世界42のリージョンにコンピュータービジョンモデルをデプロイ
トレーニング済みモデルを、ブラウザーでのテストから数クリックで本番環境のエンドポイントに移行できます。専用エンドポイント、デプロイのモニタリング、22種類のエクスポート形式を利用できます。
世界規模の本番環境にデプロイ
学習済みモデルを本番環境に移行し、世界各地での利用、幅広いエクスポート形式への対応、Ultralyticsエコシステムで実証された利用規模を実現します。
ブラウザーでモデルをテスト
トレーニング済みモデルには、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。
世界42のリージョンにデプロイ
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モデルをデプロイできます。各エンドポイントには固有のURL、設定可能なCPUとメモリ、リクエスト、レイテンシ、エラー、ログのモニタリング機能があります。
ワークロードに合わせたエンドポイントのサイズ
付属のサイズで始めるか、各エンドポイントに必要なCPUとメモリを選択できます。
- デフォルトでゼロまでスケール：付属のサイズはアイドル時にゼロまでスケールし、稼働時間に対する料金はかかりません。
- Platform APIのレート制限なし：リクエストはPlatform APIのレートリミッターを経由せず、エンドポイントに直接送信されます。
- リソースを設定可能：ワークロードに合わせてCPU（1～8コア）とメモリ（2～32 GB）を選択できます。カスタムサイズでは、稼働時間の料金が発生するウォームインスタンスが1つ維持されます。
22種類のエクスポート形式。お客様のモデルを、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をサポートします。すべてのUltralytics YOLOモデルは、環境を問わず効率的に動作するようネイティブに最適化されており、高精度と安定したパフォーマンスを実現します。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。
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で、エンドポイントのリクエスト、レイテンシ、エラー、ログを追跡できます。専用エンドポイントでは、ライブの予測統計と一時的なサンプルも確認できます。サンプルは確認して保存できます。
- リクエスト、レイテンシ、エラー：24時間のHTTPリクエスト量、リクエスト量で加重したP95レイテンシ、エラー率が5%を超えた場合のアラート。
- ヘルスチェックとログ：自動再試行を備えたエンドポイントのリアルタイムヘルスチェックと、問題をすばやく診断するための重大度別ログ。
- 一時的なサンプル：専用エンドポイントでサンプリングされた予測を確認できます。サンプルはエンドポイントのメモリに保持されます。残しておくには、必要な画像をデータセットに保存してください。
- 予測統計：モデルタスクが対応している場合、クラス数、信頼度、推論時間、空間ヒートマップを表示します。サービングインスタンスが置き換えられると、統計はリセットされます。
数分で統合
デプロイした各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キーがあらかじめ設定されています。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を送信できます。
YOLO26の推論を試す
画像をドラッグ＆ドロップして、リアルタイムの物体検出をご覧ください
デプロイ方法を見る！
トレーニング済みモデルのテスト、グローバルエンドポイントへのデプロイ、リクエスト、レイテンシ、ライブ予測のモニタリング方法をご覧ください。
お客様の声
Ultralytics Platformは、私たちにとって大きな変革をもたらしました。データサイエンティストがデータセットを作成し、クラウドのコンピューティングリソースを使って新しいモデルをすばやく学習させ、異なるモデル設定で実験を比較し、最終的に各課題に最適なモデルを特定するのがとても簡単になります。物体検出、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の実験を始める際、まず利用するツールになっています。
Tyler Biesel, ソフトウェアエンジニアリングマネージャー
Ultralytics YOLOモデルのおかげで、AIサービスの実装速度を25.2%向上させることができました。導入が簡単で、実環境でも優れた性能を発揮します。運用性能を損なうことなく、速度、精度、拡張性を高められます。
Ultralytics YOLO26はAxeleraのプラットフォーム上でシームレスに動作し、統合作業を最小限に抑えながら、エッジAIの導入を加速します。こうしたハードウェアとソフトウェアの連携こそ、お客様が開発から本番環境へより速く移行する助けになります。
Alexis Crowell, グローバルCMO兼南北アメリカ担当ゼネラルマネージャー
Ultralytics YOLOv8 nanoを使えば、エッジ上で再トレーニングし、数週間ではなく数時間で新しいモデルをリリースできます。転送するデータもごく一部で済みます。高い精度と小さなフットプリントの組み合わせは、まさに当社の環境に必要なものです。
Ultralyticsを使うことで、他のモデルと比べて精度を高めながら速度も向上できました。CUDA、TensorRT、ONNX、OpenVINOなど、さまざまなフレームワークとの互換性は、研究開発で重みを微調整し、その後、使用するハードウェアに合わせて最適化するうえで非常に役立っています。
当社のSTM32マイクロコントローラー上でのUltralytics YOLOモデルの性能は、エッジでのコンピュータビジョンに新たな可能性をもたらします。効率的な統合と複数のモデルバリエーションへの対応により、開発者は拡張性と応答性に優れた組み込みビジョンソリューションの構築に必要なものを得られます。
同社は、優れた精度と効率で視覚データを実用的なインサイトに変換します。Ultralytics YOLOv8とSSS（Sony Semiconductor Solutions Corporation）のIMX500センサーを組み合わせたこのパートナーシップにより、強力なオンデバイスAI機能が実現します。高性能な視覚データ処理に依存する企業のリアルタイムな意思決定を強化します。
Wei Tang, 事業開発マネージャー
UltralyticsのYOLOモデルは、AI業界に大きな変革をもたらしています。YOLOv5とYOLOv8は、使いやすさ、最先端の性能、精度により、開発者に選ばれています。OpenVINOと組み合わせることで、最新のCPU上で最高水準の初期性能を発揮する可能性を備えています。
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で連携します。
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本番環境でチームが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。
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エンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンス
安心して構築・デプロイできます。ISO 27001認証を取得し、SOC 2の保証報告書を取得済みで、HIPAA準拠をサポートしています。
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
GDPRとCCPA
よくある質問
はい。ご利用プランで許可されている数まで、42のリージョンにモデルをデプロイできます。Freeではエンドポイント3つ、Proでは10個、Enterpriseでは無制限で、ワークスペース全体での合計数です。ユーザーに近い場所にデプロイすると、レイテンシを低減できます。
デフォルトのエンドポイントサイズ（1 vCPU、2 GiB）は、リクエストを処理中も無料で、アイドル状態になるとゼロまでスケールします。最大8 vCPU、32 GiBのカスタムサイズではインスタンスが1つ常時起動し、アイドル時間を含む稼働時間分のクレジットが課金されます。料金はサイズとリージョンによって異なります。共有推論はすべてのプランに含まれています。
新しいエンドポイントは、モデルとリージョンによって異なりますが、通常は数分で利用可能になります。デフォルトサイズのエンドポイントはアイドル状態になるとゼロまでスケールするため、しばらく利用がなかった後の最初のリクエストでは、エンドポイントの起動に約1分かかることがあります。
モデルのデプロイとは、学習済みモデルを利用可能な状態にし、アプリケーションから送られる画像や動画フレームなどの新しいデータを予測できるようにすることです。Ultralytics Platformでは、同じワークスペースから、ブラウザーでモデルをテストし、42のリージョンのいずれかに専用エンドポイントをデプロイし、アプリケーションから呼び出して監視できます。
画像または対応する動画ファイルを、エンドポイントのREST APIに送信してください。深度モデルが受け付けるのは画像のみです。各デプロイメントページには、Python、JavaScript、cURLのサンプルがあります。ワークスペースのオーナーは、Predictタブからウェブカメラやインターネット経由でアクセス可能なRTSPカメラを使ってエンドポイントを実行することもできます（ローカルネットワークのアドレスには対応していません）。また、カスタムサイズのエンドポイントでは、1台のIPカメラをバックグラウンドで継続的に監視できます。
はい。モデルをエクスポートして対象のハードウェアで実行すれば、オフラインを含め、ご自身のサーバーやエッジデバイスで利用できます。対応形式には、NVIDIA Jetson向けのTensorRT、OpenVINO、CoreML、LiteRT、NCNN、RKNN、Hailo、Qualcommなどがあります。利用可能な形式はモデルとタスクによって異なります。AGPL-3.0の義務を負わずにプロプライエタリ製品で使用するには、Ultralytics Enterprise Licenseが必要です。
今日からデプロイを始めましょう！
専用エンドポイントとデプロイ監視を利用して、トレーニング済みモデルを世界42地域で本番環境に展開できます。