Ultralytics YOLO27 :
Plateforme Ultralytics

Déploie des modèles de vision par ordinateur dans 42 régions du monde

Passe des tests dans le navigateur aux points de terminaison de production en quelques clics, avec la mise à l'échelle automatique, la surveillance du déploiement et 20 formats d'exportation.

Demander une licenceEssayer l’inférence dans le navigateur
Interface de déploiement Ultralytics affichant les options de déploiement du modèle.

Déploie à l’échelle de la production mondiale

Passe tes modèles entraînés en production grâce à une disponibilité mondiale, une large prise en charge des formats d’exportation et un volume d’utilisation éprouvé par l’écosystème Ultralytics.

42+
Régions de déploiement
19+
Formats d’exportation
—
Utilisations quotidiennes

Teste ton modèle dans le navigateur

Chaque modèle entraîné inclut une fonctionnalité intégrée dans l’onglet Predict. Téléverse une image ou ouvre ta caméra : les cadres englobants apparaissent instantanément.

L’inférence exécute automatiquement le modèle offrant les meilleures performances lorsque tu téléverses une image ou modifies un paramètre.
Ajuste finement les seuils de confiance, les paramètres IoU et la taille de l’image pour voir en temps réel leur effet sur les prédictions.
La détection, la segmentation d’instances, la segmentation sémantique, la classification, l’estimation de pose et l’OBB sont clairement représentées pour ta tâche.
Onglet de déploiement d’un point de terminaison cloud dans Ultralytics Platform.

Déploie dans 42 régions du monde

Déploie tes modèles sur des points de terminaison dédiés à travers les Amériques, l'Europe, l'Asie-Pacifique et le Moyen-Orient. Chaque point de terminaison possède sa propre URL, sa mise à l'échelle automatique et sa surveillance pour les requêtes, la latence, les erreurs et les journaux.

ONNXONNX
NVIDIATensorRT
AppleCoreML
IntelOpenVINO
GoogleLiteRT
PyTorchTorchScript
BaiduPaddlePaddle
TencentNCNN
AlibabaMNN
SonyIMX500
RockchipRKNN
Axelera AIAxelera
DeepXDeepX
QualcommQualcomm
Hailo AIHailo
HuaweiHuawei
Vue du déploiement avec mise à l’échelle automatique pour les points de terminaison d’inférence Ultralytics.

Une mise à l’échelle automatique adaptée à ton trafic

Les points de terminaison dédiés augmentent leurs capacités lors des pics de trafic et redescendent à zéro lorsqu’ils sont inactifs.

  • Mise à l’échelle jusqu’à zéro par défaut : Aucun coût lorsque ton point de terminaison ne reçoit pas de requêtes.
  • Aucune limite de débit : Les points de terminaison dédiés n’ont aucune limite de débit.
  • Ressources configurables : Choisis le nombre de CPU (1 à 8 cœurs) et la mémoire (1 à 32 Go) adaptés à ta charge de travail.
Sélecteur de format d’exportation du modèle pour ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT et d’autres formats.

20 formats d’exportation. Ton modèle. Tous les environnements.

Ultralytics Platform prend en charge le déploiement cloud et edge haute performance. Tous les modèles Ultralytics YOLO sont optimisés nativement pour fonctionner efficacement dans tous les environnements, offrant une grande précision, des performances fiables et une compatibilité même sur des appareils edge aux ressources de calcul limitées.

Tableau de bord de surveillance Ultralytics pour l’inférence de modèles déployés.

Surveille tout en production

Suivi des requêtes, de la latence, des erreurs et des journaux depuis le tableau de bord des déploiements. Les points de terminaison dédiés payants fournissent également des statistiques de prédiction en direct et des exemples temporaires que tu peux inspecter et enregistrer dans un jeu de données.

  • Requêtes, latence et erreurs : Volume HTTP sur 24 heures, latence P95 pondérée par le volume et alertes de taux d'erreur supérieures à 5 %.
  • Vérifications de santé et journaux : Santé des points de terminaison en direct avec nouvelle tentative automatique, ainsi que des journaux filtrés par sévérité pour diagnostiquer rapidement les problèmes.
  • Exemples temporaires : Inspecte les prédictions échantillonnées sur les points de terminaison dédiés payants. Les exemples sont conservés dans la mémoire du point de terminaison ; enregistre les images utiles dans un jeu de données pour les conserver.
  • Statistiques de prédiction : Comptes de classes, confiance, temps d'inférence et cartes thermiques spatiales, lorsque cela est pris en charge par la tâche du modèle. Les statistiques sont réinitialisées lorsque l'instance de service est remplacée.
Extrait de code Python pour envoyer une image à un point de terminaison de déploiement.

Intègre en quelques minutes

Chaque point de terminaison déployé est accompagné d’exemples de code générés automatiquement en Python, JavaScript et cURL, préremplis avec l’URL réelle de ton point de terminaison et ta clé API. Copie, colle et commence à envoyer des requêtes d’inférence depuis n’importe quelle application.

Demander une licenceCommencer

Essayer l’inférence YOLO26

Glisse-dépose une image pour voir la détection d'objets en temps réel

Image d'entrée
Importe une image ou sélectionne un exemple à tester YOLO26n. Documentation de prédiction
Démo en direct

Dépose une image ici

ou clique pour parcourir

Prend en charge JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP et plus (10 Mo max.)

Confiance
0.25
IoU
0.70
Taille de l'image
640
Documentation de l'API
Déploie ton modèle pour obtenir un endpoint d'inférence dédié avec une authentification par clé API — puis remplace ci-dessous l'URL et la clé d'espace réservé par les valeurs de ton déploiement. Documentation du déploiement
Remarque : Il s'agit d'un exemple de code. Déploie d'abord ton modèle pour obtenir l'URL de ton endpoint et ta clé API.
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())

Découvre comment déployer !

Regarde comment tester un modèle entraîné, le déployer sur un point de terminaison mondial et surveiller les requêtes, la latence et les prédictions en direct.

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Sécurité et conformité

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Certifiés et audités de manière indépendante, nous protégeons tes données pendant leur transfert et au repos.

Demander une licenceVoir les détails de sécurité

SOC 2 Type I

Attesté selon les critères TSC de sécurité, disponibilité et confidentialité de l’AICPA

ISO/IEC 27001:2022

Système de management de la sécurité de l’information certifié

Chiffrement

Données chiffrées pendant leur transfert et au repos, sur l’ensemble des espaces de stockage et des moyens de transport

GDPR et CCPA

Conforme aux réglementations mondiales sur la protection des données

Questions fréquemment posées

  • Oui. Chaque modèle peut être déployé simultanément dans plusieurs régions. Ton forfait détermine le nombre total de endpoints disponibles : 3 pour Free, 10 pour Pro et un nombre illimité pour Enterprise. Tu peux ainsi servir des utilisateurs dans le monde entier avec des endpoints à faible latence dans chaque région.

  • Les endpoints dédiés sont facturés en fonction du CPU, de la mémoire et du volume de requêtes. La mise à l'échelle à zéro étant activée par défaut, tu ne paies que le temps d'inférence actif. Aucun coût n'est facturé lorsque ton endpoint ne reçoit pas de requêtes. L'inférence partagée est incluse dans ton forfait plateforme.

  • L'inférence partagée s'exécute sur un service mutualisé dans 3 régions et est limitée à 20 requêtes par minute. Elle convient particulièrement au développement et aux tests rapides. Les endpoints dédiés sont des services à locataire unique déployés dans l'une des 43 régions, sans limite de débit, avec une latence constante et des ressources configurables, conçus pour les charges de travail de production évolutives.

  • Le déploiement d'un endpoint dédié prend généralement une à deux minutes. Cela comprend le provisionnement du conteneur, le démarrage et une vérification initiale de l'état pour confirmer que le service est prêt. Dès que l'endpoint est prêt, il commence immédiatement à accepter les requêtes d'inférence.

  • Le déploiement d'un modèle consiste à rendre un modèle de vision par ordinateur entraîné disponible pour recevoir et traiter des données du monde réel. Une fois déployées, les applications de vision par ordinateur peuvent envoyer des images et des trames vidéo au modèle via une API et recevoir des prédictions, ce qui permet aussi bien l'inspection qualité automatisée que la détection d'objets en temps réel dans les systèmes de production. Sur Ultralytics Platform, le déploiement est directement intégré au workflow d'entraînement de bout en bout. Une fois ton modèle entraîné, tu peux le tester dans le navigateur, le déployer sur un endpoint dédié dans l'une des 43 régions du monde et surveiller ses performances, le tout depuis le même espace de travail.

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