Ultralytics Platform

Implementa modelos de visión artificial en 42 regiones de todo el mundo

Lleva modelos entrenados desde las pruebas en el navegador hasta los puntos de conexión de producción en unos pocos clics, con escala automática, supervisión del despliegue y 20 formatos de exportación.

Solicitar licencia Prueba la inferencia en el navegador

Interfaz de implementación de Ultralytics que muestra las opciones de implementación del modelo.

Despliega a escala de producción global

Lleva los modelos entrenados a producción con disponibilidad mundial, amplia compatibilidad con formatos de exportación y el volumen de uso demostrado por el ecosistema de Ultralytics.

42+

Regiones de despliegue

19+

Formatos de exportación

—

Usos diarios

Prueba tu modelo en el navegador

Todos los modelos entrenados incluyen la funcionalidad de la pestaña Predict integrada. Sube una imagen o abre la cámara; los cuadros delimitadores aparecen al instante.

La inferencia ejecuta automáticamente el rendimiento máximo del modelo cuando subes una imagen o cambias un parámetro.

Ajusta los umbrales de confianza, la configuración de IoU y el tamaño de la imagen para ver cómo afectan a las predicciones en tiempo real.

La detección, la segmentación de instancias, la segmentación semántica, la clasificación, la estimación de pose y OBB se muestran claramente para tu tarea.

Pestaña de implementación de endpoints en la nube en Ultralytics Platform.

Implementa en 42 regiones de todo el mundo

Despliega tus modelos en puntos de conexión dedicados en América, Europa, Asia-Pacífico y Oriente Medio. Cada punto de conexión tiene su propia URL, escala automática y supervisión de solicitudes, latencia, errores y registros.

Escalado automático adaptado a tu tráfico

Los endpoints dedicados aumentan su capacidad cuando se producen picos de tráfico y se reducen a cero cuando están inactivos.

Escalado a cero de forma predeterminada: No pagas nada cuando tu endpoint no recibe solicitudes.
Sin límites de frecuencia: Los endpoints dedicados no tienen límites de rendimiento.
Recursos configurables: Elige CPU (1-8 núcleos) y memoria (1-32 GB) para adaptarlos a tu carga de trabajo.

Selector de formatos de exportación de modelos para ONNX, TensorRT, CoreML, LiteRT y otros formatos.

20 formatos de exportación. Tu modelo. Cualquier entorno.

Ultralytics Platform admite la implementación en la nube y en el edge para ofrecer un alto rendimiento. Todos los modelos YOLO de Ultralytics están optimizados de forma nativa para ejecutarse eficientemente en distintos entornos, ofreciendo una alta precisión, un rendimiento fiable y compatibilidad incluso en dispositivos edge con recursos de computación limitados.

Panel de monitorización de Ultralytics para la inferencia de modelos implementados.

Monitorízalo todo en producción

Realiza un seguimiento de las solicitudes, la latencia, los errores y los registros de los puntos de conexión desde el panel de despliegues. Los puntos de conexión dedicados de pago también proporcionan estadísticas de predicción en directo y ejemplos temporales que puedes inspeccionar y guardar en un conjunto de datos.

Solicitudes, latencia y errores: Volumen HTTP de 24 horas, latencia P95 ponderada por volumen y alertas de tasa de errores superiores al 5%.
Comprobaciones de estado y registros: Estado del punto de conexión en directo con reintento automático, además de registros filtrados por gravedad para diagnosticar problemas rápidamente.
Ejemplos temporales: Inspecciona predicciones muestreadas en puntos de conexión dedicados de pago. Los ejemplos se conservan en la memoria del punto de conexión; guarda las imágenes útiles en un conjunto de datos para conservarlas.
Estadísticas de predicción: Recuentos de clases, confianza, tiempo de inferencia y mapas de calor espaciales, cuando sean compatibles con la tarea del modelo. Las estadísticas se restablecen cuando se reemplaza la instancia de servicio.

Fragmento de código en Python para enviar una imagen a un endpoint de implementación.

Integra en cuestión de minutos

Cada endpoint implementado incluye ejemplos de código generados automáticamente en Python, JavaScript y cURL, rellenados previamente con la URL real de tu endpoint y tu clave de API. Copia, pega y empieza a enviar solicitudes de inferencia desde cualquier aplicación.

Solicitar licencia Primeros pasos

Prueba la inferencia con YOLO26

Arrastra y suelta una imagen para ver la detección de objetos en tiempo real

Imagen de entrada

Sube una imagen o selecciona un ejemplo para probarlo YOLO26n. Documentación de predicción

Demo en directo

Suelta una imagen aquí

o haz clic para explorar

Admite JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP y más (máx. 10 MB)

O prueba un ejemplo

Confianza

0.25

IoU

0.70

Tamaño de imagen

640

Los resultados de predicción aparecerán aquí.

Implementa tu modelo para obtener un endpoint de inferencia específico con autenticación mediante clave de API; después, sustituye la URL y la clave de marcador de posición que aparecen abajo por los valores de tu implementación. Documentación de implementación

import requests

# 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())

¡Aprende a implementar modelos!

Observa cómo probar un modelo entrenado, despliégalo en un punto de conexión global y supervisa las solicitudes, la latencia y las predicciones en directo.

¿Necesitas entrenar primero un modelo?

Ultralytics Platform conecta la anotación, el entrenamiento y la implementación en una sola plataforma.

1Anotar

2Entrenar

3Desplegar

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