Ultralytics Inference

随处构建，随处运行 YOLO 推理

借助一个由 Rust 驱动的推理包，在原生应用和浏览器中运行视觉 AI。无需 Python 服务器。

一个引擎，更多运行场景。

在原生应用和 Web 上使用相同的 YOLO 任务进行构建。

在 CPU 或受支持的加速器上运行 ONNX 模型，支持图像、视频和实时流。

有条件时使用 WebGPU，并自动回退到 CPU，无需推理服务器。

检测、分割、分类、估算深度和姿态，或处理有向框。

实时试用

选择任务和模型。图像和摄像头画面都保留在你的设备上；模型会在首次使用时下载。

为速度而打造

Rust 流水线负责预处理和结果处理，优化后的运行时则在你的设备上执行模型。

9.3 ms

WebGPU 上的 YOLO26n 检测

24.2 ms

CPU 上的 YOLO26n 检测

FP32 640×640 YOLO26n 检测预热后的模型平均推理时间，在配备 Chrome 153 的 Apple M4 上使用 @ultralytics/yolo 0.0.48 和 LiteRT.js 2.5.3 测得。演示首次运行和其他设备上的速度可能较慢。查看基准测试详情.

从 Rust 开始，或将 YOLO 引入你的 Web 应用。

原生 YOLO 推理，支持 ONNX Runtime、CLI 和加速器。

cargo add ultralytics-inference

由 Rust 和 WebAssembly 驱动的 JavaScript 和 TypeScript YOLO 推理。

npm install @ultralytics/yolo @litertjs/core

开始使用

查看文档、运行示例，并将 YOLO 引入你的下一个项目。