Ultralytics Inference

YOLO çıkarımı, geliştirdiğin her yerde

Tek bir Rust destekli çıkarım paketiyle görsel yapay zekâyı yerel uygulamalarda ve tarayıcıda çalıştır. Python sunucusu gerekmez.

Demoyu dene GitHub'da görüntüle

Tek motor. Daha fazla çalışma ortamı.

Yerel uygulamalarda ve web'de aynı YOLO görevleriyle geliştirme yap.

Yerel Rust

ONNX modellerini CPU'da veya desteklenen hızlandırıcılarda görüntüler, videolar ve canlı yayınlarla çalıştır.

Tarayıcıda

Kullanılabilir olduğunda WebGPU'yu kullan; otomatik olarak CPU'ya geç ve çıkarım sunucusu kullanma.

Yedi görsel görev

Algıla, segmentlere ayır, sınıflandır, derinlik ve poz tahmini yap veya yönlendirilmiş kutularla çalış.

Canlı dene

YOLO26'yı tarayıcında gör

Bir görev ve model seç. Görüntüler ve web kamerası cihazında kalır; model ilk kullanımda indirilir.

Hız için tasarlandı

Verilerine yakın, hızlı çıkarım

Rust işlem hattı ön işleme ve sonuçları yönetirken, optimize edilmiş çalışma ortamları modeli cihazında çalıştırır.

9.3 ms

WebGPU'da YOLO26n algılama

24.2 ms

CPU'da YOLO26n algılama

FP32 640×640 YOLO26n algılama için ısınma sonrasındaki ortalama model çıkarım süresi; Apple M4 üzerinde Chrome 153, @ultralytics/yolo 0.0.48 ve LiteRT.js 2.5.3 ile ölçülmüştür. Demonun ilk çalıştırması ve diğer cihazlar daha yavaş olabilir. Kıyaslama ayrıntılarını gör.

Paketini seç

Rust ile başla veya YOLO'yu web uygulamana taşı.

Rust

ONNX Runtime, CLI ve hızlandırıcı desteğiyle yerel YOLO çıkarımı.

cargo add ultralytics-inference

crates.io'da görüntüle

Web (npm)

Rust ve WebAssembly destekli, JavaScript ve TypeScript'te YOLO çıkarımı.

npm install @ultralytics/yolo @litertjs/core

npm'de görüntüle

Başla

Ultralytics Inference ile geliştir

Belgeleri incele, örnekleri çalıştır ve YOLO'yu sonraki projen için kullan.

Belgeleri oku GitHub'da görüntüle