Ultralytics YOLO27:
Ultralyticsプラットフォーム

コンピュータビジョンモデルを世界42地域にデプロイ

オートスケーリング、デプロイ監視、20のエクスポート形式を備え、トレーニング済みモデルのブラウザテストから本番エンドポイントへの移行を数回のクリックで実現します。

ライセンスをリクエストブラウザー推論を試す
モデルのデプロイオプションを示すUltralyticsのデプロイインターフェース。

グローバルな実稼働規模でデプロイ

トレーニング済みモデルを、世界中での可用性、幅広いエクスポート対応、そしてUltralyticsエコシステムで実証された利用規模により、実稼働環境へ移行できます。

42+
デプロイ地域
19+
エクスポート形式
—
1日の利用数

ブラウザでモデルをテスト

トレーニング済みのすべてのモデルには、Predictタブ機能が組み込まれています。画像をアップロードするかカメラを起動すると、バウンディングボックスがすぐに表示されます。

画像をアップロードするかパラメータを変更すると、推論によって最適なモデルパフォーマンスが自動的に実行されます。
信頼度のしきい値、IoU設定、画像サイズを微調整し、予測に与える影響をリアルタイムで確認できます。
検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、分類、ポーズ推定、OBBを、タスクに応じて明確に表示できます。
Ultralytics Platformのクラウドエンドポイントデプロイタブ。

世界42地域にデプロイ

モデルを南北アメリカ、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東の専用エンドポイントにデプロイします。各エンドポイントには独自のURLがあり、リクエスト、レイテンシ、エラー、ログのオートスケーリングと監視機能が備わっています。

ONNXONNX
NVIDIATensorRT
AppleCoreML
IntelOpenVINO
GoogleLiteRT
PyTorchTorchScript
BaiduPaddlePaddle
TencentNCNN
AlibabaMNN
SonyIMX500
RockchipRKNN
Axelera AIAxelera
DeepXDeepX
QualcommQualcomm
Hailo AIHailo
HuaweiHuawei
Ultralyticsの推論エンドポイントのオートスケーリングデプロイビュー。

トラフィックに合わせたオートスケーリング

専用エンドポイントは、トラフィックの急増時にはスケールアップし、アイドル状態になるとゼロまでスケールダウンします。

  • デフォルトでゼロまでスケール：エンドポイントがリクエストを受信していない間は料金が発生しません。
  • レート制限なし：専用エンドポイントにはスループット上限がありません。
  • 設定可能なリソース：ワークロードに合わせてCPU（1～8コア）とメモリ（1～32 GB）を選択できます。
ONNX、TensorRT、CoreML、LiteRTなどの形式に対応したモデルエクスポート形式セレクター。

20種類のエクスポート形式。あなたのモデルを、あらゆる環境で。

Ultralytics Platformは、高いパフォーマンスを実現するクラウドおよびエッジデプロイに対応しています。すべてのUltralytics YOLOモデルは、さまざまな環境で効率的に実行できるようネイティブに最適化されており、高精度、安定したパフォーマンス、互換性を実現します。計算リソースが限られたエッジデバイスにも対応しています。

デプロイ済みモデルの推論を監視するUltralyticsモニタリングダッシュボード。

本番環境のすべてをモニタリング

デプロイダッシュボードからエンドポイントのリクエスト、レイテンシ、エラー、ログを追跡します。有料の専用エンドポイントでは、ライブ予測統計や、検査してデータセットに保存できる一時的なサンプルも提供されます。

  • リクエスト、レイテンシ、エラー: 24時間のHTTPボリューム、ボリューム加重P95レイテンシ、および5%を超えるエラー率アラート。
  • ヘルスチェックとログ: 自動再試行機能を備えたライブエンドポイントのヘルス状態に加え、問題を迅速に診断するための重要度でフィルターされたログ。
  • 一時的なサンプル: 有料専用エンドポイントでサンプリングされた予測を検査します。サンプルはエンドポイントのメモリに保持され、役立つ画像を保持するにはデータセットに保存します。
  • 予測統計: モデルタスクでサポートされている場合、クラス数、信頼度、推論時間、空間ヒートマップ。統計は提供インスタンスが置き換えられるとリセットされます。
デプロイエンドポイントに画像を送信するPythonコードスニペット。

数分でインテグレーション

デプロイしたすべてのエンドポイントには、Python、JavaScript、cURLのコード例が自動生成されます。実際のエンドポイントURLとAPIキーがあらかじめ入力されているため、コピーして貼り付けるだけで、あらゆるアプリケーションから推論リクエストの送信を開始できます。

ライセンスをリクエスト始める

YOLO26の推論を試す

画像をドラッグ＆ドロップしてリアルタイム物体検出を確認

入力画像
画像をアップロードするか、例を選択してテストします YOLO26n. Predictドキュメント
ライブデモ

ここに画像をドロップ

またはクリックして参照

JPEG、PNG、WebP、AVIF、HEIC、JP2、TIFF、BMPなどに対応（最大10MB）

信頼度
0.25
IoU
0.70
画像サイズ
640
APIドキュメント
モデルをデプロイして、APIキー認証付きの専用推論エンドポイントを取得します。その後、以下のプレースホルダーURLとキーを、デプロイ時の値に置き換えてください。 デプロイドキュメント
注記： これはサンプルコードです。まずモデルをデプロイして、エンドポイントURLとAPIキーを取得してください。
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())

デプロイ方法を見る！

トレーニング済みモデルのテスト方法、グローバルエンドポイントへのデプロイ方法、リクエスト、レイテンシ、ライブ予測の監視方法をご覧ください。

まずモデルをトレーニングする必要がありますか？

Ultralytics Platformは、アノテーション、トレーニング、デプロイを単一のプラットフォームに統合します。

1アノテーション
2トレーニング
3デプロイ
トレーニングを見る

業界向けソリューションを見る

チームが実稼働環境でUltralyticsのコンピュータービジョンをどのように活用しているかをご覧ください。

航空画像向けコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOを使用して、ドローンや航空画像から農業、水産業、環境モニタリング、保全、地理空間分析向けのリアルタイムなインサイトを生成します。
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航空宇宙におけるコンピュータビジョン

航空宇宙におけるコンピュータビジョン

Ultralytics YOLOモデルを使用して、ビジョンAIを空中モニタリングに導入します。コンピュータビジョンソリューションで、ドローン、航空宇宙ワークフロー、環境保護、および地理空間産業を強力にサポートします。
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Ultralytics YOLOモデルであらゆるサイトを保護します。ビジョンAIは、境界モニタリング、脅威検出、ナンバープレート認識、職場安全をサポートします。
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ロボティクスのコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルで、よりスマートなマシンを実現します。ロボティクスのVision AIにより、自律ナビゲーション、認識、物体追跡、リアルタイム制御を実現します。
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物流のコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルで物流を効率化します。Vision AIにより、荷物検査、仕分け、車両追跡、倉庫の安全性に関するリアルタイム監視を実現します。
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小売のコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルで小売を再構築します。Vision AIにより、在庫追跡、棚監視、待ち行列管理、より高度な顧客インサイトを実現します。
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ヘルスケア向けコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルでヘルスケアソリューションを構築しましょう。ヘルスケア向けVision AIは、医用画像処理の高速化、より高度な診断、患者モニタリングを実現します。
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製造業向けコンピュータービジョン

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Ultralytics YOLOモデルで製造業を最適化しましょう。Vision AIは、品質管理、欠陥検出、PPE遵守、組立ラインの自動化を推進します。
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自動車分野のコンピュータビジョン

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Ultralytics YOLOモデルで自動車分野にコンピュータビジョンを適用します。ビジョンAIにより、道路の安全性、運転支援、車両自動化を向上させ、よりスマートな道路を実現します。
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農業分野のコンピュータビジョン

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Ultralytics YOLOモデルでスマート農業にビジョンAIを導入します。作物のモニタリング、家畜の追跡、精密農業を支援し、より高くスマートな収穫量を実現します。
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セキュリティとコンプライアンス

認証済みのエンタープライズ級セキュリティ

第三者機関による認証と監査を受けており、転送中も保存中もデータを保護します。

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SOC 2 Type I

AICPAのセキュリティ、可用性、機密性に関するTSCに基づく保証報告

ISO/IEC 27001:2022

認証済み情報セキュリティマネジメントシステム

暗号化

すべてのストレージと転送において、転送中および保存中のデータを暗号化

GDPRとCCPA

グローバルなデータ保護規制に準拠

よくある質問

  • はい。各モデルを複数のリージョンに同時にデプロイできます。利用可能なエンドポイントの合計数はプランによって決まり、Freeは3、Proは10、Enterpriseは無制限です。これにより、各リージョンに低レイテンシのエンドポイントを配置し、世界中のユーザーにサービスを提供できます。

  • 専用エンドポイントの料金は、CPU、メモリ、リクエスト量に基づいて計算されます。デフォルトでスケール・トゥ・ゼロが有効になっているため、アクティブな推論時間に対してのみ料金が発生します。エンドポイントがリクエストを受信していない間は費用はかかりません。共有推論はプラットフォームプランに含まれています。

  • 共有推論は3リージョンにまたがるマルチテナントサービス上で実行され、毎分20リクエストにレート制限されます。開発や迅速なテストに適しています。専用エンドポイントは、43リージョンのいずれかにデプロイされるシングルテナントサービスで、レート制限がなく、一貫したレイテンシと設定可能なリソースを備え、スケーラブルな本番ワークロード向けに構築されています。

  • 専用エンドポイントのデプロイメントには通常1〜2分かかります。これには、コンテナのプロビジョニング、起動、サービスの準備完了を検証する初回ヘルスチェックが含まれます。エンドポイントの準備が完了すると、直ちに推論リクエストの受け付けを開始します。

  • モデルのデプロイメントとは、トレーニング済みのコンピュータビジョンモデルを、実世界のデータを受信して処理できる状態にするプロセスです。デプロイ後、コンピュータビジョンアプリケーションはAPIを介して画像や動画フレームをモデルに送信し、予測結果を受け取れます。これにより、本番システムでの自動品質検査からリアルタイムの物体検出まで、さまざまな処理が可能になります。Ultralytics Platformでは、デプロイメントがエンドツーエンドのトレーニングワークフローに直接統合されています。モデルのトレーニングが完了したら、ブラウザでテストし、世界43リージョンのいずれかにある専用エンドポイントへデプロイし、同じワークスペースからパフォーマンスをモニタリングできます。

今すぐデプロイを始めましょう！

オートスケーリングとデプロイ監視を備え、世界42のグローバルリージョンでトレーニング済みモデルを本番環境へ展開できます。

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