인 Ultralytics Platform입니다. 약관은 이 둘을 각각 고유한 가격 및 라이선스 구조를 가진 별개의 제품 라인으로 취급합니다. 계약 주체는 델라웨어주에 설립된 법인 Ultralytics, Inc.입니다.

실제로는 Platform 컴퓨팅 비용을 내는 것과 비공개 소스 소프트웨어를 출시해도 되는지는 서로 별개의 문제입니다.

핵심 기능

YOLO 모델과 Python 패키지

• 7가지 작업, 6가지 모드: 패키지는 객체 탐지, 인스턴스 분할, 시맨틱 분할, 깊이 추정, 분류, 자세 추정, 회전 경계 상자(OBB)를 지원하며, 모든 모델은 학습, 검증, 예측, 내보내기, 추적, 벤치마크에 사용할 수 있습니다.
• 현재 릴리스인 YOLO26: Ultralytics가 최신 모델 제품군이라고 설명하는 YOLO26은 2026년 1월에 출시되었으며 네이티브 엔드투엔드 추론을 추가했습니다.
• 선택 가능한 NMS 없는 출력: nms=False로 설정하면 별도의 비최대 억제(NMS) 단계 없이 엔드투엔드 추론을 할 수 있으며, 기본 경로는 정확도를 위해 여전히 NMS를 사용합니다.
• 공개된 벤치마크: 다섯 가지 탐지 모델 크기에 걸쳐 YOLO26은 COCO에서 40.9-57.5 mAP, TensorRT를 사용하는 T4 GPU에서 1.7-11.8 ms 지연 시간을 기록한 것으로 보고되었으며, 이 수치는 독립 테스트가 아니라 Ultralytics 자체 논문에서 나온 것입니다.

Ultralytics Platform

• 스마트 어노테이션: 어노테이션 편집기는 여섯 가지 작업 유형을 다루며, 스마트 어노테이션에는 SAM 2.1, SAM 3 또는 SAM 3.1(기본값), 직접 파인튜닝한 YOLO 모델, 클래스 프롬프트 기반 모델을 사용할 수 있습니다. 클래스 프롬프트 기반 모델에는 자체 제공업체 키를 추가하면 OpenAI, Anthropic, Google 같은 제공업체의 유료 비전 모델도 포함됩니다.
• 클라우드 GPU 학습: 클라우드 학습은 모든 요금제에서 24가지 GPU 유형을, Pro 또는 Enterprise에서는 B200과 B300 카드를 더한 26가지를 제공하며, 실시간 지표와 실시간 비용 추정치를 보여 줍니다.
• 원격 학습: 원격 학습을 사용하면 자체 하드웨어에서 학습하면서 지표를 Platform으로 실시간 전송할 수 있습니다.
• 내보내기: 학습된 모델은 ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT, Hailo, Ascend를 포함한 22가지 배포 형식으로 내보낼 수 있습니다.
• 전용 엔드포인트: 각 전용 엔드포인트는 자체 URL과 모니터링을 갖춘 단일 테넌트 서비스이며, 42개 배포 리전 중 어디에든 둘 수 있습니다.
• Agents: Agents 워크플로는 모델, 조건, 데이터셋 수집, Slack 알림, 웹훅을 연결합니다.

두 영역은 서로 겹칩니다. 패키지만으로도 자체 머신에서 학습과 내보내기가 가능하고, Platform은 라벨링, GPU, 엔드포인트를 호스팅합니다.

가이드

패키지로 첫 예측 실행하기

1. PyTorch 1.8 이상이 설치된 Python 3.8+ 환경에서 pip install -U ultralytics로 패키지를 설치하거나 업데이트합니다.
2. yolo predict model=yolo26n.pt를 실행합니다. 사전 학습된 가중치가 자동으로 다운로드되고, 모델이 함께 제공되는 샘플 이미지 두 장에서 실행되며, 명령이 주석이 달린 결과의 저장 위치를 출력합니다.
3. source=를 자신의 이미지, 동영상, 폴더, URL, 스트림 또는 웹캠(source=0)으로 지정하면 같은 모델을 내 데이터에 실행할 수 있습니다.

Ultralytics Platform에서 학습하고 배포하기

1. platform.ultralytics.com에서 계정을 만들고 온보딩 중에 데이터 리전(US, EU 또는 AP)을 선택합니다.
2. 사이드바에서 Annotate를 열고 데이터셋을 업로드한 뒤 라벨을 지정합니다.
3. 프로젝트를 만들고 클라우드 GPU에서 학습을 시작합니다.
4. 브라우저에서 모델을 테스트한 다음 전용 엔드포인트에 배포합니다.

Ultralytics 활용 사례와 예시

Ultralytics는 제조, 헬스케어, 자동차, 농업, 리테일, 물류 분야를 대상으로 모델을 홍보하며, 대표적인 용도로 시각 검사, 의료 영상, 실시간 객체 탐지, 얼굴 인식 등을 꼽습니다. 공개된 고객 사례는 이것이 실제 운영 환경에서 어떤 모습인지 보여 줍니다.

• 광산 컨베이어 점검: Ultralytics가 공개한 사례 연구에 따르면 SK Godelius는 컨베이어 벨트를 따라 걸어 다니는 로봇에 YOLO 모델을 사용해 누락되었거나 멈췄거나 과열된 롤러를 표시합니다.
• 보고된 점검 결과: 같은 연구는 이 시스템이 배포 전반에서 3,400건이 넘는 이상을 탐지했고, 그중 900건이 넘는 이상이 심각 등급으로 분류되었다고 밝힙니다.
• 식품 조립 로보틱스: 또 다른 벤더 사례 연구는 Chef Robotics가 생산 라인에서 트레이와 식재료의 탐지 및 분할에 YOLO를 사용하며, 초과 투입되는 식품 비율이 9.19%에서 3.05%로 줄었다고 보고한다고 전합니다.

이 수치는 벤더가 공개한 것으로 독립적으로 측정된 것이 아니며, 두 사례 모두 상용 제품 안의 맞춤형 탐지기를 다룹니다. 바로 Enterprise License가 겨냥하는 상황입니다.

누구를 위한 것인가

• 연구자, 학생, 오픈소스 프로젝트: Ultralytics는 AGPL-3.0이 학술 연구, 수업 과제, 개인 프로젝트, 그리고 전체 소스 코드를 공개할 수 있는 오픈소스 애플리케이션에 적합하다고 말합니다.
• 코드를 비공개로 유지하려는 기업: 전체 프로젝트를 오픈소스로 공개하지 않고 Ultralytics YOLO를 사용하려면 Enterprise License가 필요하며, 여기에는 내부 업무 도구, 상용 제품, SaaS 백엔드, 임베디드 기기가 포함됩니다.
• 개인, 소규모 팀, 더 큰 조직: Ultralytics는 Free를 이제 시작하는 개인용으로, Pro를 전문가와 소규모 팀용으로, Enterprise를 무제한 학습 및 스토리지, 온프레미스 배포, SSO/SAML, 전담 지원이 필요한 조직용으로 내세웁니다.

견적형 라이선스에 쓸 예산이 없는 비공개 소스 팀에는 잘 맞지 않습니다.

플랫폼

• 웹 앱과 데이터 상주: 각 Platform 계정은 데이터셋, 모델, 관리형 학습 데이터를 온보딩 때 선택한 세 리전 중 한 곳, 즉 미국(아이오와), EU(벨기에) 또는 아시아·태평양(대만)에 보관합니다.
• Python 패키지: pip 외에도 conda install -c conda-forge ultralytics로 conda-forge에서 패키지를 설치할 수 있습니다.
• 엣지 및 모바일 대상: 내보낸 모델은 ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite 등의 형식을 통해 NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, 휴대폰 같은 엣지 하드웨어를 대상으로 합니다.
• iPhone과 iPad: iOS 16.0 이상용 무료 Ultralytics YOLO 앱은 Apple Neural Engine을 통해 탐지, 분할, 자세, 분류, OBB 모델을 기기에서 실행합니다.
• API: REST API는 자동화와 CI/CD 파이프라인을 위해 Platform 기능에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있게 합니다.
• 연동: 연동 기능은 Platform을 클라우드 스토리지, 외부 어노테이션 도구, Slack에 연결합니다.
• 클라우드 스토리지 데이터셋: Google Cloud Storage, Amazon S3 또는 Azure Blob Storage 데이터셋을 사용하려면 Pro 또는 Enterprise가 필요합니다.

가격

소프트웨어 라이선스는 아래의 Free, Pro, Enterprise Platform 요금제와 별도로 가격이 책정됩니다.

Pro는 시트당 $290의 연간 결제로도 판매되며 월 결제보다 약 17% 저렴하고, 시트당 $30 크레딧은 매 역월마다 지급됩니다. Free 가입 크레딧은 $5이며, 소비자용이 아닌 도메인의 회사 이메일 주소로 가입하거나 나중에 인증하면 $25로 늘어나는데, 이 보너스는 계정당 한 번만 지급됩니다. Pro 월간 크레딧은 쓰지 않으면 소멸하며 각 결제 주기 경계에서 만료되지만, 충전으로 구매한 크레딧은 만료되지 않습니다.

종량제 컴퓨팅

• GPU 요금: 클라우드 GPU는 시간당 $0.24부터 과금되며, Free 계정은 시간당 최대 $4.39인 카드까지 쓸 수 있고 Pro와 Enterprise는 이를 시간당 $7.39까지 넓힙니다. Ultralytics는 마크업, 최소 금액, 약정이 없다고 말합니다.
• 일괄 어노테이션: 일괄 어노테이션 비용은 이미지 1,000장당 $1.00이며, 실행당 최소 $0.01입니다.
• 엔드포인트: 1 vCPU, 2 GiB인 기본 엔드포인트 크기는 무료이며 유휴 상태에서 0으로 축소됩니다. 사용자 지정 크기는 웜 인스턴스 하나를 유지하고, 준비 완료 시점부터 중지할 때까지 유휴 시간을 포함해 시간 단위로 과금됩니다.
• 마이너스 잔액: 종량제 사용량 때문에 잔액이 0 아래로 내려가면 실행 중인 클라우드 학습 작업이 중지되고 잔액이 플러스가 될 때까지 새 작업을 시작할 수 없지만, 배포는 계속 실행됩니다.
• 실패한 작업: 클라우드 GPU가 시작된 뒤에는 작업이 실패하거나 취소되더라도 경과한 GPU 시간만큼 과금되며, 컴퓨팅이 시작되기 전의 검증 또는 실행 실패에는 GPU 요금이 부과되지 않습니다.
• 해지: Pro를 해지하면 결제 기간이 끝날 때까지 기능이 유지되고 월간 크레딧은 해지 시점에 중단됩니다. 워크스페이스가 Free로 돌아가면 소유자가 아닌 팀원은 모두 제거됩니다.

라이선스 비용

Free와 Pro 요금제는 AGPL-3.0으로 운영되며, 독점 비공개 소스 배포를 위한 YOLO 상업용 라이선스는 Enterprise License이고 Enterprise 요금제에 포함됩니다. Enterprise 요금제는 Ultralytics 팀이 프로비저닝하며 Enterprise License에 SSO/SAML, 온프레미스 데이터 및 컴퓨팅, 맞춤 SLA를 묶어 제공합니다. Enterprise License는 신청서를 통해 각 조직의 규모와 사용 사례에 맞춰 개별 견적으로 책정됩니다. Enterprise Software License Terms에 따르면 라이선스 기간은 1년이며, 어느 한쪽이 기간 종료 최소 45일 전에 서면 통지를 하지 않는 한 1년 단위로 자동 갱신됩니다.

Ultralytics 대안

• Roboflow(호스팅 플랫폼): Roboflow는 월 10크레딧이 포함된 $0의 Free Tier와 월 결제 기준 월 $39인 Core 요금제를 안내합니다.
• Roboflow 라벨링: Roboflow는 한 플랫폼에서 비전 활용 사례를 구축, 배포, 모니터링할 수 있다고 내세우며, Label Assist, Smart Polygon, Box Prompting, Auto Label 같은 AI 라벨링 도구는 크레딧을 소모합니다.
• Detectron2(오픈소스 라이브러리): Detectron2의 메인테이너들은 이를 최신 탐지 및 분할 알고리즘을 위한 Facebook AI Research의 차세대 라이브러리라고 설명합니다.
• Detectron2 라이선스: Detectron2는 Apache 2.0 라이선스로 배포됩니다.

Ultralytics Platform에 더 가까운 쪽은 Roboflow이고, Detectron2는 주로 도구가 아니라 라이선스가 전환 이유일 때 의미가 있습니다.

제한 사항

라이선스 의무

• AGPL 적용 범위: 전체 프로젝트를 AGPL-3.0으로 공개할지 Enterprise License를 받을지의 선택은, 모델을 처음부터 직접 학습하거나, 사전 학습 가중치를 쓰지 않거나, YOLO를 내부 또는 R&D 용도로만 쓰거나, SaaS 플랫폼이나 API 뒤에 배포하는 경우에도 적용됩니다.
• 학습한 모델: Ultralytics YOLO로 학습한 모델은 기본적으로 AGPL-3.0의 적용을 받습니다. 라이선스가 학습 코드와 그 코드가 만든 모델을 모두 포괄한다고 설명되기 때문입니다.
• 다운스트림 프로젝트: 2024년 3월 MIT 라이선스 오픈소스 프로젝트인 Frigate의 메인테이너는 Ultralytics가 Frigate의 MIT 라이선스 때문에 Frigate가 AGPL-3.0을 위반했다고 말했다는 점과, 프로젝트에 Ultralytics의 AGPL 라이선스 모델, 코드, 콘텐츠에 대한 어떤 참조도 포함할 수 없다는 점을 글로 밝혔습니다.
• 라이선스 만료: Enterprise License를 갱신하지 않으면 서면으로 달리 합의하지 않는 한, 이미 판매된 제품은 라이선스 권리를 유지하지만 판매되지 않은 제품은 배포를 중단해야 하고 내부 제품은 보관 처리한 뒤 소프트웨어 사용을 멈춰야 합니다.

데이터, 규정 준수, 콘텐츠 규칙

• 고정된 데이터 리전: 계정을 만든 뒤에는 데이터 리전을 직접 바꿀 수 없으므로, 이전하려면 지원팀에 요청해야 합니다.
• 건강 데이터: 이 서비스는 보호 대상 건강 정보(PHI)를 위해 설계되지 않았습니다. 비즈니스 제휴 계약 없이 PHI를 업로드해서는 안 되며, 이 계약의 체결 자격이 있을 수 있는 것은 Enterprise 고객뿐입니다.
• 생체 정보 동의: 약관은 명시적 동의 없이 제3자의 초상, 생체 데이터 또는 식별 가능한 이미지를 처리하는 것을 금지하며, 여기에는 동의하지 않은 사람에 대한 얼굴 인식이나 걸음걸이 분석이 포함됩니다.

운영과 일관성

• 콜드 스타트: 0으로 축소된 엔드포인트는 첫 요청에 응답하기까지 최대 약 1분이 걸릴 수 있습니다.
• 요청 한도: Platform API로 보내는 예측은 분당 20건으로 제한되며, 엔드포인트를 직접 호출하면 이 제한을 거치지 않지만 단일 인스턴스에서 실행되고 32 MB를 넘는 요청 본문은 거부됩니다.
• 공급망 사고: 2024년 12월 독립 보안 보도는 PyPI에 게시된 ultralytics 8.3.41과 8.3.42 버전이 암호화폐 채굴 프로그램을 배포하도록 침해되었다고 기록했습니다. 창업자는 해당 버전을 내리고 깨끗한 8.3.43으로 교체했다고 밝혔으며, 이후 업데이트는 사용자 제보를 인용해 공격이 8.3.45와 8.3.46 버전에서도 이어진 것으로 보인다고 전했습니다.
• 일관되지 않은 수치: 홈페이지 FAQ의 한 답변은 모델을 전 세계 43개 리전에 배포할 수 있다고 하지만, 가격표와 문서에는 42개로 나옵니다.
• 내보내기 형식 수: 가격 FAQ의 한 답변도 21가지 형식 전체로 내보낼 수 있다고 하지만, 요금제 카드와 문서에는 22가지로 나옵니다.

개인정보와 데이터 권리

• 소유권: 데이터를 업로드하면 Ultralytics에 서비스 운영 및 제공으로 한정된 라이선스를 부여하게 되며, 약관은 업로드한 콘텐츠에 대한 사용자의 소유권에는 영향이 없다고 말합니다.
• 공개 데이터셋: Community 기능으로 공개한 모든 것은 제3자가 이용할 수 있게 되며, Ultralytics나 다른 사람이 머신러닝 모델 학습을 포함한 모든 합법적 목적에 사용할 수 있습니다.
• 비공개 콘텐츠: Platform에 업로드된 고객 콘텐츠에 대해 개인정보처리방침은 Ultralytics를 학습, 어노테이션, 모델 실행 같은 서비스를 제공하기 위해 데이터셋, 이미지, 동영상, 어노테이션을 처리하는 처리자로 설명합니다.
• Enterprise 보호: Enterprise 고객은 Ultralytics가 사전 서면 동의 없이 고객의 데이터셋, 모델 가중치 또는 기타 제출물을 자사 모델이나 제품의 학습, 파인튜닝, 개선에 사용하지 않겠다는 추가 계약상 약속을 받습니다. 다만 집계·익명화된 계정 활동 데이터는 이 제한에서 제외됩니다.
• 패키지 텔레메트리: 오픈소스 패키지는 기본적으로 익명화된 사용 분석 데이터를 보내고, sentry-sdk 패키지가 이미 설치되어 있으면 크래시 리포트도 보냅니다. sync=False로 설정하면 Google Analytics나 Sentry로 데이터가 전송되지 않습니다.
• 이미지: Ultralytics는 패키지가 학습 또는 추론 이미지를 수집, 처리, 열람하지 않는다고 밝힙니다.
• 인증: 모든 Platform 요금제는 ISO/IEC 27001:2022 인증과 SOC 2 Type I 감사의 적용을 받으며, Enterprise에는 맞춤 SLA가 추가됩니다.

FAQ

Q1. 무료 체험이 있나요? 신용카드가 필요한가요?

Free 요금제가 체험판 역할을 합니다. 앞에서 설명한 가입 크레딧이 포함되며, 시작할 때 신용카드는 필요하지 않습니다.

Q2. 결제 주기 중간에 요금제를 바꿀 수 있나요?

네. 업그레이드는 즉시 적용되고, 다운그레이드는 다음 결제 주기가 시작될 때 적용됩니다.

Q3. Platform에서 학습한 모델을 다운로드할 수 있나요?

네. 각 모델 페이지에서 .pt 가중치를 다운로드할 수 있고, Export 탭에는 완료된 모든 내보내기 형식이 보관됩니다.

Q4. YOLO27은 이미 사용할 수 있나요?

아직 아닙니다. YOLO27은 아직 최종 R&D 단계에 있고, 모델은 제공되지 않으며, 출시일도 정해지지 않았습니다.