Despliega modelos de visión artificial en 43 regiones globales
Lleva tus modelos entrenados desde las pruebas en el navegador hasta los endpoints de producción con unos pocos clics, con escalado automático, monitorización en tiempo real y 19 formatos de exportación.
Despliega a escala de producción global
Lleva los modelos entrenados a producción con disponibilidad mundial, compatibilidad amplia de exportación y el volumen de uso probado por el ecosistema Ultralytics.
Despliega en 43 regiones de todo el mundo
Despliega tus modelos en endpoints dedicados en América, Europa, Asia-Pacífico y Oriente Medio. Cada endpoint tiene su propia URL, escalado automático y monitorización.
Escalado automático que se ajusta a tu tráfico
Los endpoints dedicados aumentan su capacidad ante picos de tráfico y se reducen a cero cuando están inactivos.
- Escalar a cero por defecto: Sin coste cuando tu endpoint no recibe solicitudes.
- Sin límites de tasa: Los endpoints dedicados no tienen límites de rendimiento.
- Recursos configurables: Elige CPU (1-8 núcleos) y memoria (1-32 GB) para adaptarlos a tu carga de trabajo.
19 formatos de exportación. Tu modelo. Cualquier entorno.
La plataforma Ultralytics admite despliegue en la nube y en el borde para un alto rendimiento. Todos los modelos YOLO de Ultralytics están optimizados de forma nativa para ejecutarse de manera eficiente en distintos entornos, ofreciendo una alta precisión, un rendimiento fiable y compatibilidad incluso en dispositivos de borde con recursos de computación limitados.
Monitorízalo todo en producción
Visibilidad completa en tiempo real del rendimiento de tus modelos. Una vez que tus modelos están activos, el panel de despliegues te ofrece una visión centralizada de cada endpoint en ejecución, con las métricas y las herramientas que necesitas para optimizar y mantener tus frameworks funcionando de forma fiable.
- Volumen de solicitudes: Total de solicitudes en todos los endpoints durante las últimas 24 horas.
- Latencia P95: Tiempo de respuesta en el percentil 95 para realizar un seguimiento del rendimiento en casos de uso reales.
- Tasas de error: Alertas claras cuando las tasas de error superan el 5%, con registros filtrados por gravedad para diagnosticar problemas rápidamente.
- Comprobaciones de estado: Monitorización de endpoints en vivo con reintento automático. Latencia mostrada por cada comprobación.
Integración en minutos
Cada endpoint desplegado viene con ejemplos de código autogenerados en Python, JavaScript y cURL, precargados con tu URL de endpoint real y tu clave de API. Copia, pega y empieza a enviar solicitudes de inferencia desde cualquier aplicación.
Prueba tu modelo en el navegador
Cada modelo entrenado incluye una funcionalidad integrada en la pestaña Predict. Sube una imagen o abre tu cámara; los BBox aparecerán al instante.
Prueba la inferencia de YOLO26
Arrastra y suelta una imagen para ver la detección de objetos en tiempo real
¡Aprende a desplegar!
Observa cómo probar un modelo entrenado, desplegarlo en un endpoint global y monitorizar el rendimiento.
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Más informaciónPreguntas frecuentes
Sí. Cada modelo puede desplegarse en múltiples regiones simultáneamente. Tu plan determina el número total de endpoints disponibles: 3 para Free, 10 para Pro e ilimitado para Enterprise. Esto te permite servir a usuarios de todo el mundo con endpoints de baja latencia en cada región.
Los endpoints dedicados se facturan en función de la CPU, la memoria y el volumen de solicitudes. Con el escalado a cero habilitado por defecto, solo pagas por el tiempo de inferencia activa. No hay coste cuando tu endpoint no recibe solicitudes. La inferencia compartida está incluida en tu plan de plataforma.
La inferencia compartida se ejecuta en un servicio multi-inquilino en 3 regiones y tiene un límite de 20 solicitudes por minuto. Es ideal para el desarrollo y las pruebas rápidas. Los endpoints dedicados son servicios de un solo inquilino desplegados en cualquiera de las 43 regiones sin límites de velocidad, latencia constante y recursos configurables, creados para cargas de trabajo de producción escalables.
El despliegue de un endpoint dedicado suele tardar entre uno y dos minutos. Esto incluye el aprovisionamiento del contenedor, el inicio y una comprobación de salud inicial para validar que el servicio está listo. Una vez que el endpoint está listo, comienza a aceptar solicitudes de inferencia de inmediato.
El despliegue de modelos es el proceso de poner a disposición un modelo de visión artificial entrenado para recibir y procesar datos del mundo real. Una vez desplegadas, las aplicaciones de visión artificial pueden enviar imágenes y fotogramas de vídeo al modelo a través de la API y recibir predicciones, lo que permite desde la inspección automática de calidad hasta la detección de objetos en tiempo real en sistemas de producción. En la Ultralytics Platform, el despliegue está integrado directamente en el flujo de trabajo de entrenamiento de extremo a extremo. Una vez que tu modelo está entrenado, puedes probarlo en el navegador, desplegarlo en un endpoint dedicado en cualquiera de las 43 regiones globales y supervisar su rendimiento, todo desde el mismo espacio de trabajo.
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