Bilgisayarlı görü modellerini dünya çapındaki 42 bölgede dağıt
Eğitilmiş modelleri, birkaç tıklamayla tarayıcı testinden üretim uç noktalarına taşı; özel uç noktalar, dağıtım izleme ve 22 dışa aktarma biçimi seni bekliyor.
Küresel ölçekte üretime dağıtım yap
Eğitilmiş modelleri dünya genelinde kullanılabilirlik, geniş dışa aktarma desteği ve Ultralytics ekosisteminde başarısı kanıtlanmış kullanım hacmiyle üretime taşı.
Modelini tarayıcıda test et
Eğitilmiş her modelde yerleşik bir Predict sekmesi bulunur. Bir görüntü yükle veya kameranı aç; sınırlayıcı kutular anında görünür.
Dünya çapında 42 bölgeye dağıtım yap
Modellerini Amerika, Avrupa, Asya-Pasifik ve Orta Doğu'daki özel uç noktalara dağıt. Her uç noktanın kendine ait bir URL'si, yapılandırılabilir CPU ve belleği, ayrıca istekler, gecikme, hatalar ve günlükler için izleme özellikleri vardır.
İş yüküne uygun boyutlardaki uç noktalar
Dahil olan boyutla başla veya her uç noktanın ihtiyaç duyduğu CPU ve bellek miktarını seç.
- Varsayılan olarak sıfıra ölçeklenir:Dahil olan boyut boşta kaldığında sıfıra ölçeklenir ve çalışma süresi için ücret alınmaz.
- Platform API hız sınırı yok:İstekler Platform API hız sınırlayıcısından geçmek yerine doğrudan uç noktanıza gider.
- Yapılandırılabilir kaynaklar:İş yüküne uygun CPU (1-8 çekirdek) ve bellek (2-32 GB) miktarını seç. Özel boyutlarda çalışma süresi için ücretlendirilen bir örnek sürekli hazır tutulur.
22 dışa aktarma biçimi. Senin modelin. Her ortam.
Ultralytics Platform, yüksek performans için bulut ve uç dağıtımını destekler. Tüm Ultralytics YOLO modelleri, ortamlar arasında verimli çalışacak şekilde yerel olarak optimize edilmiştir; yüksek doğruluk, güvenilir performans ve hesaplama kaynakları sınırlı uç cihazlarda bile uyumluluk sağlar.
Üretimdeki her şeyi izle
Dağıtımlar panosundan uç nokta isteklerini, gecikmeyi, hataları ve günlükleri takip et. Özel uç noktalar ayrıca canlı tahmin istatistikleri ve inceleyip veri kümesine kaydedebileceğin geçici örnekler sunar.
- İstekler, gecikme ve hatalar:24 saatlik HTTP hacmi, hacim ağırlıklı P95 gecikme ve %5'in üzerindeki hata oranları için uyarılar.
- Sağlık kontrolleri ve günlükler:Otomatik yeniden deneme özelliğine sahip canlı uç nokta durumu ve sorunları hızla teşhis etmek için önem derecesine göre filtrelenmiş günlükler.
- Geçici örnekler:Özel uç noktalardaki örneklenmiş tahminleri incele. Örnekler uç nokta belleğinde tutulur; saklamak istediğin yararlı görüntüleri bir veri kümesine kaydet.
- Tahmin istatistikleri:Model görevinin desteklediği durumlarda sınıf sayıları, güven, çıkarım süresi ve uzamsal ısı haritaları. Sunum örneği değiştirildiğinde istatistikler sıfırlanır.
Dakikalar içinde entegre et
Dağıtılan her uç nokta, gerçek uç nokta URL'in ve API anahtarınla önceden doldurulmuş, Python, JavaScript ve cURL için otomatik oluşturulan kod örnekleriyle birlikte gelir. Herhangi bir uygulamadan çıkarım istekleri göndermeye başlamak için kopyala, yapıştır ve çalıştır.
YOLO26 çıkarımını dene
Gerçek zamanlı nesne algılamayı görmek için bir görseli sürükleyip bırak
Nasıl dağıtım yapacağını öğren!
Eğitilmiş bir modeli nasıl test edeceğini, küresel bir uç noktaya nasıl dağıtacağını ve istekleri, gecikmeyi ve canlı tahminleri nasıl izleyeceğini gör.
Müşterilerimiz ne diyor
Ultralytics Platform bizim için oyunun kurallarını değiştirdi. Veri bilimcilerimizin veri kümeleri oluşturmasını, bulut işlem kaynaklarını kullanarak yeni modelleri hızla eğitmesini, farklı model ayarlarıyla yapılan deneyleri karşılaştırmasını ve sonunda her sorun için en iyi modeli belirlemesini çok kolaylaştırıyor. Nesne tespiti, örnek segmentasyonu ve anlamsal segmentasyon deneyleri için ilk başvurduğumuz araç hâline geldi.
Tyler Biesel, Yazılım Mühendisliği Müdürü
Ultralytics YOLO modelleri, yapay zekâ hizmeti uygulama hızımızı %25,2 artırmamıza yardımcı oldu. Dağıtımları kolay ve gerçek dünyada mükemmel performans sunuyor; operasyonel performanstan ödün vermeden daha yüksek hız, doğruluk ve ölçeklenebilirlik sağlıyorlar.
Ultralytics YOLO26, Axelera platformunda sorunsuz çalışarak minimum entegrasyon çabasıyla uç yapay zekâ dağıtımını hızlandırıyor. Müşterilerin geliştirmeden üretime daha hızlı geçmesine yardımcı olan donanım ve yazılım iş birliği tam da böyle olmalı.
Alexis Crowell, Küresel Pazarlama Direktörü ve Amerika Kıtası Genel Müdürü
Ultralytics YOLOv8 nano ile uçta yeniden eğitim yapıp haftalar yerine saatler içinde yeni bir model gönderebiliyoruz; üstelik verilerin yalnızca küçük bir bölümünü aktarıyoruz. Bu doğruluk ve küçük ayak izi birleşimi, ortamlarımızın tam da ihtiyaç duyduğu şey.
Ultralytics sayesinde diğer modellere kıyasla daha yüksek doğrulukla hızı artırabildik. CUDA, TensorRT, ONNX ve OpenVINO gibi çeşitli çerçevelerle uyumluluk, Ar-Ge aşamasında ağırlıklara ince ayar yaparken ve ardından kullandığımız donanıma göre optimize ederken çok yardımcı oldu.
Ultralytics YOLO modellerinin STM32 mikrodenetleyicilerimizdeki performansı, uçta bilgisayarlı görü için yeni ufuklar açıyor. Sorunsuz entegrasyon ve birden fazla model varyantına yönelik destek sayesinde geliştiriciler, ölçeklenebilir ve hızlı tepki veren gömülü görü çözümleri geliştirmek için ihtiyaç duydukları her şeye sahip.
Olağanüstü doğruluk ve verimlilikle görsel verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürüyorlar. Ultralytics YOLOv8'i SSS'nin (Sony Semiconductor Solutions Corporation) IMX500 sensörüyle birleştiren bu ortaklık, yüksek performanslı görsel veri işlemeye dayanan işletmelerin gerçek zamanlı karar alma süreçlerini iyileştiren güçlü, cihaz üzerinde çalışan yapay zekâ yetenekleri sunuyor.
Wei Tang, İş Geliştirme Müdürü
Ultralytics'in YOLO modelleri, yapay zekâ sektöründe oyunun kurallarını değiştiriyor. YOLOv5 ve YOLOv8 modelleri; kullanım kolaylıkları, son teknoloji performansları ve doğrulukları nedeniyle geliştiriciler tarafından tercih ediliyor. OpenVINO ile birlikte kullanıldıklarında bu modeller, modern CPU'larda kutudan çıkar çıkmaz mümkün olan en iyi performansı sunma potansiyeline sahip.
Önce bir model eğitmen mi gerekiyor?
Ultralytics Platform; açıklama ekleme, eğitim ve dağıtımı tek bir platformda bir araya getirir.
Sektör çözümlerini keşfet
Ekiplerin Ultralytics bilgisayarlı görü teknolojisini üretim ortamlarında nasıl kullandığını gör.
Sporda bilgisayarlı görü
Hava görüntüleri için bilgisayarlı görü
Havacılıkta bilgisayarlı görü
Güvenlikte bilgisayarlı görü
Robotikte bilgisayarlı görü
Lojistikte bilgisayarlı görü
Perakendede bilgisayarlı görü
Sağlık hizmetlerinde bilgisayarlı görü
Üretimde bilgisayarlı görü
Otomotivde bilgisayarlı görü
Tarımda bilgisayarlı görü
Kurumsal düzeyde güvenlik ve uyumluluk
Güvenle geliştir ve dağıt. ISO 27001 sertifikalı, SOC 2 denetiminden geçmiş ve HIPAA uyumluluğu desteği sunar.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
GDPR ve CCPA
Sık sorulan sorular
Evet. Planının izin verdiği kadar 42 bölgeden birine model dağıtabilirsin: Ücretsiz planda 3, Pro'da 10 ve Enterprise'ta sınırsız uç nokta; sayım çalışma alanının tamamını kapsar. Kullanıcılarına yakın bir dağıtım gecikmeyi azaltabilir.
Varsayılan uç nokta boyutu (1 vCPU, 2 GiB), istekleri yanıtlarken bile ücretsizdir ve boşta kaldığında sıfıra ölçeklenir. 8 vCPU ve 32 GiB'ye kadar özel boyutlar tek bir örneği çalışır durumda tutar; boyut ve bölgeye bağlı ücretlerle, boşta kalma süresi de dâhil olmak üzere çalışma süresi için kredilerden ücret alınır. Paylaşımlı çıkarım her plana dâhildir.
Paylaşımlı çıkarım, 3 bölgede çok kiracılı bir hizmette çalışır ve API anahtarı ya da çağıran başına dakikada 20 istekle sınırlıdır; bu nedenle test için uygundur. Özel uç nokta, 42 bölgeden herhangi birinde yer alan, kendine ait URL'si ve API anahtarı bulunan tek kiracılı bir hizmettir. Doğrudan buraya gönderilen istekler bu sınıra tabi değildir; ancak her uç nokta tek bir örnek çalıştırır ve meşgulken istekleri reddedebilir. Bu nedenle üretime almadan önce yük testi yap.
Yeni bir uç nokta, modele ve bölgeye bağlı olarak genellikle birkaç dakika içinde hazır olur. Varsayılan boyuttaki uç noktalar boşta kaldığında sıfıra ölçeklenir; bu nedenle sessiz bir dönemin ardından gelen ilk isteğin yanıtlanması, uç nokta başlatılırken yaklaşık bir dakika sürebilir.
Model dağıtımı, eğitilmiş bir modeli uygulamadan gönderilen görüntüler veya video kareleri gibi yeni veriler üzerinde tahmin yapmaya hazır hâle getirir. Ultralytics Platform'da bir modeli tarayıcıda test edebilir, 42 bölgeden herhangi birindeki özel uç noktaya dağıtabilir, uygulaman üzerinden çağırabilir ve izleyebilirsin; üstelik bunların tümünü aynı çalışma alanından yapabilirsin.
Görüntüleri veya desteklenen video dosyalarını uç noktanın REST API adresine gönder; derinlik modelleri yalnızca görüntü kabul eder. Her dağıtım sayfasında Python, JavaScript ve cURL örnekleri bulunur. Çalışma alanı sahipleri ayrıca Predict sekmesinden bir web kamerasında veya internetten erişilebilen bir RTSP kamerada uç nokta çalıştırabilir (yerel ağ adresleri desteklenmez); özel boyutlu uç noktalar arka planda tek bir IP kamerayı izlemeye devam edebilir.
Evet. Hedef donanımın için modelini dışa aktar ve çevrimdışı kullanım da dahil olmak üzere kendi sunucularında veya uç cihazlarında çalıştır. Biçimler arasında NVIDIA Jetson için TensorRT, OpenVINO, CoreML, LiteRT, NCNN, RKNN, Hailo ve Qualcomm bulunur; kullanılabilir biçimler modele ve göreve bağlıdır. Modeli AGPL-3.0 yükümlülükleri olmadan tescilli ürünlerde kullanmak için Ultralytics Enterprise License gerekir.
Bugün dağıtıma başla!
Eğitilmiş modellerini özel uç noktalar ve dağıtım izleme ile 42 küresel bölgede üretime taşı.