部署时的专用推理端点与共享推理对比

最近，我们推出了 Ultralytics Platform，这是一个端到端的解决方案，将整个计算机视觉工作流程集中在一处，涵盖了从数据集准备、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社区的反馈而构建，旨在通过提供支持视觉 AI 应用全生命周期的集成功能，简化开发的每一个阶段。

例如，一旦 模型训练完成，下一步就是进行部署，以便在实际应用中进行推理和预测。该平台通过提供多种 部署选项 使这一过程变得简单直接。

你可以导出模型以在自己的环境中运行、使用共享推理进行快速测试，或部署专用端点以支持可扩展的生产级应用。这些部署选项都可以让你运行 AI 推理，但它们是为不同的阶段和用例而设计的。

图 1. Ultralytics Platform 实现可扩展的全球视觉 AI 模型部署 (来源)

模型导出让你拥有在自有基础设施中运行模型的完全控制权；共享推理无需配置即可轻松进行测试和实验；而专用端点则是为可靠的大规模生产工作负载而构建的。

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

然而，随着你的工作负载增长，且你的计算机视觉应用开始处理实时推理请求时，这两者之间的差异就变得尤为重要。在本文中，我们将深入探讨共享推理和专用端点，了解它们的对比、适用场景，以及为什么随着应用规模的扩大，专用端点会成为更好的选择。

Link to this section使用共享推理部署的概述#

共享推理 是一种简单的 AI 推理运行方式，你无需设置任何基础设施，也无需担心 GPU 类型、框架集成或运行时配置。模型训练或微调完成后，你就可以通过该平台直接使用它进行预测。

在此设置下，你的模型运行在横跨美国、欧洲和亚太地区等少数几个核心区域的共享式多租户计算资源上。请求会自动路由到可用服务，因此你无需配置 GPU 实例或运行时环境。一切都为你处理好了，让你能轻松上手。

当你使用共享推理时，你可以通过 REST API（使用 Python 或 CLI 等工具）向模型发送请求，并接收结构化的 JSON 输出，例如检测到的对象、置信度分数及其他预测详情。这使得测试模型并将其集成到应用中变得非常顺畅。

由于系统是共享的，它主要是为开发、测试和轻量级使用而设计的。它非常适合验证预测结果和构建早期集成。与此同时，性能可能会因系统负载而异，且每个 API Key 的使用受到每分钟 20 次请求的速率限制，因此不太适合高吞吐量的生产工作负载。

总体而言，共享推理最适合早期开发阶段，重点在于在转向更大规模应用之前理解和改进你的模型。

Link to this section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，你的视觉 AI 模型运行在隔离的计算资源上。你无需共享基础设施，每个端点都有自己的运行时，并带有可配置的 CPU 和内存等资源，从而让你对性能拥有更多控制权。

当你将模型部署为专用端点时，它会被分配一个唯一的 API URL 并使用你的 API Key 进行身份验证，使其易于集成到应用中。这些端点可以部署在 43 个全球区域，让你能在靠近用户的地方运行推理，从而降低延迟。

图 2. 你可以在 43 个全球区域部署专用端点 (来源)

自动扩缩容是其主要优势之一。端点会根据传入请求自动调整，在流量增加时自动扩展，在需求下降时自动收缩。默认开启的“缩容至零”功能允许端点在空闲时关闭并在需要时重启，从而帮助优化资源使用。

换句话说，专用端点是专为生产工作负载而设计的。与共享推理相比，它们提供了更稳定、更低的延迟、更高的吞吐量和更强的可靠性。

此外，专用端点没有速率限制。请求直接发往你的端点，因此你能够处理的流量取决于你的设置和扩缩容能力，而非固定的限制。

除此之外，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，使得跨所有计划跟踪性能和维持稳定部署变得简单。在免费计划中，冷启动通常需要 5 到 45 秒，而 Pro 计划的端点则会保持预热状态，从而带来更快、更可预测的推理性能。

简而言之，专用端点是需要可靠、可扩展且高性能推理的实时视觉 AI 应用的理想选择。

Link to this section共享推理与专用端点的核心区别#

以下是共享推理和专用端点的详细对比：

• 延迟： 在共享环境中，由于资源共享，延迟可能会有所波动，而专用端点则提供更稳定、低延迟的响应。
• 区域： 共享推理仅在少数几个区域（美国、欧盟、亚太）可用，而专用端点支持在全球 43 个区域进行部署。
• 可扩展性： 共享推理无法配置扩缩容，而专用端点会根据传入流量自动扩展。
• 速率限制： 共享推理有速率限制（每个 API Key 每分钟 20 次请求或 API 调用），而专用端点没有平台层面的速率限制。
• 定价： 共享推理包含在内，无需额外费用，适用于测试和开发；而专用端点提供更多的控制和可扩展性，费用取决于资源配置和部署需求。

Link to this section为什么专用端点更适合生产工作负载#

随着 AI 和机器学习应用从测试走向实际使用，性能、可扩展性和可靠性变得至关重要。这就是为什么专用端点比共享推理具有明显优势的原因。

使用专用端点，你的预训练或自定义模型运行在专属计算资源上，因此性能不会受到其他用户的影响。这有助于保持低且稳定的延迟，这对于视频分析和监控系统等实时应用非常重要。

图 3. 使用专用推理端点部署的概览 (来源)

例如，考虑一个处理多个门店实时摄像头的零售分析系统。通过在 43 个全球区域部署端点，推理可以在更靠近每个门店的地方运行，从而降低延迟并提高响应速度。

而使用资源共享且区域受限的共享推理，在高峰时段性能可能会发生波动。

专用端点还可以处理更高的流量，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，它们提供了更可预测的性能，非常适合大规模和持续的 AI 工作负载。

Link to this section共享推理在视觉 AI 工作流程中的定位#

在你探索共享推理和专用端点之间的差异时，你可能想知道共享推理在整个计算机视觉工作流程中处于什么位置。

让我们再次以零售分析为例。在将视觉解决方案部署到多个门店之前，团队通常需要测试它在真实数据上的表现，并根据结果进行改进。

共享推理通过让你发送来自门店摄像头的样本图像或视频帧，并快速查看预测结果（而无需设置基础设施）来简化这一过程。这对于测试模型行为、调试不正确的预测以及在不同条件（如光照变化或门店布局更改）下验证结果特别有用。

通过这种迭代方式，团队可以在投入生产之前提高模型的准确性和可靠性。一旦模型在这些测试场景中表现良好，就可以部署到专用端点，以便在多个地点进行实时使用。

共享推理也非常适合低频或偶尔使用的应用。例如，一家小型零售店可能只需偶尔分析客流量或在特定时间查看客户活动，而无需进行全面部署。在这些情况下，它提供了一种简单且经济高效的按需运行推理方式。

Link to this section专用端点的实际用例#

随着 AI 应用超越测试阶段，部署方式的选择将直接影响性能、可扩展性和用户体验。专用端点可以广泛应用于各个行业，因为它们提供稳定的性能、低延迟以及处理大规模工作负载的能力。

以下是一些展示专用端点如何在现实应用中使用的常见用例：

• 零售 与视频分析： 零售连锁店可以使用计算机视觉来实时跟踪顾客动向、识别热门产品并监控商店活动。无论是在高峰时段还是其他时间，专用端点都能确保在多个门店位置保持快速且一致的推理速度。
• 制造业 与质量检测： 在生产线上，模型可以在产品流转过程中检测缺陷或异常。专用端点支持连续的实时推理，帮助团队及早发现问题并维持产品质量，同时不会拖慢运营效率。
• 医疗保健 与医学影像： 医疗服务提供商和诊断实验室可以依靠视觉模型来分析 X 光片或扫描件等医学图像。专用端点能提供可靠且一致的性能，这对于处理敏感数据和进行时间紧迫的诊断至关重要。
• 仓库与物流自动化： 大型仓库通常运营多个相同的系统，例如传送带和分拣线，它们实际上是相同配置的复制品。计算机视觉模型可以监控每个复制品，以检测堵塞或包裹错分等问题。专用端点确保了所有复制品上的实时推理始终保持一致。

Link to this section从共享推理过渡到专用端点#

Ultralytics Platform 的主要优点之一是，随着应用增长，从共享推理迁移到专用端点非常简单。你无需切换工具或重建设置，即可在同一环境中迁移到生产就绪的部署。

在使用共享推理测试模型后，下一步迁移到专用端点是非常直观的。你可以将同一个模型部署到端点，选择你偏好的区域和计算资源，然后更新应用中的端点 URL。整体集成方式保持不变，因此你在发送请求或处理响应方面几乎无需进行任何更改。

图 4. 在 Ultralytics Platform 上查看专用端点 URL (来源)

这意味着你可以通过几次点击实现从测试到生产的扩展。当你的工作负载增加或应用需要更稳定的性能时，你可以在不干扰现有工作流程的情况下迁移到专用端点。

要了解更多关于如何在 Ultralytics Platform 上使用专用端点部署模型的信息，请查阅官方 Ultralytics Platform 文档。

Link to this section关键要点#

共享推理是测试和实验的绝佳起点，但生产工作负载需要更高的稳定性和扩展性。随着应用增长，专用端点提供了支持现实应用所需的高性能和可靠性。这使其成为大多数生产部署的最佳选择。

加入我们的 社区 并探索我们的 GitHub 存储库 以了解更多关于计算机视觉模型的信息。欢迎在我们的解决方案页面阅读有关 农业 AI 和 机器人计算机视觉 等应用的内容。查看我们的 许可选项 并开始使用视觉 AI。