Ultralytics YOLO27：
Ultralytics 平台

将计算机视觉模型部署到全球 42 个区域

只需几次点击，即可将训练好的模型从浏览器测试带到生产端点，并支持自动缩放、部署监控以及 20 种导出格式。

申请许可证试用浏览器推理
显示模型部署选项的 Ultralytics 部署界面。

以全球生产规模部署

借助全球可用性、广泛的导出支持，以及经 Ultralytics 生态系统验证的使用量，将训练好的模型投入生产。

42+
部署区域
19+
导出格式
—
每日使用量

在浏览器中测试模型

每个已训练模型都包含内置的 Predict 选项卡功能。上传图像或打开摄像头，边界框会立即显示。

上传图像或更改参数后，推理会自动运行性能最佳的模型。
微调置信度阈值、IoU 设置和图像尺寸，实时查看它们对预测结果的影响。
检测、实例分割、语义分割、分类、姿态估计和 OBB 均可清晰呈现，满足你的任务需求。
Ultralytics Platform 中的云端点部署选项卡。

部署到全球 42 个区域

将你的模型部署到美洲、欧洲、亚太地区和中东的专用端点。每个端点都有自己的 URL、自动缩放以及针对请求、延迟、错误和日志的监控。

ONNXONNX
NVIDIATensorRT
AppleCoreML
IntelOpenVINO
GoogleLiteRT
PyTorchTorchScript
BaiduPaddlePaddle
TencentNCNN
AlibabaMNN
SonyIMX500
RockchipRKNN
Axelera AIAxelera
DeepXDeepX
QualcommQualcomm
Hailo AIHailo
HuaweiHuawei
Ultralytics 推理端点的自动扩缩容部署视图。

根据流量自动扩缩容

专用端点会在流量激增时扩容，在空闲时缩容至零。

  • 默认缩容至零：端点未收到请求时不会产生费用。
  • 无速率限制：专用端点没有吞吐量上限。
  • 可配置资源：选择 CPU（1-8 个核心）和内存（1-32 GB），以匹配你的工作负载。
用于 ONNX、TensorRT、CoreML、LiteRT 及其他格式的模型导出格式选择器。

20 种导出格式。你的模型，适用于任何环境。

Ultralytics Platform 支持云端和边缘部署，以实现高性能。所有 Ultralytics YOLO 模型均经过原生优化，可在各种环境中高效运行，即使在计算资源有限的边缘设备上，也能提供高精度、可靠性能和良好兼容性。

用于已部署模型推理的 Ultralytics 监控面板。

全面监控生产环境中的一切

从部署仪表板跟踪端点请求、延迟、错误和日志。付费专用端点还提供实时预测统计数据以及你可以检查并保存到数据集的临时示例。

  • 请求、延迟和错误：24 小时 HTTP 流量、流量加权的 P95 延迟以及超过 5% 的错误率警报。
  • 健康检查和日志：具有自动重试功能的实时端点健康状况，以及用于快速诊断问题的严重性过滤日志。
  • 临时示例：检查付费专用端点上的抽样预测。示例保留在端点内存中；将有用的图像保存到数据集中以保留它们。
  • 预测统计：类别计数、置信度、推理时间和空间热图（模型任务支持时）。当服务实例被替换时，统计数据会重置。
用于向部署端点发送图像的 Python 代码片段。

几分钟内完成集成

每个已部署端点都会提供 Python、JavaScript 和 cURL 的自动生成代码示例，其中预先填入你的实际端点 URL 和 API 密钥。复制、粘贴，即可从任意应用开始发送推理请求。

申请许可证开始使用

尝试 YOLO26 推理

拖放图像以查看实时目标检测结果

输入图像
上传图像或选择示例进行测试 YOLO26n. 预测文档
实时演示

将图像拖放到此处

或点击浏览

支持 JPEG、PNG、WebP、AVIF、HEIC、JP2、TIFF、BMP 等格式（最大 10MB）

置信度
0.25
IoU
0.70
图像尺寸
640
API 文档
部署你的模型，以获取一个配备 API 密钥身份验证的专用推理端点，然后将下方的占位 URL 和密钥替换为你的部署值。 部署文档
注意： 这是示例代码。请先部署你的模型，以获取端点 URL 和 API 密钥。
import requests

# Replace with your deployment URL and API key
url = "https://your-deployment-url.run.app/predict"
api_key = "YOUR_API_KEY"

# Optional inference parameters (conf, iou, imgsz)
args = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        url,
        headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
        data=args,
        files={"file": f},
    )

print(response.json())

了解如何部署！

观看如何测试训练好的模型、将其部署到全局端点，并监控请求、延迟和实时预测。

需要先训练模型？

Ultralytics Platform 将标注、训练和部署整合在一个平台中。

1标注
2训练
3部署
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安全与合规

企业级安全性，已获认证

经过独立认证和审计，确保你的数据在传输和静态存储期间均得到保护。

申请许可证查看安全详情

SOC 2 Type I

通过 AICPA 安全性、可用性和保密性 TSC 鉴证

ISO 27001:2022

经过认证的信息安全管理体系

加密

所有存储和传输过程中的数据均经过传输中和静态存储加密

GDPR 与 CCPA

符合全球数据保护法规

常见问题

  • 可以。每个模型都可以同时部署到多个区域。你的计划决定可用端点的总数：免费版为 3 个，Pro 为 10 个，Enterprise 为无限个。这样，你就能通过每个区域中的低延迟端点为全球用户提供服务。

  • 专用端点根据 CPU、内存和请求量计费。默认启用缩容至零后，你只需为活跃推理时间付费。端点未收到请求时不会产生费用。共享推理已包含在你的平台计划中。

  • 共享推理运行在跨 3 个区域的多租户服务上，速率限制为每分钟 20 个请求。它最适合开发和快速测试。专用端点是单租户服务，可部署到 43 个区域中的任意区域，没有速率限制，延迟稳定且资源可配置，专为可扩展的生产工作负载而构建。

  • 专用端点部署通常需要一到两分钟。这包括容器配置、启动以及用于验证服务是否就绪的初始健康检查。端点准备就绪后，会立即开始接受推理请求。

  • 模型部署是指让训练好的计算机视觉模型能够接收和处理现实世界数据的过程。部署后，计算机视觉应用可以通过 API 向模型发送图像和视频帧并接收预测结果，从而在生产系统中实现从自动化质量检测到实时目标检测的各种功能。在 Ultralytics Platform 上，部署直接集成到端到端训练工作流中。模型训练完成后，你可以在浏览器中测试模型，将其部署到全球 43 个区域中的任意专用端点，并在同一个工作区中监控其性能。

立即开始部署！

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