Distribuisci modelli di computer vision in 42 regioni del mondo
Porta i modelli addestrati dai test nel browser agli endpoint di produzione con pochi clic, grazie a endpoint dedicati, monitoraggio della distribuzione e 22 formati di esportazione.
Distribuisci su scala globale in produzione
Porta i modelli addestrati in produzione con disponibilità globale, ampio supporto all'esportazione e i volumi di utilizzo comprovati dall'ecosistema Ultralytics.
Testa il tuo modello nel browser
Ogni modello addestrato include la funzionalità integrata della scheda Predict. Carica un'immagine o apri la fotocamera: i riquadri di delimitazione appaiono all'istante.
Distribuisci in 42 regioni del mondo
Distribuisci i tuoi modelli su endpoint dedicati in America, Europa, Asia-Pacifico e Medio Oriente. Ogni endpoint ha un URL dedicato, CPU e memoria configurabili e strumenti di monitoraggio per richieste, latenza, errori e log.
Endpoint dimensionati per il tuo carico di lavoro
Inizia con la dimensione inclusa oppure scegli la quantità di CPU e memoria necessaria per ogni endpoint.
- Ridimensionamento a zero predefinito:La dimensione inclusa si riduce a zero quando è inattiva e non prevede costi di disponibilità.
- Nessun limite di frequenza per l'API Platform:Le richieste vanno direttamente al tuo endpoint, senza passare dal limitatore di frequenza dell'API Platform.
- Risorse configurabili:Scegli CPU (1-8 core) e memoria (2-32 GB) in base al tuo carico di lavoro. Con le dimensioni personalizzate, un'istanza sempre attiva viene addebitata in base al tempo di disponibilità.
22 formati di esportazione. Il tuo modello. Qualsiasi ambiente.
Ultralytics Platform supporta la distribuzione nel cloud e sull'edge per prestazioni elevate. Tutti i modelli Ultralytics YOLO sono ottimizzati nativamente per funzionare in modo efficiente in diversi ambienti, offrendo elevata accuratezza, prestazioni affidabili e compatibilità anche con dispositivi edge dotati di risorse di calcolo limitate.
Monitora ogni aspetto in produzione
Monitora richieste, latenza, errori e log degli endpoint dalla dashboard delle distribuzioni. Gli endpoint dedicati forniscono anche statistiche delle predizioni in tempo reale ed esempi temporanei che puoi esaminare e salvare in un dataset.
- Richieste, latenza ed errori:Volume HTTP nelle 24 ore, latenza P95 ponderata per volume e avvisi quando il tasso di errore supera il 5%.
- Controlli dello stato e log:Stato dell'endpoint in tempo reale con nuovi tentativi automatici e log filtrati per gravità per diagnosticare rapidamente i problemi.
- Esempi temporanei:Esamina le predizioni campionate sugli endpoint dedicati. Gli esempi vengono conservati nella memoria dell'endpoint; salva le immagini utili in un dataset per mantenerle.
- Statistiche delle predizioni:Conteggi per classe, confidenza, tempo di inferenza e mappe di calore spaziali, se supportati dal task del modello. Le statistiche si azzerano quando l'istanza che gestisce le richieste viene sostituita.
Integra in pochi minuti
Ogni endpoint distribuito include esempi di codice generati automaticamente in Python, JavaScript e cURL, già compilati con l'URL effettivo del tuo endpoint e la tua chiave API. Copia, incolla e inizia a inviare richieste di inferenza da qualsiasi applicazione.
Prova l'inferenza di YOLO26
Trascina un'immagine qui per vedere il rilevamento di oggetti in tempo reale
Scopri come distribuire!
Guarda come testare un modello addestrato, distribuirlo su un endpoint globale e monitorare richieste, latenza e predizioni in tempo reale.
Cosa dicono i nostri clienti
Ultralytics Platform ha rappresentato una svolta per noi. Consente ai nostri data scientist di creare set di dati con estrema facilità, addestrare rapidamente nuovi modelli usando risorse di calcolo cloud, confrontare esperimenti con diverse impostazioni dei modelli e, infine, individuare il modello migliore per ogni problema. È diventata il nostro punto di partenza per la sperimentazione nel rilevamento degli oggetti, nella segmentazione di istanze e nella segmentazione semantica.
Tyler Biesel, Responsabile dell'ingegneria del software
I modelli Ultralytics YOLO ci hanno aiutato ad aumentare del 25,2% la velocità di implementazione del nostro servizio di AI. Sono facili da distribuire e offrono prestazioni eccellenti nel mondo reale, garantendo maggiore velocità, accuratezza e scalabilità senza compromettere le prestazioni operative.
Ultralytics YOLO26 funziona senza problemi sulla piattaforma di Axelera e consente una distribuzione più rapida dell'AI edge con un impegno minimo per l'integrazione. È proprio questo tipo di collaborazione tra hardware e software che aiuta i clienti a passare più rapidamente dallo sviluppo alla produzione.
Alexis Crowell, Direttore marketing globale e direttore generale per le Americhe
Con Ultralytics YOLOv8 nano possiamo riaddestrare all'edge e distribuire un nuovo modello in poche ore invece che in settimane, trasferendo solo una frazione dei dati. Questa combinazione di accuratezza e ingombro ridotto è esattamente ciò di cui hanno bisogno i nostri ambienti.
Con Ultralytics siamo riusciti a migliorare la velocità e ottenere una maggiore accuratezza rispetto ad altri modelli. La compatibilità con diversi framework — CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO — è stata estremamente utile per ottimizzare i pesi nella R&S e poi adattarli all'hardware disponibile.
Le prestazioni dei modelli Ultralytics YOLO sui nostri microcontrollori STM32 aprono nuovi orizzonti alla computer vision all'edge. Grazie all'integrazione semplificata e al supporto di più varianti di modello, gli sviluppatori hanno tutto ciò che serve per creare soluzioni di visione embedded scalabili e reattive.
Trasformano i dati visivi in informazioni utili con un'accuratezza e un'efficienza eccezionali. Combinando Ultralytics YOLOv8 con il sensore IMX500 di SSS (Sony Semiconductor Solutions Corporation), questa partnership offre potenti funzionalità di AI direttamente sul dispositivo, migliorando le decisioni in tempo reale delle aziende che si affidano all'elaborazione ad alte prestazioni dei dati visivi.
Wei Tang, Responsabile dello sviluppo commerciale
I modelli YOLO di Ultralytics stanno rivoluzionando il settore dell'AI. Gli sviluppatori prediligono YOLOv5 e YOLOv8 per la facilità d'uso, le prestazioni all'avanguardia e l'accuratezza. In combinazione con OpenVINO, questi modelli offrono il potenziale per prestazioni ottimali fin da subito sulle CPU moderne.
Devi prima addestrare un modello?
Ultralytics Platform collega annotazione, training e distribuzione in un'unica piattaforma.
Scopri le soluzioni per settore
Scopri come i team applicano la computer vision di Ultralytics negli ambienti di produzione.
La visione artificiale nello sport
Computer vision per immagini aeree
Computer vision nel settore aerospaziale
Visione artificiale nella sicurezza
Visione artificiale nella robotica
Visione artificiale nella logistica
Visione artificiale nel commercio al dettaglio
Visione artificiale in ambito sanitario
Computer vision nella produzione
Computer vision nel settore automobilistico
Visione artificiale in agricoltura
Sicurezza e conformità di livello enterprise
Sviluppa e distribuisci in tutta sicurezza. Certificazione ISO 27001, attestazione SOC 2 e supporto alla conformità HIPAA.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
GDPR e CCPA
Domande frequenti
Sì. Distribuisci un modello in tutte le 42 regioni consentite dal tuo piano: 3 endpoint con Free, 10 con Pro e un numero illimitato con Enterprise, conteggiati nell'intero spazio di lavoro. Distribuire il modello più vicino ai tuoi utenti può ridurre la latenza.
La dimensione predefinita dell'endpoint (1 vCPU, 2 GiB) è gratuita anche durante la gestione delle richieste e viene ridotta a zero quando è inattiva. Le dimensioni personalizzate, fino a 8 vCPU e 32 GiB, mantengono attiva un'istanza e vengono fatturate tramite i crediti in base al tempo di attività, compreso il tempo di inattività, con tariffe che dipendono dalle dimensioni e dalla regione. L'inferenza condivisa è inclusa in tutti i piani.
L'inferenza condivisa viene eseguita su un servizio multi-tenant in 3 regioni ed è limitata a 20 richieste al minuto per chiave API o chiamante, un limite adatto ai test. Un endpoint dedicato è un servizio a tenant singolo disponibile in una qualsiasi delle 42 regioni, con URL e chiave API propri. Le richieste inviate direttamente all'endpoint non sono soggette a quel limite, ma ogni endpoint esegue una sola istanza e può rifiutare le richieste quando è occupato: esegui quindi test di carico prima di passare alla produzione.
Di solito un nuovo endpoint è pronto in pochi minuti, a seconda del modello e della regione. Gli endpoint di dimensione predefinita vengono ridotti a zero quando sono inattivi, quindi la prima richiesta dopo un periodo di inattività può richiedere circa un minuto mentre l'endpoint si avvia.
La distribuzione rende un modello addestrato disponibile per fare previsioni su nuovi dati, come immagini o fotogrammi video inviati da un'applicazione. Su Ultralytics Platform puoi testare un modello nel browser, distribuirlo su un endpoint dedicato in una qualsiasi delle 42 regioni, richiamarlo dalla tua applicazione e monitorarlo, tutto dallo stesso spazio di lavoro.
Invia immagini o file video supportati all'endpoint tramite la REST API; i modelli di profondità accettano solo immagini. Ogni pagina di distribuzione include esempi per Python, JavaScript e cURL. I proprietari degli spazi di lavoro possono anche eseguire un endpoint su una webcam o su una telecamera RTSP raggiungibile via Internet dalla scheda Predict (gli indirizzi di rete locale non sono supportati); gli endpoint di dimensioni personalizzate possono continuare a monitorare una telecamera IP in background.
Sì. Esporta il tuo modello per l'hardware di destinazione ed eseguilo sui tuoi server o dispositivi edge, anche offline. I formati includono TensorRT per NVIDIA Jetson, OpenVINO, CoreML, LiteRT, NCNN, RKNN, Hailo e Qualcomm; la disponibilità dipende dal modello e dall'attività. Per usarlo in prodotti proprietari senza gli obblighi previsti da AGPL-3.0, è necessaria una licenza Ultralytics Enterprise.
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