Развёртывай модели компьютерного зрения в 42 регионах по всему миру
Переноси обученные модели из браузерного тестирования в промышленные эндпоинты за несколько кликов: используй выделенные эндпоинты, мониторинг развёртывания и 22 формата экспорта.
Развёртывание в глобальном масштабе
Внедряй обученные модели в рабочую среду с глобальной доступностью, широкой поддержкой экспорта и масштабами использования, подтверждёнными экосистемой Ultralytics.
Тестируй модель в браузере
В каждой обученной модели есть встроенная функция на вкладке Predict. Загрузи изображение или включи камеру — ограничивающие рамки появятся мгновенно.
Развёртывай в 42 регионах по всему миру
Развёртывай модели на выделенных конечных точках в Северной и Южной Америке, Европе, Азиатско-Тихоокеанском регионе и на Ближнем Востоке. У каждой конечной точки есть собственный URL, настраиваемые ресурсы CPU и память, а также мониторинг запросов, задержки, ошибок и журналов.
Конечные точки под твою нагрузку
Начни с включённого размера или выбери нужные каждой конечной точке ресурсы CPU и объём памяти.
- По умолчанию масштабирование до нуля:Включённая конфигурация при простое масштабируется до нуля, плата за время работы не взимается.
- Без ограничений частоты запросов к API платформы:Запросы поступают напрямую на твою конечную точку, минуя ограничитель частоты запросов к API платформы.
- Настраиваемые ресурсы:Выбери число ядер CPU (1–8) и объём памяти (2–32 ГБ) под свою нагрузку. Для пользовательских конфигураций одна инстанция постоянно остаётся запущенной, и за время её работы взимается плата.
22 формата экспорта. Твоя модель. Любая среда.
Ultralytics Platform поддерживает развёртывание в облаке и на периферийных устройствах с высокой производительностью. Все модели Ultralytics YOLO изначально оптимизированы для эффективной работы в разных средах: они обеспечивают высокую точность, надёжную производительность и совместимость даже с периферийными устройствами с ограниченными вычислительными ресурсами.
Следи за всем в рабочей среде
Отслеживай запросы к конечным точкам, задержку, ошибки и журналы на панели мониторинга развёртываний. Выделенные конечные точки также предоставляют статистику предсказаний в реальном времени и временные примеры, которые можно изучить и сохранить в датасете.
- Запросы, задержка и ошибки:Объём HTTP-трафика за 24 часа, взвешенная по объёму задержка P95 и уведомления об уровне ошибок выше 5%.
- Проверки работоспособности и журналы:Состояние конечных точек в реальном времени с автоматическими повторами, а также журналы с фильтрацией по уровню серьёзности для быстрой диагностики проблем.
- Временные примеры:Изучай примеры предсказаний на выделенных конечных точках. Примеры хранятся в памяти конечной точки; сохрани нужные изображения в датасет, чтобы не потерять их.
- Статистика предсказаний:Количество объектов каждого класса, уверенность, время инференса и пространственные тепловые карты — если задача модели это поддерживает. Статистика сбрасывается при замене инстанции, обрабатывающей запросы.
Интеграция за минуты
Для каждой развёрнутой конечной точки автоматически генерируются примеры кода на Python, JavaScript и cURL с уже подставленными URL конечной точки и API-ключом. Скопируй код, вставь и начни отправлять запросы на инференс из любого приложения.
Попробуй инференс YOLO26
Перетащи изображение, чтобы посмотреть, как работает обнаружение объектов в реальном времени
Узнай, как выполнять развёртывание!
Посмотри, как протестировать обученную модель, развернуть её на глобальной конечной точке и отслеживать запросы, задержку и предсказания в реальном времени.
Что говорят наши клиенты
Ultralytics Platform кардинально изменила наш подход к работе. С её помощью специалистам по данным легко создавать наборы данных, быстро обучать новые модели на облачных вычислительных ресурсах, сравнивать эксперименты с разными настройками моделей и в итоге находить лучшую модель для каждой задачи. Теперь именно с неё мы начинаем эксперименты по обнаружению объектов, сегментации экземпляров и семантической сегментации.
Tyler Biesel, Менеджер по разработке ПО
Модели Ultralytics YOLO помогли нам ускорить внедрение сервиса ИИ на 25,2%. Их легко развёртывать, и они показывают отличные результаты в реальных условиях, обеспечивая более высокую скорость, точность и масштабируемость без ущерба для производительности эксплуатации.
Ultralytics YOLO26 безупречно работает на платформе Axelera, позволяя быстрее внедрять периферийный ИИ с минимальными усилиями по интеграции. Именно такое сотрудничество между аппаратным и программным обеспечением помогает клиентам быстрее переходить от разработки к промышленной эксплуатации.
Alexis Crowell, Глобальный директор по маркетингу и генеральный менеджер по Америке
С компактной Ultralytics YOLOv8 мы можем дообучать модель на периферийном устройстве и выпускать новую модель за несколько часов вместо недель, передавая лишь часть данных. Именно такое сочетание точности и компактности нужно для наших условий.
С Ultralytics нам удалось повысить скорость и точность по сравнению с другими моделями. Совместимость с различными фреймворками — CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO — очень помогла нам на этапе исследований и разработок точно настроить веса, а затем оптимизировать их для любого имеющегося у нас оборудования.
Производительность моделей Ultralytics YOLO на наших микроконтроллерах STM32 открывает новые горизонты для периферийного компьютерного зрения. Благодаря упрощённой интеграции и поддержке нескольких вариантов моделей у разработчиков есть всё необходимое для создания масштабируемых и отзывчивых встраиваемых решений на базе компьютерного зрения.
Они преобразуют визуальные данные в полезную аналитику с исключительными точностью и эффективностью. Сочетая Ultralytics YOLOv8 с датчиком IMX500 от SSS (Sony Semiconductor Solutions Corporation), партнёры предоставляют мощные возможности ИИ непосредственно на устройстве, улучшая принятие решений в реальном времени для компаний, которым нужна высокопроизводительная обработка визуальных данных.
Wei Tang, Менеджер по развитию бизнеса
Модели YOLO от Ultralytics меняют правила игры в индустрии ИИ. Разработчики выбирают YOLOv5 и YOLOv8 за простоту использования, передовую производительность и точность. В сочетании с OpenVINO эти модели обеспечивают лучшие показатели сразу после установки на современных CPU.
Сначала нужно обучить модель?
Ultralytics Platform объединяет разметку, обучение и развёртывание в одной платформе.
Изучить решения для отраслей
Узнай, как команды применяют компьютерное зрение Ultralytics в производственных средах.
Компьютерное зрение в спорте
Компьютерное зрение для аэросъёмки
Компьютерное зрение в аэрокосмической отрасли
Компьютерное зрение в сфере безопасности
Компьютерное зрение в робототехнике
Компьютерное зрение в логистике
Компьютерное зрение в розничной торговле
Компьютерное зрение в здравоохранении
Компьютерное зрение в производстве
Компьютерное зрение в автомобильной отрасли
Компьютерное зрение в сельском хозяйстве
Безопасность и соответствие требованиям корпоративного уровня
Создавай и развёртывай с уверенностью. Сертификация ISO 27001, подтверждение соответствия SOC 2 и поддержка соблюдения требований HIPAA.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
GDPR и CCPA
Часто задаваемые вопросы
Да. Разверни модель в любом количестве из 42 регионов, которое допускает твой план: 3 эндпоинта на Free, 10 на Pro и неограниченное количество на Enterprise; лимит считается для всей рабочей области. Размещение ближе к пользователям может снизить задержку.
Эндпоинт размера по умолчанию (1 vCPU, 2 GiB) бесплатный, даже во время обработки запросов, и при простое масштабируется до нуля. Пользовательские конфигурации размером до 8 vCPU и 32 GiB поддерживают один экземпляр в готовом состоянии; плата за время работы, включая простой, списывается с кредитов по тарифам, зависящим от конфигурации и региона. Совместный инференс включён во все планы.
Совместный инференс работает в многопользовательском сервисе в трёх регионах и ограничен 20 запросами в минуту на ключ API или вызывающую сторону, поэтому подходит для тестирования. Выделенный эндпоинт — это однопользовательский сервис в любом из 42 регионов с собственным URL и ключом API. Запросы, отправленные напрямую на такой эндпоинт, не подпадают под это ограничение, но каждый эндпоинт запускает один экземпляр и при высокой нагрузке может отклонять запросы, поэтому перед использованием в production проведи нагрузочное тестирование.
Новый эндпоинт обычно готов через несколько минут, в зависимости от модели и региона. Эндпоинты стандартного размера при простое масштабируются до нуля, поэтому первый запрос после периода бездействия может обрабатываться около минуты, пока эндпоинт запускается.
Развёртывание модели делает обученную модель доступной для предсказаний на новых данных, например на изображениях или видеокадрах, отправленных из приложения. На Ultralytics Platform ты можешь тестировать модель в браузере, разворачивать её на выделенном эндпоинте в любом из 42 регионов, вызывать её из приложения и отслеживать её работу — всё в одной рабочей области.
Отправляй изображения или поддерживаемые видеофайлы на REST API своей конечной точки; модели глубины принимают только изображения. На странице каждого развертывания есть примеры для Python, JavaScript и cURL. Владельцы рабочих пространств также могут запускать конечную точку с веб-камерой или RTSP-камерой, доступной через интернет, на вкладке Predict (адреса в локальной сети не поддерживаются), а конечные точки с настраиваемым размером могут в фоновом режиме постоянно отслеживать одну IP-камеру.
Да. Экспортируй модель для целевого оборудования и запускай ее на собственных серверах или edge-устройствах, в том числе без подключения к интернету. Доступны форматы TensorRT для NVIDIA Jetson, OpenVINO, CoreML, LiteRT, NCNN, RKNN, Hailo и Qualcomm; доступность зависит от модели и задачи. Для использования модели в проприетарных продуктах без обязательств по AGPL-3.0 нужна корпоративная лицензия Ultralytics.
Начни развёртывание уже сегодня!
Переноси обученные модели в production в 42 регионах мира с выделенными эндпоинтами и мониторингом развертывания.