Ölçekte Bilgisayarlı Görü Çıkarımı: Yedi Platformun Karşılaştırması
Azure ML, KServe, NVIDIA Triton, Roboflow, SageMaker AI, Ultralytics ve Vertex AI dâhil olmak üzere yedi bilgisayarlı görü çıkarım platformunu gecikme ve ölçeklenebilirlik açısından karşılaştır.
En iyi bilgisayarlı görü çıkarım platformu; gecikme, iş hacmi, verinin yerelliği ve işletim modeli gereksinimlerini, gereksiz altyapıyı en aza indirerek karşılayandır. Zaten Ultralytics YOLO modelleri eğiten ekipler için Ultralytics Platform, eğitilmiş bir modelden izlenen bir uç noktaya geçişte en doğrudan yönetilen yolu sunar. Mühendislerin GPU sunumu üzerinde ayrıntılı denetime ihtiyaç duyduğu durumlarda NVIDIA Triton güçlü bir seçenektir. Amazon SageMaker, Google Vertex AI ve Azure Machine Learning, kendi bulutlarında standartlaşmış kuruluşlara uygundur. KServe, açık bir kontrol düzlemi isteyen Kubernetes ekiplerine uygundur; Roboflow ise görüntü işleme iş akışlarını yönetilen ve kendi barındırdıkları çıkarım seçenekleriyle bir araya getirir.
Bu ürünler tam olarak aynı sorunu çözmez. Bazıları tüm görüntü işleme yaşam döngüsünü yönetir, bazıları kapsamlı bulut makine öğrenimi altyapısı sağlar, bazılarıysa ekibinizin işletmesi gereken sunum bileşenleridir. Yararlı bir karşılaştırma, hangi kategoriye gerçekten ihtiyacınız olduğuna karar vermekle başlar.
Karşılaştırılan bilgisayarlı görü çıkarım platformları#
| Platform | Ürün türü | En uygun olduğu kullanım | Dağıtım modeli | Ölçeklendirme operasyonlarının sorumlusu kim? | Temel ödünleşim |
|---|---|---|---|---|---|
| Amazon SageMaker AI | Yönetilen bulut ML platformu | AWS üzerinde standartlaşmış kuruluşlar | Yönetilen AWS uç noktaları | AWS ve uç nokta yapılandırmanız | Geniş kapsam ve yönetişim, AWS'ye özgü mimariyi beraberinde getirir |
| Azure Machine Learning | Yönetilen bulut ML platformu | Microsoft Azure kullanan kuruluşlar | Yönetilen Azure çevrimiçi uç noktaları | Azure ve otomatik ölçeklendirme kurallarınız | Azure kaynakları, kimlik ve izleme konusunda bilgi gerektirir |
| Google Vertex AI | Yönetilen bulut ML platformu | Yönetilen özel model sunumuna ihtiyaç duyan Google Cloud ekipleri | Yönetilen Google Cloud uç noktaları | Google Cloud ve uç nokta yapılandırmanız | En uygun seçenek, Google Cloud hizmetlerine bağlılık düzeyine göre değişir |
| KServe | Kubernetes çıkarım kontrol düzlemi | Kubernetes işleten platform ekipleri | Kendi yönettiğiniz Kubernetes kümeleri | Platform ekibiniz | Esneklik, güvenilirlik ve kapasite yönetimi işlerini operatöre aktarır |
| NVIDIA Triton Inference Server | Açık çıkarım sunucusu | Birden fazla çerçevede GPU sunumunu optimize eden ekipler | Altyapınızda kendi yönettiğiniz biçimde veya daha büyük bir platforma gömülü olarak | Ekibiniz veya orkestrasyon katmanı | Güçlü sunum araçları altyapı mühendisliği gerektirir |
| Roboflow | Bilgisayarlı görü platformu ve çıkarım çalışma zamanı | Görsel iş akışlarını bulut veya uç dağıtımıyla birleştiren ekipler | Yönetilen, özel veya kendi barındırdığınız | Yönetilen seçeneklerde Roboflow; kendi barındırdığınız dağıtımlarda ekibiniz | İş akışı kolaylığı, model ve platform uyumuyla birlikte değerlendirilmelidir |
| Ultralytics Platform | Uçtan uca görüntü işleme platformu | Entegre bir iş akışından Ultralytics YOLO modelleri dağıtan ekipler | Yönetilen özel uç noktalar, paylaşımlı çıkarım veya dışa aktarılmış modeller | Yönetilen uç noktalar için platform; dışa aktarılmış dağıtımlar için ekibiniz | Yönetilen yol, Ultralytics YOLO iş akışlarına odaklanır |
Platformlar sıralamaya göre değil, alfabetik olarak listelenmiştir. Ultralytics bu karşılaştırmayı yayımlar ve karşılaştırmada yer alır; bu nedenle sıralama özellikle tarafsız tutulmuştur.
Bu tablo evrensel bir sıralama değil, kısa listedir. Çevrimdışı bir denetim istasyonu işleten fabrikanın kısıtları, öngörülemeyen görüntü trafiğini işleyen bir bulut hizmetininkinden farklıdır. Önce iş yükünüzü tanımlayın, ardından ürün kategorisini seçin.
Bilgisayarlı görü çıkarımında “ölçek” ne anlama gelir?#
Ölçek yalnızca saniyedeki istek sayısından ibaret değildir. Bilgisayarlı görü iş yükleri; büyük girdiler, kod çözme ve ön işleme, değişken görüntü boyutları, video akışları, son işleme ve bazen katı veri yerleşimi gereksinimleri getirir. Bir platform düşük istek hacminde ucuz görünebilir, ancak ağ aktarımı, soğuk başlatmalar, kuyruklama veya operasyonlar başlıca maliyet kalemine dönüştüğünde yetersiz kalabilir.
Sağlayıcıları değerlendirmeden önce şu gereksinimleri tanımlayın:
- Gecikme hedefi: Yalnızca modelin çalıştırılma süresini değil, yakalamadan kullanılabilir sonuca kadar uçtan uca gecikmeyi ölçün. Görüntü kodlamasını, yüklemeyi, ön işlemeyi, son işlemeyi ve uygulama mantığını hesaba katın.
- İş hacmi hedefi: Girdi çözünürlüğü ve model sürümüyle birlikte görüntüler veya kareler için sürdürülebilir ve ani yük hızlarını belirtin.
- Trafik şekli: Sürekli, ani artışlı, zamanlanmış ve boşta geçen dönemleri kaydedin. Bu dönemler sabit kapasitenin, otomatik ölçeklendirmenin veya sıfıra ölçeklendirmenin uygun olup olmadığını etkiler.
- Veri konumu: Ham görüntülerin veya videoların tesisten, bölgeden ya da özel ağdan çıkıp çıkamayacağına karar verin.
- Kullanılabilirlik hedefi: Uç nokta arızası, ağ kaybı veya model dağıtımı sırasında uygulamanın nasıl davranacağını belirtin.
- Donanım hedefi: Her çalışma zamanının her hedefi eşit ölçüde desteklediğini varsaymak yerine CPU, GPU, hızlandırıcı ve uç cihaz kısıtlarını belirleyin.
- Değişiklik sıklığı: Modellerin, etiketlerin, eşiklerin ve uygulama mantığının ne sıklıkla değişeceğini tahmin edin.
Güvenilir bir değerlendirmede temsili bir model, aynı ön işleme ve son işleme adımları ve gerçek trafiğin yeniden oynatımı kullanılır. Modeller, girdi boyutları, toplu işleme ve donanım farklı olduğunda sağlayıcıların ürettiği kıyaslama sonuçlarını karşılaştırmak genellikle mümkün değildir.
Amazon SageMaker AI: AWS'ye özgü ML operasyonları için en iyi seçenek#
En uygun: Makine öğrenimi iş yüklerinde AWS kimlik, ağ, depolama, izleme ve yönetişim hizmetlerini zaten kullanan kuruluşlar.
Güçlü yönler: SageMaker gerçek zamanlı çıkarım, düşük gecikmeli iş yükleri için yönetilen uç noktalar sunar, otomatik ölçeklendirmeyi destekler ve uç nokta ölçümlerini sağlar. Ekipler model yapıtlarını ve kapsayıcılarını kullanabilir veya desteklenen çerçeve kapsayıcılarından yararlanabilir. SageMaker ayrıca çeşitli çıkarım kalıpları sunar; bu sayede kuruluşlar gerçek zamanlı görüntü işlemeyi eşzamansız veya toplu işlerle aynı bulut işletim modeli altında konumlandırabilir.
Dezavantajlar: Hizmetin yapılandırma seçenekleri kapsamlıdır. Ekiplerin AWS bölgelerini, IAM rollerini, VPC tasarımını, kapsayıcı kayıt defterlerini, uç nokta yapılandırmalarını ve izlemeyi anlaması gerekir. Bu, bir AWS platform ekibi için güçlü bir yön olabilir; yalnızca desteklenen tek bir model ailesini dağıtması gereken görüntü işleme ekibi içinse gereksiz ek yüktür.
Şu durumda seçin: AWS entegrasyonu ve yerleşik bulut yönetişimi, görüntü işlemeye özgü bir kullanıcı deneyiminden daha önemliyse.
Azure Machine Learning: Azure'da standartlaşmış kuruluşlar için en iyi seçenek#
En uygun: Görüntü işleme uç noktalarını Microsoft Azure'un kaynak ve kimlik modeli üzerinden yönetmek isteyen kuruluşlar.
Güçlü yönler: Azure Machine Learning'in yönetilen çevrimiçi uç noktaları Azure Monitor ile entegre olur. Otomatik ölçeklendirme iş akışı, ölçüme ve zamanlamaya dayalı kuralları destekler; bu, trafiğin bilinen operasyonel vardiyaları veya değişken talebi izlediği durumlarda yararlıdır.
Dezavantajlar: Otomatik ölçeklendirmeyi ekibin yapılandırıp doğrulaması gerekir. Uç nokta performansı hâlâ model paketlemeye, örnek seçimine, asgari kapasiteye, ölçeklendirme kurallarına ve çevresindeki Azure mimarisine bağlıdır. Azure platformu uygulaması olmayan kuruluşlar, görüntü işlemeye özgü yönetilen bir hizmeti işletmeyi daha kolay bulabilir.
Şu durumda seçin: Azure yönetişimi vazgeçilmezse ve kuruluş Azure ML uç noktalarını ve Monitor kurallarını yönetebilecek becerilere zaten sahipse.
Google Vertex AI: Google Cloud entegrasyonu için en iyi seçenek#
En uygun: Yönetilen çevrimiçi tahmin isteyen ve Google Cloud verilerini, kimliğini ve makine öğrenimi hizmetlerini kullanan ekipler.
Güçlü yönler: Vertex AI, özel olarak eğitilmiş modelleri çevrimiçi uç noktalar aracılığıyla sunar. Özel kapsayıcı desteği, önceden oluşturulmuş bir kapsayıcının yetersiz kaldığı durumlarda ekiplerin kendi çıkarım sunucularını, bağımlılıklarını, ön işlemelerini ve son işlemelerini tanımlamasına olanak tanır. Bu esneklik, görüntü işleme API'sinin model çevresinde uygulamaya özgü dönüşümler içerdiği durumlarda yararlıdır.
Dezavantajlar: Özel kapsayıcılar esnekliği korur, ancak kapsayıcı tasarımı ve hata ayıklama sorumluluğunu da müşteriye bırakır. Operasyonel değer, kuruluşun zaten Google Cloud kullanıyor olması durumunda en yüksektir; aksi hâlde ekibin başka bir sağlayıcının kimlik, ağ, depolama, izleme ve maliyet modelini benimsemesi gerekir.
Şu durumda seçin: Görüntü işleme iş yükü, mevcut bir Google Cloud ML mimarisinin içinde yer alıyorsa ve kapsayıcı düzeyinde özelleştirme olanağı sunan yönetilen sunum gerekiyorsa.
KServe: Kubernetes'e özgü platform ekipleri için en iyi seçenek#
En uygun: Kubernetes üzerinde kurum içi model sunum platformu kuran ve platformun güvenilirliğini üstlenmeye hazır kuruluşlar.
Güçlü yönler: KServe, Kubernetes'i çıkarıma özgü kaynaklarla genişletir ve yük dengeleme, otomatik ölçeklendirme, kademeli dağıtım kalıpları ve izleme entegrasyonlarını destekler. Knative modunda sıfıra ölçeklendirme sağlayabilir ve platform ekiplerinin birden fazla model türünün dağıtımını standartlaştırmasına olanak tanır.
Dezavantajlar: KServe, Kubernetes operasyonlarını ortadan kaldırmaz. Küme kapasitesi, GPU zamanlaması, ağ, depolama, güvenlik politikası, yükseltmeler, gözlemlenebilirlik ve nöbet sorumluluğu kurum içinde kalır. Sıfıra ölçeklendirme, özellikle büyük modeller veya GPU düğümleri için soğuk başlatma ve düğüm sağlama konularını da beraberinde getirir.
Şu durumda seçin: Kubernetes zaten desteklenen bir üretim platformuysa ve taşınabilirlik ile kurum içi denetim, mühendislik yatırımını haklı çıkarıyorsa.
NVIDIA Triton Inference Server: ayrıntılı sunum denetimi için en iyi seçenek#
En uygun: Yapılandırılabilir bir çıkarım sunucusuna ihtiyaç duyan ve çevresindeki işlem, ağ, ölçeklendirme ve gözlemlenebilirlik yığınını işletmeye hazır altyapı ekipleri.
Güçlü yönler: NVIDIA Triton, birden fazla model arka ucunu, HTTP ve gRPC protokollerini, eşzamanlı model yürütmeyi, ölçümleri, model işlem hatlarını ve yapılandırılabilir zamanlamayı destekler. Dinamik toplu işleyicisi, ek kuyruk gecikmesi uygulamanın gecikme bütçesi içinde kaldığında iş hacmini artırmak için durumsuz istekleri birleştirebilir. Ultralytics, Triton ile Ultralytics YOLO sunma kılavuzu sağlar.
Dezavantajlar: Triton bir sunum altyapısıdır; uçtan uca yönetilen bir bilgisayarlı görü platformu değildir. Bu katmanları başka bir hizmet sağlamadığı sürece ekibiniz altyapı sağlama, otomatik ölçeklendirme, dağıtımlar, sertifikalar, erişim denetimi, günlük saklama ve olay müdahalesinden sorumludur. Dinamik toplu işleme de ücretsiz bir performans artışı değil, ayarlanması gereken bir tercihtir: daha büyük toplu işler kuyruk gecikmesini artırabilir.
Şu durumda seçin: GPU kullanımının, arka uç seçiminin, toplu işleme davranışının veya dağıtım topolojisinin deneyimli bir platform ekibi tarafından denetlenmesi gerekiyorsa.
Roboflow: Birden fazla dağıtım yolu sunan görsel iş akışları için en iyi seçenek#
En uygun: Bilgisayarlı görü iş akışı araçları ve yönetilen ya da kendi barındırdıkları çıkarım seçenekleri isteyen ekipler.
Güçlü yönler: Roboflow Inference, yönetilen dağıtımları, kendi barındırdığınız modelleri ve iş akışlarını destekler. Kendi barındırdığınız kurulumlarda çıkarım, kuruluşun bulut sunucusuna veya uç cihazına yerleştirilebilir; yönetilen seçenekler ise altyapı işlerini azaltır. İş akışı katmanı, tek bir tahmin çağrısının ötesine geçen uygulamalar için modelleri, mantığı ve entegrasyonları bir araya getirebilir.
Ödünleşimler: Doğru yol; seçilen modellere, iş akışı gereksinimlerine ve işletim sınırlarına bağlıdır. Kendi altyapını barındırmak, altyapı sorumluluğunu müşteriye geri yükler. Roboflow'un iş akışı soyutlaması ise uygulamanın gerektirdiği ön işleme, son işleme, güvenlik ve taşınabilirlik ihtiyaçlarına göre sınanmalıdır.
Şu durumda tercih et: Görsel bir iş akışı oluşturucu ve buluttan uca esnek dağıtım, genel amaçlı bir bulut ML platformunda standartlaşmaktan daha önemliyse.
Ultralytics Platform: bütünleşik bir Ultralytics YOLO iş akışı için en iyisi#
En uygun olduğu ekipler: Ayrı bir sunum yığını kurmadan Ultralytics YOLO modelini eğitimden yönetilen bir üretim uç noktasına taşımak isteyen ekipler.
Güçlü yönler: Ultralytics Platform dağıtımı, tarayıcıda test, paylaşımlı çıkarım, özel uç noktalar, model dışa aktarma ve üretim izlemeyi bir araya getirir. Yönetilen uç noktalar varsayılan olarak sıfıra ölçeklenme özelliğiyle 42 bölgeyi kapsar, tahmin API'si sunar ve verilerin ABD, AB veya AP bölgelerinde tutulacak şekilde sabitlenebilir. İzleme görünümü istek sayılarını, gecikme yüzdeliklerini, hata oranlarını, günlükleri ve sağlık denetimlerini izler.
Özellikle görüntü işleme alanında bu hizmeti hiper ölçekleyici hizmetlerinden ayıran özellik dışa aktarma yoludur: kamera tarafındaki dağıtımın gerçekten ihtiyaç duyduğu uç ve gömülü hedefler de dahil olmak üzere 21 biçim: TensorRT, OpenVINO, CoreML, LiteRT, Edge TPU, NCNN, MNN, RKNN, IMX500, Qualcomm QNN, Hailo, Ascend. Aynı eğitilmiş modelden, ikinci bir araç zincirine ihtiyaç duymadan hem yönetilen bir uç nokta hem de uçta çalışacak bir ikili dosya elde edilir. Bu alışılmadık bir özelliktir ve karma bulut-uç ortamlarında bu seçeneği kısa listeye almanın nedenidir.
Ek açıklama, eğitim, model yönetimi ve dağıtım aynı bilgisayarlı görü programının parçaları olduğunda bütünleşik iş akışı önem kazanır. Araçlar arasındaki devirleri azaltır ve uygulama geliştiricilerine seçilen kontrol noktasından uç noktaya tutarlı bir yol sunar.
Ödünleşimler: Yönetilen deneyim, Ultralytics YOLO modelleri etrafında tasarlanmıştır. Birbiriyle ilgisiz çeşitli model ailelerinden oluşan bir ortamı çalıştıran ekipler, geniş kapsamlı bir ML platformunu veya tüm iş yüklerinde standartlaştırabilecekleri bir çıkarım sunucusunu tercih edebilir. Sıfıra ölçeklenme ayrıca soğuk başlatma ödünleşimi doğurur; bu nedenle gecikmeye duyarlı hizmetlerde boşta kalma dönemlerinden sonraki davranış sınanmalıdır. Bu karşılaştırmadaki açık ara en yeni platform da budur: Triton, SageMaker, Vertex AI ve Azure Machine Learning, üretim trafiğini büyük ölçekte sunma konusunda uzun bir operasyonel geçmişe sahipken Ultralytics Platform Mart 2026'da kullanıma sunuldu. Yıllarca kanıtlanmış güvenilirlik belirleyici ölçütse bu, diğer seçeneklerden birini tercih etmek için geçerli bir nedendir.
Şu durumda tercih et: Görüntü işleme yığınının merkezinde Ultralytics YOLO varsa, modelden uç noktaya geçiş hızı önemliyse ve ekip özel ortamlar için dışa aktarma yolu sunan yönetilen bir izleme çözümü istiyorsa.
Kısa listedeki seçenekleri puanlama#
Özellikleri saymak yerine ağırlıklı bir puan kartı kullan. Basit bir satın alma puanlamasında her ölçüte toplamı 100 olan bir ağırlık verebilir, her platformu bir ile beş arasında puanlayabilir ve puanla ağırlığı çarpabilirsin. Kesin gereksinimleri geçer/kalır eşikleri olarak belirle; böylece yüksek puan, veri yerelliği veya güvenlik konusundaki bir başarısızlığı telafi edemez.
| Ölçüt | Neyi sınamalı | Kaydedilecek kanıt |
|---|---|---|
| Uçtan uca gecikme | Isınma ve boşta kalma dönemlerinden sonra kullanılan temsili görüntüler ve videolar | Medyan gecikme, kuyruk gecikmesi, soğuk başlatma gecikmesi, girdi boyutu |
| İş hacmi | Hedef çözünürlükte sürekli ve ani yük tekrar oynatımı | Tamamlanan çıkarımlar, kuyrukta bekleme süresi, reddedilen istekler |
| Model uyumluluğu | Üretimde kullanılan modelin ve dışa aktarma biçiminin aynısı | Dönüştürme adımları, desteklenmeyen operatörler, çıktı eşleşmesi |
| Veri yerelliği | Piksellerin, etiketlerin, günlüklerin ve meta verilerin izlediği tüm yollar | Mimari şeması ve saklama ayarları |
| Ölçeklendirme | Boşta kalma sonrasında ölçeği artırma, azaltma ve kurtarma | Kapasiteye ulaşma süresi, asgari örnek sayısı, arıza davranışı |
| Gözlemlenebilirlik | İstekler, gecikme, hatalar, kullanım, günlükler ve sağlık | Kontrol paneli/API kapsamı ve saklama süresi |
| Sürüme alma | Değiştirme, geri alma ve trafik yönlendirme prosedürü | Dağıtım kaydı ve kurtarma süresi |
| Operasyonlar | Rutin bakım ve olay sahipliği | Belirlenmiş sorumlu, çalıştırma kılavuzu, yükseltme yolu |
| Maliyet | Üretimdeki trafik profilinin tamamı | İşlem gücü, depolama, aktarım, boşta kapasite ve destek |
Bir sağlayıcının istek, kredi, GPU-saat veya uç nokta-saat değerlerini doğrudan karşılaştırılabilirmiş gibi kullanma. Her teklifi; aynı görüntüler veya video dakikaları, çözünürlük, trafik düzeni, kullanılabilirlik hedefi ve saklama politikası için iş yükü düzeyinde maliyete dönüştür.
Adil bir kavram kanıtı#
Değerlendirmeyi sabitlenmiş bir test paketiyle yürüt:
- Üretimi temsil eden bir model kontrol noktası seç ve görevini, girdi boyutunu ve çıktı şemasını kaydet.
- Sabit bir görüntü kümesi oluştur; normal talebi, ani yükleri ve bir boşta kalma dönemini içeren bir tekrar oynatma izi ekle.
- Güven eşiği, kesişim-birleşim, ön işleme ve son işleme ayarlarını her yerde aynı şekilde uygula.
- Her uç noktayı belgelenmiş bir kurala göre ısıt, ardından soğuk başlatma davranışını ölçmek için boşta kalma aralığından sonra testi tekrarla.
- Hızları karşılaştırmadan önce çıktı eşleşmesini doğrula. Tahminleri değiştiren daha hızlı bir uç nokta eşdeğer değildir.
- Uçtan uca gecikmeyi, iş hacmini, hataları, kuyruk davranışını, kaynak kullanımını ve kurtarma davranışını kaydet.
- Veri aktarımı ve gereken boşta kapasite dahil, ölçülen ve üretimi temsil eden yükü kullanarak maliyeti hesapla.
- Model değiştirme ve geri alma işlemlerini yürüt. Operatör adımlarını ve varsa hizmet kesintisini kaydet.
Sonuç, evrensel bir kazanan ilan etmek yerine iş yüküne en uygun seçeneği belirlemelidir. Bütünleşik bir platform üretime geçiş süresinde öne çıkabilir; çıkarım sunucusu ise yetkin bir ekip onu yüksek kullanım oranında ayarlayıp işletebildiğinde daha iyi olabilir.
Sık sorulan sorular
Hayır. Bir çıkarım sunucusu modelleri çalıştırır ve tahmin arayüzleri sunar. Bir platform; model yönetimi, dağıtım düzenlemesi, otomatik ölçeklendirme, izleme, yönetişim ve yaşam döngüsü iş akışları gibi ek özellikler sağlayabilir. NVIDIA Triton öncelikle bir sunucudur; Ultralytics Platform ve hiper ölçekleyici hizmetleri ise daha kapsamlı yönetilen katmanlar sunar.
Esnek kapasite, merkezi yönetim ve bölgesel hizmetler iş yüküne uygunsa bulutu kullan. Ağ güvenilirliği, veri yerelliği, bant genişliği veya yanıt süresi kameraya yakın işlemeyi gerektiriyorsa uçta ya da yerinde çıkarım kullan. Birçok program ikisini birden kullanır: anlık kararlar için uçta çıkarım, yönetim, yeniden eğitim veya toplu analiz için bulut hizmetleri.
Uçtan uca kuyruk gecikmesini, sürdürülebilir iş hacmini, kuyrukta bekleme süresini, hata ve ret oranlarını, soğuk başlatma davranışını, kaynak kullanımını ve çıktı eşleşmesini izle. Tek başına model yürütme süresi, veri aktarımını ve uygulama işlemeyi hesaba katmaz.
Hayır. Otomatik ölçeklendirme, yapılandırılan sinyallere ve kullanılabilir kapasiteye göre talebe yanıt verir. Ölçek artırma süresi, soğuk başlatmalar, kuyrukta bekleme, GPU sağlama ve asgari kapasite gecikmeyi etkiler. Tam ölçeklendirme politikasını, üretimi temsil eden bir trafik iziyle sınamalısın.
Evet. Ultralytics, bulut, uç ve yerel çalışma ortamlarında dağıtım için model dışa aktarmayı destekler. Uygun dışa aktarma biçimi hedef donanıma ve sunum yığınına bağlıdır. Ekipler desteklenen dışa aktarımları NVIDIA Triton gibi sistemler üzerinden de sunabilir.
Kullandığın model aileleri için bütünleşik veri, eğitim ve dağıtım iş akışları teslimat süresini kısaltıyorsa görüntü işleme platformunu seç. Bulut yerel kimlik, ağ iletişimi, yönetişim ve geniş bir çoklu model ortamı daha önemli gereksinimlerse hiper ölçekleyici hizmetini seç. Karar vermeden önce ikisini de aynı kavram kanıtına göre doğrula.
