Posso implementar o mesmo modelo em várias regiões?

Sim. Cada modelo pode ser implementado simultaneamente em várias regiões. O teu plano determina o número total de endpoints disponíveis: 3 no Free, 10 no Pro e ilimitados no Enterprise. Isto permite disponibilizar o serviço a utilizadores em todo o mundo, com endpoints de baixa latência em cada região.

Quanto custa a implementação?

Os endpoints dedicados são faturados com base na CPU, memória e volume de pedidos. Com a funcionalidade de escalabilidade até zero ativada por predefinição, pagas apenas pelo tempo de inferência ativo. Não há custos quando o teu endpoint não recebe pedidos. A inferência partilhada está incluída no teu plano da plataforma.

Qual é a diferença entre inferência partilhada e dedicada?

A inferência partilhada é executada num serviço multi-inquilino em 3 regiões e está limitada a 20 pedidos por minuto. É ideal para desenvolvimento e testes rápidos. Os endpoints dedicados são serviços de inquilino único implementados em qualquer uma das 43 regiões, sem limites de frequência, com latência consistente e recursos configuráveis, concebidos para cargas de trabalho de produção escaláveis.

Quanto tempo demora a implementação?

A implementação de um endpoint dedicado demora normalmente entre um e dois minutos. Isto inclui o aprovisionamento do contentor, o arranque e uma verificação inicial do estado para validar que o serviço está pronto. Assim que o endpoint estiver pronto, começa imediatamente a aceitar pedidos de inferência.

O que é a implementação de modelos?

A implementação de modelos é o processo de disponibilizar um modelo de visão computacional treinado para receber e processar dados do mundo real. Depois de implementadas, as aplicações de visão computacional podem enviar imagens e fotogramas de vídeo para o modelo através da API e receber previsões, permitindo desde a inspeção de qualidade automatizada até à deteção de objetos em tempo real em sistemas de produção. Na Ultralytics Platform, a implementação está integrada diretamente no fluxo de trabalho de treino end-to-end. Depois de treinares o modelo, podes testá-lo no navegador, implementá-lo num endpoint dedicado em qualquer uma das 43 regiões globais e monitorizar o seu desempenho, tudo a partir do mesmo espaço de trabalho.

Plataforma Ultralytics

Implementa modelos de visão computacional em 42 regiões globais

Leva modelos treinados dos testes no navegador para endpoints de produção em poucos cliques, com dimensionamento automático, monitoramento de implantação e 20 formatos de exportação.

Solicitar licença Experimente a inferência no navegador

Interface de implementação da Ultralytics que mostra opções de implementação de modelos.

Implementação à escala da produção global

Coloca os modelos treinados em produção com disponibilidade mundial, amplo suporte à exportação e o volume de utilização comprovado pelo ecossistema da Ultralytics.

42+

Regiões de implementação

19+

Formatos de exportação

—

Utilizações diárias

Testa o teu modelo no navegador

Todos os modelos treinados incluem a funcionalidade integrada do separador Predict. Carrega uma imagem ou abre a tua câmara; as caixas delimitadoras aparecem instantaneamente.

A inferência executa automaticamente o modelo com melhor desempenho quando carregas uma imagem ou alteras um parâmetro.

Ajusta os limiares de confiança, as definições de IoU e o tamanho da imagem para veres como afetam as previsões em tempo real.

Deteção, segmentação de instâncias, segmentação semântica, classificação, estimativa de pose e OBB são apresentados claramente para a tua tarefa.

Separador de implementação de endpoints na cloud na Ultralytics Platform.

Implementa em 42 regiões do mundo

Implanta os teus modelos em endpoints dedicados nas Américas, Europa, Ásia-Pacífico e Médio Oriente. Cada endpoint tem o seu próprio URL, dimensionamento automático e monitoramento de solicitações, latência, erros e registos.

Escalabilidade automática adaptada ao teu tráfego

Os endpoints dedicados aumentam a capacidade durante picos de tráfego e reduzem-na a zero quando estão inativos.

Redução a zero por predefinição: Não há custos quando o teu endpoint não recebe pedidos.
Sem limites de taxa: Os endpoints dedicados não têm limites de throughput.
Recursos configuráveis: Escolhe CPU (1-8 núcleos) e memória (1-32 GB) para corresponder à tua carga de trabalho.

Seletor de formatos de exportação de modelos para ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT e outros formatos.

20 formatos de exportação. O teu modelo. Qualquer ambiente.

A Ultralytics Platform suporta a implementação na cloud e na periferia para obter elevado desempenho. Todos os modelos YOLO da Ultralytics são otimizados nativamente para funcionar de forma eficiente em diferentes ambientes, proporcionando elevada precisão, desempenho fiável e compatibilidade, mesmo em dispositivos de periferia com recursos computacionais limitados.

Painel de monitorização da Ultralytics para inferência de modelos implementados.

Monitoriza tudo em produção

Acompanha as solicitações, a latência, os erros e os registos dos endpoints a partir do painel de implantações. Os endpoints dedicados pagos também fornecem estatísticas de previsão em tempo real e exemplos temporários que podes inspecionar e guardar num conjunto de dados.

Solicitações, latência e erros: Volume HTTP de 24 horas, latência P95 ponderada pelo volume e alertas de taxa de erro acima de 5%.
Verificações de integridade e registos: Integridade do endpoint em tempo real com nova tentativa automática, além de registos filtrados por gravidade para diagnosticar problemas rapidamente.
Exemplos temporários: Inspeciona previsões amostradas em endpoints dedicados pagos. Os exemplos são mantidos na memória do endpoint; guarda imagens úteis num conjunto de dados para as preservar.
Estatísticas de previsão: Contagens de classes, confiança, tempo de inferência e mapas de calor espaciais, quando suportados pela tarefa do modelo. As estatísticas são redefinidas quando a instância de atendimento é substituída.

Fragmento de código Python para enviar uma imagem para um endpoint de implementação.

Integra em minutos

Cada endpoint implementado inclui exemplos de código gerados automaticamente em Python, JavaScript e cURL, pré-preenchidos com o URL real do teu endpoint e a chave API. Copia, cola e começa a enviar pedidos de inferência a partir de qualquer aplicação.

Solicitar licença Começar

Experimenta a inferência com YOLO26

Arrasta e larga uma imagem para veres a deteção de objetos em tempo real

Imagem de entrada

Carrega uma imagem ou seleciona um exemplo para testar YOLO26n. Documentação de previsões

Demonstração em direto

Solta uma imagem aqui

ou clica para procurar

Suporta JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP e mais (máx. 10 MB)

Ou experimenta um exemplo

Confiança

0.25

IoU

0.70

Tamanho da imagem

640

Documentação da API

Implementa o teu modelo para obter um endpoint de inferência dedicado com autenticação por chave de API — depois substitui o URL e a chave de marcador abaixo pelos valores da tua implementação. Documentação de implementação

Nota: Este é um código de exemplo. Implementa primeiro o teu modelo para obter o URL do endpoint e a chave de API.

import requests

# Replace with your 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())

Aprende a fazer a implementação!

Vê como testar um modelo treinado, implantá-lo num endpoint global e monitorizar solicitações, latência e previsões em tempo real.

Precisas de treinar um modelo primeiro?

A Ultralytics Platform liga a anotação, o treino e a implementação numa única plataforma.

1Anotar

2Treinar

3Implementar

Explorar o treino

Explorar soluções por setor

Veja como as equipas aplicam a visão computacional da Ultralytics em ambientes de produção.

Visão computacional para imagens aéreas

Transforma imagens de drones e aéreas em insights em tempo real para agricultura, aquicultura, monitoramento ambiental, conservação e análise geoespacial com Ultralytics YOLO.

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ISO 27001:2022

Encriptação

RGPD e CCPA

Perguntas frequentes

Posso implementar o mesmo modelo em várias regiões?

Quanto custa a implementação?

Qual é a diferença entre inferência partilhada e dedicada?

Quanto tempo demora a implementação?

O que é a implementação de modelos?

Começa hoje a implementar!