YOLO Vision 2026:
Ultralytics Plattform

Stelle Computer-Vision-Modelle in 42 globalen Regionen bereit

Deine trainierten Modelle gelangen mit wenigen Klicks vom Browsertest zum Produktionchendpunkt – dank Autoscaling, Echtzeit-Monitoring und 20 Exportformaten.

Lizenz anfragenBrowser-Inferenz ausprobieren
Ultralytics-Bereitstellungsoberfläche mit Modell-Bereitstellungsoptionen.

Bereitstellung in globalem Produktionsmaßstab

Bring trainierte Modelle mit weltweiter Verfügbarkeit, umfassender Exportunterstützung und dem vom Ultralytics-Ökosystem bewährten Nutzungsvolumen in die Produktion.

42+
Bereitstellungsregionen
19+
Exportformate
—
Tägliche Nutzungen

Teste dein Modell im Browser

Jedes trainierte Modell enthält eine integrierte Predict-Tab-Funktion. Lade ein Bild hoch oder öffne deine Kamera; die Bounding Boxes erscheinen sofort.

Die Inferenz führt automatisch die beste Modellleistung aus, wenn du ein Bild hochlädst oder einen Parameter änderst.
Feinabstimmung von Konfidenz-Schwellenwerten, IoU-Einstellungen und Bildgröße, um in Echtzeit zu sehen, wie sie sich auf die Vorhersagen auswirken.
Detektion, Instanz-Segmentierung, semantische Segmentierung, Klassifizierung, Posenschätzung und OBB werden für deine Aufgabe klar dargestellt.
Tab für Cloud-Endpunkt-Bereitstellung in der Ultralytics Platform.

Bereitstellung in 42 Regionen weltweit

Stelle deine Modelle auf dedizierten Endpunkten in Nord- und Südamerika, Europa, Asien-Pazifik und dem Nahen Osten bereit. Jeder Endpunkt verfügt über eine eigene URL, Auto-Scaling und Überwachung.

ONNXONNX
NVIDIATensorRT
AppleCoreML
IntelOpenVINO
GoogleLiteRT
PyTorchTorchScript
BaiduPaddlePaddle
TencentNCNN
AlibabaMNN
SonyIMX500
RockchipRKNN
Axelera AIAxelera
DeepXDeepX
QualcommQualcomm
Hailo AIHailo
HuaweiHuawei
Ansicht der Auto-Scaling-Bereitstellung für Ultralytics-Inferenz-Endpunkte.

Auto-Scaling, das sich deinem Traffic anpasst

Dedizierte Endpunkte skalieren bei Traffic-Spitzen nach oben und bei Inaktivität auf null herunter.

  • Standardmäßige Skalierung auf null: Keine Kosten, wenn dein Endpunkt keine Anfragen empfängt.
  • Keine Ratenbegrenzungen: Dedizierte Endpunkte haben keine Durchsatzbeschränkungen.
  • Konfigurierbare Ressourcen: Wähle CPU (1-8 Kerne) und Arbeitsspeicher (1-32 GB) passend zu deinem Workload.
Modell-Exportformat-Auswahl für ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT und andere Formate.

20 Exportformate. Dein Modell. Jede Umgebung.

Die Ultralytics Platform unterstützt Cloud- und Edge-Bereitstellung für hohe Leistung. Alle Ultralytics YOLO-Modelle sind nativ darauf optimiert, effizient in verschiedenen Umgebungen zu laufen und bieten hohe Genauigkeit, zuverlässige Leistung sowie Kompatibilität – selbst auf Edge-Geräten mit begrenzten Rechenressourcen.

Ultralytics-Überwachungs-Dashboard für bereitgestellte Modell-Inferenz.

Alles in der Produktion überwachen

Vollständige Echtzeit-Transparenz der Leistung deiner Modelle. Sobald deine Modelle live sind, bietet dir das Bereitstellungs-Dashboard eine zentrale Übersicht jedes laufenden Endpunkts, mit den Metriken und Tools, die du zur Optimierung und für den zuverlässigen Betrieb deiner Frameworks benötigst.

  • Anfragevolumen: Gesamtanzahl der Anfragen über alle Endpunkte in den letzten 24 Stunden.
  • P95-Latenz: 95.-Perzentil-Antwortzeit zur Verfolgung der Leistung in realen Anwendungsfällen.
  • Fehlerraten: Klare Alarme, wenn die Fehlerrate 5 % übersteigt, mit nach Schweregrad gefilterten Protokollen zur schnellen Diagnose von Problemen.
  • Gesundheitsprüfungen: Live-Endpunkt-Überwachung mit automatischer Wiederholung. Latenz wird pro Prüfung angezeigt.
Python-Code-Snippet zum Senden eines Bildes an einen Bereitstellungs-Endpunkt.

In Minuten integrieren

Jeder bereitgestellte Endpunkt enthält automatisch generierte Codebeispiele in Python, JavaScript und cURL, die bereits mit deiner tatsächlichen Endpunkt-URL und deinem API-Schlüssel vorkonfiguriert sind. Kopieren, einfügen und Inferenzanfragen aus jeder Anwendung senden.

Lizenz anfragenLoslegen

YOLO26 Inferenz testen

Ziehe ein Bild per Drag & Drop hinein, um Objekterkennung in Echtzeit zu sehen

Live Demo
Eingabebild
Lade ein Bild hoch oder wähle ein Beispiel zum Testen yolo26n. Vorhersage-Doku

Bild hier ablegen

oder zum Durchsuchen klicken

Unterstützt JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP & mehr (max 10MB)

Konfidenz
0.25
IoU
0.70
Bildgröße
640
API-Dokumentation
Stelle dein Modell bereit, um einen dedizierten Inferenz-Endpunkt mit API-Schlüssel-Authentifizierung zu erhalten – ersetze dann die Platzhalter-URL und den Schlüssel unten durch deine Bereitstellungswerte. Deploy-Dokumentation
Hinweis: Dies ist Beispielcode. Stelle dein Modell zuerst bereit, um deine Endpunkt-URL und deinen API-Schlüssel zu erhalten.
import requests

# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"

# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

Erfahre, wie man bereitstellt!

Sieh dir an, wie du ein trainiertes Modell testest, es auf einem globalen Endpunkt bereitstellst und die Leistung überwachst.

Du musst zuerst ein Modell trainieren?

Ultralytics Platform verbindet Annotation, Training und Deployment in einer einzigen Plattform.

1Annotieren
2Trainieren
3Bereitstellen
Training erkunden

Industrielösungen erkunden

Sieh dir an, wie Teams Ultralytics Computer Vision in Produktionsumgebungen einsetzen.

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Häufig gestellte Fragen

  • Ja. Jedes Modell kann gleichzeitig in multiple regions bereitgestellt werden. Dein Tarif bestimmt die Gesamtzahl der verfügbaren Endpunkte: 3 für Free, 10 für Pro und unbegrenzt für Enterprise. Dies ermöglicht es dir, Benutzer weltweit mit latenzarmen Endpunkten in jeder Region zu bedienen.

  • Dedizierte Endpunkte werden basierend auf CPU, Arbeitsspeicher und Anfragevolumen abgerechnet. Da Scale-to-Zero standardmäßig aktiviert ist, zahlst du nur für die aktive Inferenzzeit. Es fallen keine Kosten an, wenn dein Endpunkt keine Anfragen erhält. Shared Inference ist in deinem platform plan enthalten.

  • Shared inference läuft auf einem mandantenfähigen Dienst über 3 Regionen hinweg und ist auf 20 Anfragen pro Minute ratenlimitiert. Es eignet sich am besten für die Entwicklung und für Schnelltests. Dedizierte Endpunkte sind Single-Tenant-Dienste, die in einer von 43 Regionen ohne Ratenlimits, mit konsistenter Latenz und konfigurierbaren Ressourcen bereitgestellt werden, ausgelegt für scalable production workloads.

  • Die Bereitstellung dedizierter Endpunkte dauert in der Regel ein bis zwei Minuten. Dies umfasst die Container-Bereitstellung, das Starten sowie eine erste Integritätsprüfung, um sicherzustellen, dass der Dienst bereit ist. Sobald der Endpunkt bereit ist, beginnt er sofort damit, inference requests anzunehmen.

  • Die Modellbereitstellung ist der Prozess, bei dem ein trainiertes Computer-Vision-Modell verfügbar gemacht wird, um reale Daten zu empfangen und zu verarbeiten. Einmal bereitgestellt, können Computer-Vision-Anwendungen Bilder und Videoframes über eine API an das Modell senden und Vorhersagen erhalten, was alles von automatisierter Qualitätsprüfung bis hin zur Echtzeit-object detection in Produktionssystemen ermöglicht. Auf der Ultralytics Platform ist die Bereitstellung direkt in den End-to-End-Trainings-Workflow integriert. Sobald dein Modell trainiert ist, kannst du es im Browser testen, auf einem dedizierten Endpunkt in einer von 43 global regions bereitstellen und seine Leistung überwachen – alles aus demselben Arbeitsbereich heraus.

Starte noch heute mit der Bereitstellung!

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