Add Docs languages zh, es, ru, pt, fr, de, ja, ko (#6316)

Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
Co-authored-by: pre-commit-ci[bot] <66853113+pre-commit-ci[bot]@users.noreply.github.com>

docs/ru/models/index.md

@@ -0,0 +1,94 @@
+---
+comments: true
+description: Изучите разнообразные модели семейства YOLO, SAM, MobileSAM, FastSAM, YOLO-NAS и RT-DETR, поддерживаемые Ultralytics. Начните с примеров использования в командной строке и Python.
+keywords: Ultralytics, документация, YOLO, SAM, MobileSAM, FastSAM, YOLO-NAS, RT-DETR, модели, архитектуры, Python, CLI
+---
+
+# Модели, поддерживаемые Ultralytics
+
+Добро пожаловать в документацию по моделям Ultralytics! Мы поддерживаем широкий спектр моделей, каждая из которых адаптирована для конкретных задач, таких как [обнаружение объектов](../tasks/detect.md), [сегментация на уровне экземпляров](../tasks/segment.md), [классификация изображений](../tasks/classify.md), [оценка позы](../tasks/pose.md) и [множественное отслеживание объектов](../modes/track.md). Если вы заинтересованы в добавлении архитектуры вашей модели в Ultralytics, ознакомьтесь с нашим [Руководством для участников](../../help/contributing.md).
+
+!!! note
+
+    🚧 Наша многоязычная документация в настоящее время находится в стадии разработки, и мы усердно работаем над ее улучшением. Спасибо за ваше терпение! 🙏
+
+## Основные модели
+
+Вот некоторые ключевые модели, поддерживаемые нами:
+
+1. **[YOLOv3](../../models/yolov3.md)**: Третье поколение семейства моделей YOLO, созданное Джозефом Редмоном, известное своей эффективной способностью обнаружения объектов в реальном времени.
+2. **[YOLOv4](../../models/yolov4.md)**: Обновление YOLOv3, оптимизированное для darknet, выпущенное Алексеем Бочковским в 2020 году.
+3. **[YOLOv5](../../models/yolov5.md)**: Улучшенная версия архитектуры YOLO от Ultralytics, предлагающая лучшие компромиссы производительности и скорости по сравнению с предыдущими версиями.
+4. **[YOLOv6](../../models/yolov6.md)**: Выпущена компанией [Meituan](https://about.meituan.com/) в 2022 году и используется во многих роботах автономной доставки компании.
+5. **[YOLOv7](../../models/yolov7.md)**: Обновленные модели YOLO, выпущенные в 2022 году авторами YOLOv4.
+6. **[YOLOv8](../../models/yolov8.md)**: Последняя версия семейства YOLO с расширенными возможностями, такими как сегментация на уровне экземпляров, оценка позы/ключевых точек и классификация.
+7. **[Segment Anything Model (SAM)](../../models/sam.md)**: Модель Segment Anything от Meta (SAM).
+8. **[Mobile Segment Anything Model (MobileSAM)](../../models/mobile-sam.md)**: MobileSAM для мобильных приложений от Университета Кён Хи.
+9. **[Fast Segment Anything Model (FastSAM)](../../models/fast-sam.md)**: FastSAM от Группы анализа изображений и видео, Института автоматики, Китайская академия наук.
+10. **[YOLO-NAS](../../models/yolo-nas.md)**: Модели YOLO с поиском архитектуры нейронных сетей (NAS).
+11. **[Realtime Detection Transformers (RT-DETR)](../../models/rtdetr.md)**: Модели Realtime Detection Transformer (RT-DETR) от Baidu на основе PaddlePaddle.
+
+<p align="center">
+  <br>
+  <iframe width="720" height="405" src="https://www.youtube.com/embed/MWq1UxqTClU?si=nHAW-lYDzrz68jR0"
+    title="YouTube video player" frameborder="0"
+    allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share"
+    allowfullscreen>
+  </iframe>
+  <br>
+  <strong>Смотрите:</strong> Запуск моделей YOLO от Ultralytics всего в несколько строк кода.
+</p>
+
+## Начало работы: Примеры использования
+
+!!! example ""
+
+    === "Python"
+
+        Предварительно обученные модели PyTorch `*.pt` а также файлы конфигурации `*.yaml` могут быть переданы в классы `YOLO()`, `SAM()`, `NAS()` и `RTDETR()` для создания экземпляра модели в Python:
+
+        ```python
+        from ultralytics import YOLO
+
+        # Загрузка модели YOLOv8n, предварительно обученной на COCO
+        model = YOLO('yolov8n.pt')
+
+        # Отображение информации о модели (необязательно)
+        model.info()
+
+        # Обучение модели на примерном наборе данных COCO8 в течение 100 эпох
+        results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)
+
+        # Запуск использования модели YOLOv8n на изображении 'bus.jpg'
+        results = model('path/to/bus.jpg')
+        ```
+
+    === "CLI"
+
+        Команды CLI доступны для непосредственного запуска моделей:
+
+        ```bash
+        # Загрузка и обучение модели YOLOv8n, предварительно обученной на COCO, на примерном наборе данных COCO8 в течение 100 эпох
+        yolo train model=yolov8n.pt data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640
+
+        # Загрузка и запуск использования модели YOLOv8n, предварительно обученной на COCO, на изображении 'bus.jpg'
+        yolo predict model=yolov8n.pt source=path/to/bus.jpg
+        ```
+
+## Вклад в новые модели
+
+Заинтересованы в добавлении вашей модели в Ultralytics? Замечательно! Мы всегда открыты для расширения нашего портфолио моделей.
+
+1. **Создать форк репозитория**: Начните с создания форка [репозитория Ultralytics на GitHub](https://github.com/ultralytics/ultralytics).
+
+2. **Клонировать ваш форк**: Клонируйте ваш форк на локальный компьютер и создайте новую ветку для работы.
+
+3. **Реализовать вашу модель**: Добавьте вашу модель, следуя стандартам кодирования и руководящим принципам, приведенным в нашем [Руководстве для участников](../../help/contributing.md).
+
+4. **Тщательно протестировать**: Убедитесь, что ваша модель тестируется тщательно как самостоятельно, так и как часть нашего конвейера.
+
+5. **Создать запрос на добавление**: После того, как будете удовлетворены вашей моделью, создайте запрос на добавление в основной репозиторий для рассмотрения.
+
+6. **Код-ревью и слияние**: После рецензирования, если ваша модель соответствует нашим критериям, она будет добавлена в основной репозиторий.
+
+Для более подробных шагов, смотрите наше [Руководство для участников](../../help/contributing.md).