Ultralytics YOLO27:
Piattaforma Ultralytics

Distribuisci modelli di computer vision in 42 regioni globali

Porta i modelli addestrati dai test nel browser agli endpoint di produzione in pochi clic, con scalabilità automatica, monitoraggio del deployment e 20 formati di esportazione.

Richiedi la licenzaProva l'inferenza nel browser
Interfaccia di deployment di Ultralytics con le opzioni di deployment del modello.

Implementa su scala produttiva globale

Porta i modelli addestrati in produzione con disponibilità mondiale, un ampio supporto per l'esportazione e il volume di utilizzo dimostrato dall'ecosistema Ultralytics.

42+
Regioni di implementazione
19+
Formati di esportazione
—
Utilizzi giornalieri

Testa il tuo modello nel browser

Ogni modello addestrato include la funzionalità della scheda Predict integrata. Carica un'immagine o apri la fotocamera: i riquadri di delimitazione compaiono all'istante.

L'inferenza esegue automaticamente il modello con le migliori prestazioni quando carichi un'immagine o modifichi un parametro.
Regola con precisione le soglie di confidenza, le impostazioni IoU e le dimensioni dell'immagine per vedere in tempo reale come influenzano le predizioni.
Rilevamento, segmentazione delle istanze, segmentazione semantica, classificazione, stima della posa e OBB sono rappresentati chiaramente per la tua attività.
Scheda di deployment dell'endpoint cloud in Ultralytics Platform.

Esegui il deployment in 42 regioni in tutto il mondo

Esegui il deployment dei tuoi modelli su endpoint dedicati in tutto il continente americano, in Europa, in Asia-Pacifico e in Medio Oriente. Ciascun endpoint dispone di un URL proprio, scalabilità automatica e monitoraggio per richieste, latenza, errori e log.

ONNXONNX
NVIDIATensorRT
AppleCoreML
IntelOpenVINO
GoogleLiteRT
PyTorchTorchScript
BaiduPaddlePaddle
TencentNCNN
AlibabaMNN
SonyIMX500
RockchipRKNN
Axelera AIAxelera
DeepXDeepX
QualcommQualcomm
Hailo AIHailo
HuaweiHuawei
Vista del deployment con auto-scaling per gli endpoint di inferenza di Ultralytics.

Auto-scaling che si adatta al tuo traffico

Gli endpoint dedicati aumentano la capacità durante i picchi di traffico e si riducono a zero quando sono inattivi.

  • Ridimensionamento a zero per impostazione predefinita: Nessun costo quando il tuo endpoint non riceve richieste.
  • Nessun limite di frequenza: Gli endpoint dedicati non hanno limiti di throughput.
  • Risorse configurabili: Scegli CPU (1-8 core) e memoria (1-32 GB) in base al tuo carico di lavoro.
Selettore del formato di esportazione del modello per ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT e altri formati.

20 formati di esportazione. Il tuo modello. Qualsiasi ambiente.

Ultralytics Platform supporta il deployment su cloud ed edge per prestazioni elevate. Tutti i modelli Ultralytics YOLO sono ottimizzati nativamente per funzionare in modo efficiente in diversi ambienti, offrendo alta accuratezza, prestazioni affidabili e compatibilità anche sui dispositivi edge con risorse di calcolo limitate.

Dashboard di monitoraggio di Ultralytics per l'inferenza del modello in deployment.

Monitora tutto in produzione

Tieni traccia delle richieste, della latenza, degli errori e dei log degli endpoint dalla dashboard dei deployment. Gli endpoint dedicati a pagamento offrono anche statistiche di previsione 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 il volume e avvisi sui tassi di errore superiori al 5%.
  • Controlli di integrità e log: Integrità dell'endpoint in tempo reale con ripetizione automatica, oltre a log filtrati per gravità per diagnosticare rapidamente i problemi.
  • Esempi temporanei: Esamina le previsioni campionate sugli endpoint dedicati a pagamento. Gli esempi vengono conservati nella memoria dell'endpoint; salva le immagini utili in un dataset per conservarle.
  • Statistiche di previsione: Conteggi delle classi, confidenza, tempo di inferenza e mappe di calore spaziali, dove supportato dal task del modello. Le statistiche si azzerano quando l'istanza di serving viene sostituita.
Frammento di codice Python per inviare un'immagine a un endpoint di deployment.

Integra in pochi minuti

Ogni endpoint sottoposto a deployment include esempi di codice generati automaticamente in Python, JavaScript e cURL, già compilati con l'URL effettivo del tuo endpoint e la chiave API. Copia, incolla e inizia a inviare richieste di inferenza da qualsiasi applicazione.

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Prova l'inferenza con YOLO26

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Immagine di input
Carica un'immagine o seleziona un esempio per eseguire il test YOLO26n. Documentazione delle predizioni
Demo live

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oppure fai clic per sfogliare

Supporta JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP e altro (massimo 10 MB)

Confidenza
0.25
IoU
0.70
Dimensioni dell'immagine
640
Documentazione dell'API
Distribuisci il tuo modello per ottenere un endpoint di inferenza dedicato con autenticazione tramite chiave API, quindi sostituisci l'URL segnaposto e la chiave qui sotto con i valori della tua distribuzione. Documentazione della distribuzione
Nota: Questo è codice di esempio. Distribuisci prima il tuo modello per ottenere l'URL del tuo endpoint e la chiave API.
import requests

# 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())

Scopri come eseguire il deployment!

Guarda come testare un modello addestrato, eseguirne il deployment su un endpoint globale e monitorare richieste, latenza e previsioni in tempo reale.

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Ultralytics Platform riunisce annotazione, addestramento e deployment in un'unica piattaforma.

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Scopri come i team applicano la computer vision di Ultralytics negli ambienti di produzione.

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Sicurezza e conformità

Sicurezza di livello enterprise, certificata

Certificati e sottoposti ad audit indipendenti, così i tuoi dati rimangono protetti durante il transito e quando sono inattivi.

Richiedi la licenzaVisualizza i dettagli sulla sicurezza

SOC 2 Type I

Conformità attestata rispetto ai TSC AICPA in materia di sicurezza, disponibilità e riservatezza

ISO 27001:2022

Sistema di gestione della sicurezza delle informazioni certificato

Crittografia

Dati crittografati durante il transito e quando sono inattivi, in tutti i sistemi di archiviazione e trasporto

GDPR e CCPA

Conforme alle normative globali sulla protezione dei dati

Domande frequenti

  • Sì. Ogni modello può essere implementato contemporaneamente in più regioni. Il tuo piano determina il numero totale di endpoint disponibili: 3 per Free, 10 per Pro e un numero illimitato per Enterprise. Questo ti consente di offrire il servizio agli utenti di tutto il mondo con endpoint a bassa latenza in ogni regione.

  • Gli endpoint dedicati vengono fatturati in base a CPU, memoria e volume di richieste. Con lo scale-to-zero abilitato per impostazione predefinita, paghi solo il tempo di inferenza attivo. Non paghi nulla quando il tuo endpoint non riceve richieste. L'inferenza condivisa è inclusa nel tuo piano della piattaforma.

  • L'inferenza condivisa viene eseguita su un servizio multi-tenant distribuito in 3 regioni ed è limitata a 20 richieste al minuto. È ideale per lo sviluppo e i test rapidi. Gli endpoint dedicati sono servizi single-tenant implementati in una qualsiasi delle 43 regioni, senza limiti di frequenza, con latenza costante e risorse configurabili, progettati per carichi di lavoro di produzione scalabili.

  • Il deployment di un endpoint dedicato richiede in genere da uno a due minuti. Questo include il provisioning del container, l'avvio e un controllo iniziale dello stato per verificare che il servizio sia pronto. Quando l'endpoint è pronto, inizia ad accettare immediatamente le richieste di inferenza.

  • Il deployment di un modello è il processo che rende disponibile un modello di computer vision addestrato per ricevere ed elaborare dati del mondo reale. Una volta implementato, le applicazioni di computer vision possono inviare immagini e fotogrammi video al modello tramite API e ricevere previsioni, abilitando attività che vanno dall'ispezione automatizzata della qualità al rilevamento degli oggetti in tempo reale nei sistemi di produzione. Su Ultralytics Platform, il deployment è integrato direttamente nel workflow di training end-to-end. Una volta addestrato il modello, puoi testarlo nel browser, implementarlo su un endpoint dedicato in una qualsiasi delle 43 regioni globali e monitorarne le prestazioni, tutto dallo stesso workspace.

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