部署中的专用推理端点与共享推理

最近，我们推出了Ultralytics ，这是一个端到端的解决方案，将整个计算机视觉工作流整合到一个平台中，涵盖从数据集准备、模型训练到推理、部署和监控的各个环节。 

该平台基于计算机视觉领域的反馈构建而成，旨在通过提供支持视觉人工智能应用全生命周期的集成功能，简化开发过程的每个阶段。

例如，模型训练完成后，下一步就是将其部署，以便在实际应用中运行推理并进行预测。该平台提供了多种部署选项，使这一过程变得简单明了。

您可以将模型导出以便在自己的环境中运行，使用共享推理功能进行快速测试，或部署专用端点以构建可扩展且适合生产环境的应用程序。这些部署选项均可用于运行 AI 推理，但它们针对不同的阶段和用例而设计。 

模型导出功能让您能够完全掌控在自有基础设施上运行模型；共享推理功能让您无需配置即可轻松进行测试和实验；而专用端点则专为可靠的大规模生产工作负载而设计。

乍一看，共享推理和专用端点似乎非常相似。两者都允许您向模型发送 API 请求并接收结构化预测结果，从而轻松将视觉 AI 集成到应用程序中。

然而，随着工作负载的增加以及计算机视觉应用开始处理实时推理请求，这些选项之间的差异就变得愈发重要。在本文中，我们将深入探讨共享推理与专用端点的区别、它们的对比情况、何时使用哪种方案，以及为何随着应用程序的扩展，专用端点会成为更优的选择。

使用共享推理进行部署的概述

共享推理是一种简便的方式，可让您在无需搭建任何基础设施、也无需担心GPU 、框架集成或运行时配置的情况下，直接对模型进行 AI 推理。一旦模型完成训练或微调，您即可通过该平台直接使用它进行预测。

在此配置中，您的模型将在覆盖美国、欧洲和亚太等几个核心区域的共享多租户计算资源上运行。请求会自动路由到可用的服务，因此您无需配置GPU 或运行时环境。所有操作均由系统自动处理，让您轻松上手。

使用共享推理时，REST API Python CLI 等工具REST API 向模型发送请求，并接收结构化的 JSON 输出，例如检测到的物体、置信度评分以及其他预测详情。这使得测试模型并将其集成到应用程序中变得非常顺畅。

由于该系统为共享系统，因此主要面向开发、测试及轻量级使用场景。它非常适合用于验证预测结果和构建早期集成。同时，系统性能可能会因负载情况而有所波动，且每个 API 密钥的请求速率限制为每分钟 20 次，因此不太适合高吞吐量的生产环境工作负载。

总体而言，共享推理最适合用于开发初期，此时的重点在于理解和改进模型，之后再转向更大规模的应用。

使用专用端点在全球范围内部署模型

专用端点是单租户推理服务，您的视觉 AI 模型将在隔离的计算资源上运行。每个端点都有独立的运行时环境，配备可配置的资源（如CPU 内存），无需共享基础设施，从而让您能够更好地掌控性能。

将模型部署为专用端点时，系统会为其分配一个唯一的 API URL，并使用您的 API 密钥进行身份验证，从而便于将其集成到应用程序中。这些端点可部署在43 个全球区域中，使您能够在更接近用户的位置运行推理，从而降低延迟。

其关键优势之一是自动扩展。端点会根据传入的请求自动调整，在流量增加时扩展以应对更高负载，在需求下降时缩减规模。由于默认启用了“缩减至零”功能，端点在空闲时会自动关闭，并在需要时重新启动，从而帮助优化资源利用率。

换句话说，专用端点专为生产环境的工作负载而设计。与共享推理相比，它们能提供更稳定的低延迟、更高的吞吐量以及更强的可靠性。 

此外，专用端点没有速率限制。请求会直接发送到您的端点，因此您能处理的流量大小取决于您的配置和扩展情况，而非固定的限制。

此外，内置的监控、日志、健康检查以及可预测的运行时和启动行为，使得在所有套餐中都能轻松track 并保持部署的稳定性。在免费套餐中，冷启动通常需要 5 到 45 秒；而在 Pro 套餐中，端点始终保持预热状态，从而带来更快且更可预测的推理性能。

简而言之，专用终端设备非常适合需要可靠、可扩展且高性能推理的实时视觉人工智能应用。

共享推理与专用端点：核心差异

下面我们将详细对比共享推理与专用端点的差异：

• 延迟：在共享环境中，由于资源共享，延迟可能会有所波动；而专用端点则能提供更稳定、低延迟的响应。
• 区域：共享推理功能仅在部分区域（美国、欧盟、AP）可用，而专用端点则支持在全球43个区域进行部署。
• 可扩展性：在共享推理中无法配置扩展，而专用端点会根据传入流量自动进行扩展。
• 速率限制：共享推理功能受速率限制（每个 API 密钥每分钟 20 次请求或 API 调用），而专用端点则不受平台速率限制。
• 定价：在测试和开发阶段，共享推理功能已包含在内，无需额外付费；而专用端点则提供更高的控制权和可扩展性，具体费用取决于资源配置和部署需求。

为什么专用端点更适合生产环境的工作负载

随着人工智能和机器学习应用从测试阶段迈向实际应用，性能、可扩展性和可靠性变得至关重要。正因如此，专用终端设备相较于共享推理方案具有明显的优势。

借助专用端点，您的预训练模型或自定义模型将在独立的计算资源上运行，因此性能不会受到其他用户的影响。这有助于保持低延迟且稳定的性能，这对视频分析和监控系统等实时应用至关重要。

例如，设想一个处理多家门店实时监控视频的零售分析系统。通过在全球 43 个地区部署端点，推断计算可以在更接近各门店的位置运行，从而降低延迟并提升响应速度。 

在共享推理环境中，由于资源共享且区域受限，繁忙时段的性能可能会有所波动。

专用端点还能处理更大的流量，并根据需求自动扩展。凭借内置的监控、日志和健康检查功能，它们能提供更可预测的性能，因此非常适合大规模且持续的 AI 工作负载。

共享推理在视觉AI工作流中的定位

在了解共享推理与专用端点的区别时，您可能会好奇：共享推理在整体计算机视觉工作流中扮演着怎样的角色。

让我们再次看看零售分析的例子。在将视觉解决方案部署到多家门店之前，团队通常需要测试其在真实数据上的表现，并根据测试结果对其进行优化。

共享推理功能让这一过程变得简单：您无需搭建基础设施，即可发送来自店内摄像头的样本图像或视频帧，并快速查看预测结果。这对于测试模型行为、排查错误预测以及在不同条件下（例如光线变化或店内布局变化）验证结果尤为有用。

通过这种迭代方式，团队可以在模型投入生产前提高其准确性和可靠性。一旦模型在这些测试场景中表现良好，即可将其部署到专用端点，以便在多个地点进行实时应用。

共享推理在低频或使用频率较低的场景中同样表现出色。例如，一家小型零售店可以利用它来不定期分析客流量，或查看特定时段的顾客活动，而无需进行全面的大规模部署。在这些情况下，它提供了一种简单且经济高效的方式，可按需运行推理任务。

专用端点的实际应用场景

随着人工智能应用的范围超越测试领域，部署方式的选择开始直接影响性能、可扩展性和用户体验。专用端点因能提供稳定的性能、低延迟以及处理大规模工作负载的能力，已在各行各业得到广泛应用。

以下是一些常见的使用场景，展示了专用端点在实际应用中的具体用法：

• 零售 与视频分析：零售连锁企业可利用计算机视觉track 动线、识别热门商品，并实时监控店内活动。专用终端设备确保在多个门店地点都能保持快速且一致的推理性能，即使在客流高峰时段也不例外。
• 制造 与质量检测：在生产线上，模型能够detect 产品在系统中流转时detect 异常。专用终端设备支持持续的实时推理，帮助团队及早发现问题，在不影响生产效率的前提下维持产品质量。
• 医疗保健 及医学影像：医疗服务 提供者和诊断实验室可借助视觉模型来分析X光片或扫描图像等医学影像。专用终端设备能提供可靠且稳定的性能，这对处理敏感数据和时间紧迫的诊断至关重要。
• 仓库与物流自动化：大型仓库通常运行多个相同的系统，例如传送带和分拣线，这些系统实际上构成了同一配置的复本。计算机视觉模型可以监控每个复本，以detect 卡顿或包裹错路等detect 。专用终端设备可确保所有复本在实时运行中保持一致的推理结果。

从共享推理向专用端点过渡

Ultralytics 的一大核心优势在于，随着应用程序的扩展，您可以非常轻松地从共享推理环境迁移到专用端点。您无需更换工具或重新构建环境，即可在同一环境中直接过渡到生产就绪的部署。

在使用共享推理对模型进行测试后，迁移到专用端点是顺理成章的下一步。您可以将同一模型部署到端点，选择您偏好的区域和计算资源，并在应用程序中更新端点 URL。整体集成流程保持不变，因此发送请求或处理响应的方式几乎无需更改。

这意味着您只需点击几下，即可从测试环境无缝切换到生产环境。随着工作负载的增加或应用程序对性能一致性的要求提高，您可以迁移到专用端点，而不会中断现有工作流程。

如需进一步了解如何在Ultralytics 使用专用端点部署模型，请查阅Ultralytics 官方文档。

主要要点

共享推理是进行测试和实验的绝佳起点，但生产环境的工作负载需要更高的一致性和可扩展性。随着应用程序的扩展，专用端点能够提供支持实际应用所需的性能和可靠性。这使得它们成为大多数生产部署的最佳选择。

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