Ultralytics Inference

Инференс YOLO — где бы ты ни разрабатывал

Запускай ИИ для компьютерного зрения в нативных приложениях и браузере с одним пакетом инференса на Rust. Сервер Python не нужен.

Попробовать демо Смотри на GitHub

Один движок. Больше платформ.

Разрабатывай решения с одинаковыми задачами YOLO для нативных приложений и веба.

Нативный Rust

Запускай модели ONNX на CPU или поддерживаемых ускорителях, обрабатывая изображения, видео и потоки в реальном времени.

В браузере

Используй WebGPU, если он доступен; иначе автоматически задействуется CPU. Сервер инференса не нужен.

Семь задач компьютерного зрения

Обнаруживай объекты, сегментируй и классифицируй изображения, оценивай глубину и позу или работай с ориентированными рамками.

Попробовать прямо сейчас

Посмотри на YOLO26 в браузере

Выбери задачу и модель. Изображения и веб-камера остаются на твоём устройстве; модель скачивается при первом использовании.

Создано для скорости

Быстрый инференс рядом с твоими данными

Конвейер Rust выполняет предобработку и обработку результатов, а оптимизированные среды запускают модель на твоём устройстве.

9.3 ms

Обнаружение объектов YOLO26n на WebGPU

24.2 ms

Обнаружение объектов YOLO26n на CPU

Среднее время инференса модели после прогрева для обнаружения объектов YOLO26n в FP32 при разрешении 640×640. Замерено на Apple M4 в Chrome 153 с @ultralytics/yolo 0.0.48 и LiteRT.js 2.5.3. Первый запуск демо и работа на других устройствах могут быть медленнее. Подробнее о тестировании производительности.

Выбери пакет

Начни с Rust или добавь YOLO в своё веб-приложение.

Rust

Нативный инференс YOLO с ONNX Runtime, CLI и поддержкой ускорителей.

cargo add ultralytics-inference

Посмотреть на crates.io

Веб (npm)

Инференс YOLO на JavaScript и TypeScript с поддержкой Rust и WebAssembly.

npm install @ultralytics/yolo @litertjs/core

Посмотреть на npm

Начать работу

Разрабатывай с Ultralytics Inference

Изучи документацию, запусти примеры и добавь YOLO в следующий проект.

Читать документацию Смотри на GitHub