Implemente modelos de visão computacional em 43 regiões globais
Leve seus modelos treinados do teste no navegador para endpoints de produção com poucos cliques, contando com escalonamento automático, monitoramento em tempo real e 19 formatos de exportação.
Implante em escala de produção global
Leve modelos treinados para produção com disponibilidade mundial, amplo suporte a exportação e o volume de uso comprovado pelo ecossistema Ultralytics.
Implemente em 43 regiões ao redor do mundo
Implemente seus modelos em endpoints dedicados nas Américas, Europa, Ásia-Pacífico e Oriente Médio. Cada endpoint possui sua própria URL, escalonamento automático e monitoramento.
Escalonamento automático que acompanha o seu tráfego
Endpoints dedicados aumentam a capacidade em picos de tráfego e reduzem a zero quando ociosos.
- Escalonar para zero por padrão: Sem custo quando seu endpoint não estiver recebendo solicitações.
- Sem limites de taxa: Endpoints dedicados não possuem limites de throughput.
- Recursos configuráveis: Escolha CPU (1-8 núcleos) e memória (1-32 GB) para atender à sua carga de trabalho.
19 formatos de exportação. Seu modelo. Qualquer ambiente.
A Ultralytics Platform suporta implementação em nuvem e edge para alto desempenho. Todos os modelos YOLO da Ultralytics são nativamente otimizados para executar com eficiência em diversos ambientes, oferecendo alta precisão, desempenho confiável e compatibilidade até mesmo em dispositivos de edge com recursos de computação limitados.
Monitore tudo em produção
Visibilidade total e em tempo real do desempenho dos seus modelos. Assim que seus modelos estiverem ativos, o painel de implementações oferece uma visão geral centralizada de cada endpoint em execução, com as métricas e ferramentas necessárias para otimizar e manter suas estruturas funcionando de forma confiável.
- Volume de solicitações: Total de solicitações em todos os endpoints nas últimas 24 horas.
- Latência P95: Tempo de resposta do 95º percentil para acompanhar o desempenho em casos de uso do mundo real.
- Taxas de erro: Alertas claros quando as taxas de erro excedem 5%, com logs filtrados por gravidade para diagnosticar problemas rapidamente.
- Verificações de integridade: Monitoramento de endpoint em tempo real com repetição automática. Latência exibida por verificação.
Integre em minutos
Cada endpoint implementado vem com exemplos de código gerados automaticamente em Python, JavaScript e cURL, pré-preenchidos com a URL do seu endpoint e sua API key. Copie, cole e comece a enviar solicitações de inferência de qualquer aplicação.
Teste seu modelo no navegador
Todo modelo treinado inclui uma funcionalidade integrada na aba Predict. Faça upload de uma imagem ou abra sua câmera; as caixas delimitadoras aparecem instantaneamente.
Experimente a inferência do YOLO26
Arraste e solte uma imagem para ver a detecção de objetos em tempo real
Aprenda a implementar!
Veja como testar um modelo treinado, implementá-lo em um endpoint global e monitorar o desempenho.
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Sabe maisPerguntas frequentes
Sim. Cada modelo pode ser implantado em várias regiões simultaneamente. Seu plano determina o número total de endpoints disponíveis: 3 para o Gratuito, 10 para o Pro e ilimitado para o Enterprise. Isso permite que você atenda usuários globalmente com endpoints de baixa latência em cada região.
Endpoints dedicados são cobrados com base em CPU, memória e volume de solicitações. Com o dimensionamento para zero ativado por padrão, você paga apenas pelo tempo de inferência ativo. Não há custo quando seu endpoint não está recebendo solicitações. A inferência compartilhada está incluída no seu plano de plataforma.
A inferência compartilhada é executada em um serviço multilocatário em 3 regiões e tem taxa limitada a 20 solicitações por minuto. É melhor para desenvolvimento e testes rápidos. Endpoints dedicados são serviços de locatário único implantados em qualquer uma das 43 regiões sem limites de taxa, latência consistente e recursos configuráveis, criados para cargas de trabalho de produção escaláveis.
A implantação de endpoint dedicado normalmente leva de um a dois minutos. Isso inclui provisionamento de contêiner, inicialização e uma verificação de integridade inicial para validar se o serviço está pronto. Assim que o endpoint estiver pronto, ele começa a aceitar solicitações de inferência imediatamente.
A implantação de modelo é o processo de tornar um modelo de visão computacional treinado disponível para receber e processar dados do mundo real. Uma vez implantadas, as aplicações de visão computacional podem enviar imagens e quadros de vídeo para o modelo via API e receber previsões, permitindo tudo, desde inspeção de qualidade automatizada até detecção de objetos em tempo real em sistemas de produção. Na Ultralytics Platform, a implantação é integrada diretamente ao fluxo de trabalho de treinamento de ponta a ponta. Depois que seu modelo for treinado, você pode testá-lo no navegador, implantá-lo em um endpoint dedicado em qualquer uma das 43 regiões globais e monitorar seu desempenho, tudo a partir do mesmo espaço de trabalho.
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