Ultralytics YOLO27:
Ultralytics-Plattform

Computer-Vision-Modelle in 42 globalen Regionen bereitstellen

Bring trainierte Modelle mit wenigen Klicks vom Browsertest in Produktionsendpunkte – inklusive automatischer Skalierung, Bereitstellungsüberwachung und 20 Exportformaten.

Lizenz anfordernInference im Browser testen
Ultralytics-Bereitstellungsoberfläche mit Optionen zur Modellbereitstellung.

Weltweit im Produktionsmaßstab bereitstellen

Überführe trainierte Modelle mit weltweiter Verfügbarkeit, umfassender Exportunterstützung und dem durch das Ultralytics-Ökosystem belegten Nutzungsvolumen in die Produktion.

42+
Bereitstellungsregionen
19+
Exportformate
—
Tägliche Nutzungen

Teste dein Modell im Browser

Jedes trainierte Modell enthält eine integrierte Funktionalität der Registerkarte „Predict“. Lade ein Bild hoch oder öffne deine Kamera – die Begrenzungsrahmen werden sofort angezeigt.

Die Inferenz führt automatisch das Modell mit der besten Leistung aus, wenn du ein Bild hochlädst oder einen Parameter änderst.
Passe Konfidenzschwellenwerte, IoU-Einstellungen und Bildgröße an, um in Echtzeit zu sehen, wie sie sich auf die Vorhersagen auswirken.
Detection, Instanzsegmentierung, semantische Segmentierung, Klassifizierung, Posenschätzung und OBB werden für deine Aufgabe übersichtlich dargestellt.
Registerkarte für die Bereitstellung von Cloud-Endpunkten in der Ultralytics Platform.

In 42 Regionen weltweit bereitstellen

Stelle deine Modelle auf dedizierten Endpunkten in Amerika, Europa, dem asiatisch-pazifischen Raum und dem Nahen Osten bereit. Jeder Endpunkt verfügt über eine eigene URL, automatische Skalierung sowie Überwachung für Anfragen, Latenz, Fehler und Protokolle.

ONNXONNX
NVIDIATensorRT
AppleCoreML
IntelOpenVINO
GoogleLiteRT
PyTorchTorchScript
BaiduPaddlePaddle
TencentNCNN
AlibabaMNN
SonyIMX500
RockchipRKNN
Axelera AIAxelera
DeepXDeepX
QualcommQualcomm
Hailo AIHailo
HuaweiHuawei
Ansicht der Autoskalierung für Ultralytics-Inferenzendpunkte.

Autoskalierung passend zu deinem Datenverkehr

Dedizierte Endpunkte skalieren bei Verkehrsspitzen hoch und bei Inaktivität auf null herunter.

  • Standardmäßig auf null skalieren: Keine Kosten, wenn dein Endpunkt keine Anfragen empfängt.
  • Keine Ratenbegrenzungen: Dedizierte Endpunkte haben keine Durchsatzbegrenzungen.
  • Konfigurierbare Ressourcen: Wähle CPU (1–8 Kerne) und Arbeitsspeicher (1–32 GB) passend zu deiner Arbeitslast.
Auswahl des Modellexportformats für ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT und weitere Formate.

20 Exportformate. Dein Modell. Jede Umgebung.

Die Ultralytics Platform unterstützt die Bereitstellung in der Cloud und am Edge für hohe Leistungsfähigkeit. Alle Ultralytics YOLO-Modelle sind nativ für einen effizienten Betrieb in verschiedenen Umgebungen optimiert und bieten hohe Genauigkeit, zuverlässige Leistung sowie Kompatibilität – auch auf Edge-Geräten mit begrenzten Rechenressourcen.

Ultralytics-Überwachungsdashboard für die Inferenz bereitgestellter Modelle.

Alles in der Produktion überwachen

Verfolge Endpunktanfragen, Latenz, Fehler und Protokolle im Bereitstellungs-Dashboard. Kostenpflichtige dedizierte Endpunkte bieten zudem Live-Vorhersagestatistiken und temporäre Beispiele, die du untersuchen und in einem Dataset speichern kannst.

  • Anfragen, Latenz und Fehler: 24-Stunden-HTTP-Volumen, volumengewichtete P95-Latenz und Benachrichtigungen bei Fehlerraten über 5 %.
  • Integritätsprüfungen und Protokolle: Live-Endpunktintegrität mit automatischer Wiederholung sowie nach Schweregrad gefilterte Protokolle zur schnellen Fehlerdiagnose.
  • Temporäre Beispiele: Untersuche stichprobenartige Vorhersagen auf kostenpflichtigen dedizierten Endpunkten. Beispiele werden im Endpunktspeicher gehalten; speichere nützliche Bilder in einem Dataset, um sie zu behalten.
  • Vorhersagestatistiken: Klassenzahlen, Konfidenz, Inferenzzeit und räumliche Heatmaps, sofern vom Modelltask unterstützt. Statistiken werden zurückgesetzt, wenn die Serving-Instanz ersetzt wird.
Python-Codeausschnitt zum Senden eines Bildes an einen Bereitstellungsendpunkt.

In wenigen 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 ausgefüllt sind. Kopiere den Code, füge ihn ein und beginne, Inferenzanfragen aus jeder Anwendung zu senden.

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YOLO26-Inferenz ausprobieren

Ziehe ein Bild per Drag-and-drop hierher, um die Objekterkennung in Echtzeit zu sehen.

Eingabebild
Lade ein Bild hoch oder wähle ein Beispiel zum Testen aus. YOLO26n. Vorhersage-Dokumentation
Live-Demo

Bild hier ablegen

oder zum Durchsuchen klicken

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

Konfidenz
0.25
IoU
0.70
Bildgröße
640
API-Dokumentation
Stelle dein Modell bereit, um einen eigenen Inferenz-Endpunkt mit Authentifizierung per API-Schlüssel zu erhalten — ersetze anschließend die Platzhalter-URL und den Platzhalter-Schlüssel unten durch die Werte deiner Bereitstellung. Bereitstellungsdokumentation
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())

Lerne, wie du bereitstellst!

Sieh dir an, wie man ein trainiertes Modell testet, an einem globalen Endpunkt bereitstellt und Anfragen, Latenz sowie Live-Vorhersagen überwacht.

Musst du zuerst ein Modell trainieren?

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

1Annotieren
2Trainieren
3Bereitstellen
Training entdecken

Branchenlösungen entdecken

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

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Sicherheit & Compliance

Zertifizierte Sicherheit auf Enterprise-Niveau

Unabhängig zertifiziert und geprüft, damit deine Daten bei der Übertragung und Speicherung geschützt bleiben.

Lizenz anfordernSicherheitsdetails anzeigen

SOC 2 Type I

Nach den AICPA-Kriterien für Sicherheit, Verfügbarkeit und Vertraulichkeit (TSC) bescheinigt

ISO/IEC 27001:2022

Zertifiziertes Informationssicherheits-Managementsystem

Verschlüsselung

Daten bei der Übertragung und Speicherung sowie in allen Speicher- und Transportvorgängen verschlüsselt

GDPR & CCPA

Im Einklang mit globalen Datenschutzvorschriften

Häufig gestellte Fragen

  • Ja. Jedes Modell kann gleichzeitig in mehreren Regionen bereitgestellt werden. Dein Tarif bestimmt die Gesamtzahl der verfügbaren Endpunkte: 3 bei Free, 10 bei Pro und unbegrenzt bei Enterprise. So kannst du Nutzer weltweit mit Endpunkten mit niedriger Latenz in jeder Region bedienen.

  • Dedizierte Endpunkte werden auf Grundlage von CPU, Arbeitsspeicher und Anfragevolumen abgerechnet. Da die automatische Skalierung auf null standardmäßig aktiviert ist, zahlst du nur für aktive Inferenzzeit. Wenn dein Endpunkt keine Anfragen erhält, entstehen keine Kosten. Gemeinsame Inferenz ist in deinem Plattformtarif enthalten.

  • Gemeinsame Inferenz läuft auf einem Dienst mit mehreren Mandanten über 3 Regionen und ist auf 20 Anfragen pro Minute begrenzt. Sie eignet sich am besten für Entwicklung und schnelle Tests. Dedizierte Endpunkte sind Dienste für einzelne Mandanten, die in jeder von 43 Regionen bereitgestellt werden können. Sie bieten keine Ratenbegrenzungen, eine konstante Latenz und konfigurierbare Ressourcen und sind für skalierbare Produktions-Workloads ausgelegt.

  • Die Bereitstellung eines dedizierten Endpunkts dauert normalerweise ein bis zwei Minuten. Darin enthalten sind die Bereitstellung des Containers, der Start und eine erste Gesundheitsprüfung, um die Einsatzbereitschaft des Dienstes zu bestätigen. Sobald der Endpunkt bereit ist, nimmt er sofort Inferenzanfragen an.

  • Die Modellbereitstellung ist der Prozess, ein trainiertes Computer-Vision-Modell verfügbar zu machen, damit es reale Daten empfangen und verarbeiten kann. Nach der Bereitstellung können Computer-Vision-Anwendungen Bilder und Videoframes über eine API an das Modell senden und Vorhersagen empfangen. Dadurch wird in Produktionssystemen alles von der automatisierten Qualitätsprüfung bis zur Objekterkennung in Echtzeit ermöglicht. Auf der Ultralytics Platform ist die Bereitstellung direkt in den durchgängigen Trainingsworkflow integriert. Nach dem Training deines Modells kannst du es im Browser testen, in jeder der 43 Regionen weltweit an einem dedizierten Endpunkt bereitstellen und seine Leistung überwachen – alles im selben Workspace.

Beginne noch heute mit der Bereitstellung!

Bringe deine trainierten Modelle mit Auto-Scaling und Deployment-Monitoring in 42 globalen Regionen in die Produktion.

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