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Ultralytics API de inferencia HUB

Después de entrenar un modelo, puede utilizar la API de inferencia compartida de forma gratuita. Si es usuario Pro, puede acceder a la API de inferencia dedicada. La API de inferencia de Ultralytics HUB le permite ejecutar la inferencia a través de nuestra API REST sin necesidad de instalar y configurar localmente el entorno Ultralytics YOLO .

Ultralytics Captura de pantalla HUB de la pestaña Despliegue dentro de la página Modelo con una flecha apuntando a la tarjeta API de inferencia dedicada y otra a la tarjeta API de inferencia compartida.


Observa: Ultralytics Recorrido por la API de inferencia de HUB

API de inferencia específica

En respuesta a la gran demanda y al interés generalizado, estamos encantados de presentar la API de inferencia dedicada Ultralytics HUB, que ofrece a nuestros usuarios Pro la posibilidad de desplegarla con un solo clic en un entorno dedicado.

Nota

Estamos encantados de ofrecer esta función GRATIS durante nuestra beta pública como parte del Plan Pro, con posibles niveles de pago en el futuro.

  • Cobertura mundial: Desplegada en 38 regiones de todo el mundo, garantiza un acceso de baja latencia desde cualquier lugar. Consulte la lista completa de regiones de Google Cloud.
  • Google Respaldado por Cloud Run: Respaldado por Google Cloud Run, que proporciona una infraestructura infinitamente escalable y altamente fiable.
  • Alta velocidad: es posible una latencia inferior a 100 ms para la inferencia de YOLOv8n con una resolución de 640 a partir de regiones cercanas, según las pruebas realizadas en Ultralytics .
  • Seguridad mejorada: Proporciona sólidas funciones de seguridad para proteger tus datos y garantizar el cumplimiento de las normas del sector. Más información sobre la seguridad de Google Cloud.

Para utilizar la API de inferencia dedicada de Ultralytics HUB, haga clic en el botón Iniciar punto final. A continuación, utilice la URL de punto final única que se describe en las guías siguientes.

Ultralytics Captura de pantalla HUB de la pestaña Deploy dentro de la página Model con una flecha apuntando al botón Start Endpoint en la tarjeta Dedicated Inference API

Consejo

Elija la región con la latencia más baja para obtener el mejor rendimiento, tal y como se describe en la documentación.

Para apagar el punto final dedicado, haga clic en el botón Detener punto final.

Ultralytics Captura de pantalla HUB de la pestaña Deploy dentro de la página Model con una flecha apuntando al botón Stop Endpoint en la tarjeta Dedicated Inference API

API de inferencia compartida

Para utilizar la API de inferencia compartida Ultralytics HUB, siga las siguientes guías.

La API de inferencia compartida Ultralytics HUB tiene los siguientes límites de uso:

  • 100 llamadas / hora

Python

Para acceder a la API de inferencia Ultralytics HUB utilizando Python, utilice el siguiente código:

import requests

# API URL
url = "https://predict.ultralytics.com"

# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}

# Inference arguments (use actual MODEL_ID)
data = {"model": "https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID", "imgsz": 640, "conf": 0.25, "iou": 0.45}

# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
    files = {"file": image_file}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)

print(response.json())

Nota

Sustituir MODEL_ID con el ID del modelo deseado, API_KEY con su clave API real, y path/to/image.jpg con la ruta a la imagen sobre la que desea ejecutar la inferencia.

Si utiliza nuestro API de inferencia específicasustituya el url también.

cURL

Para acceder a la API de inferencia de Ultralytics HUB mediante cURL, utilice el siguiente código:

curl -X POST "https://predict.ultralytics.com" \
  -H "x-api-key: API_KEY" \
  -F "model=https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID" \
  -F "file=@/path/to/image.jpg" \
  -F "imgsz=640" \
  -F "conf=0.25" \
  -F "iou=0.45"

Nota

Sustituir MODEL_ID con el ID del modelo deseado, API_KEY con su clave API real, y path/to/image.jpg con la ruta a la imagen sobre la que desea ejecutar la inferencia.

Si utiliza nuestro API de inferencia específicasustituya el url también.

Argumentos

Consulte la tabla siguiente para obtener una lista completa de los argumentos de inferencia disponibles.

Argumento Por defecto Tipo Descripción
file file Archivo de imagen o vídeo que se utilizará para la inferencia.
imgsz 640 int Tamaño de la imagen de entrada, rango válido es 32 - 1280 píxeles.
conf 0.25 float Umbral de confianza para las predicciones, intervalo válido 0.01 - 1.0.
iou 0.45 float Intersección sobre Union (IoU), intervalo válido 0.0 - 0.95.

Respuesta

La API de inferencia Ultralytics HUB devuelve una respuesta JSON.

Clasificación

Modelo de clasificación

from ultralytics import YOLO

# Load model
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

# Print image.jpg results in JSON format
print(results[0].to_json())

curl -X POST "https://predict.ultralytics.com" \
  -H "x-api-key: API_KEY" \
  -F "model=https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID" \
  -F "file=@/path/to/image.jpg" \
  -F "imgsz=640" \
  -F "conf=0.25" \
  -F "iou=0.45"

import requests

# API URL
url = "https://predict.ultralytics.com"

# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}

# Inference arguments (use actual MODEL_ID)
data = {"model": "https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID", "imgsz": 640, "conf": 0.25, "iou": 0.45}

# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
    files = {"file": image_file}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)

print(response.json())

{
  "images": [
    {
      "results": [
        {
          "class": 0,
          "name": "person",
          "confidence": 0.92
        }
      ],
      "shape": [
        750,
        600
      ],
      "speed": {
        "inference": 200.8,
        "postprocess": 0.8,
        "preprocess": 2.8
      }
    }
  ],
  "metadata": ...
}

Detección

Modelo de detección

from ultralytics import YOLO

# Load model
model = YOLO("yolov8n.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

# Print image.jpg results in JSON format
print(results[0].to_json())

curl -X POST "https://predict.ultralytics.com" \
  -H "x-api-key: API_KEY" \
  -F "model=https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID" \
  -F "file=@/path/to/image.jpg" \
  -F "imgsz=640" \
  -F "conf=0.25" \
  -F "iou=0.45"

import requests

# API URL
url = "https://predict.ultralytics.com"

# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}

# Inference arguments (use actual MODEL_ID)
data = {"model": "https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID", "imgsz": 640, "conf": 0.25, "iou": 0.45}

# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
    files = {"file": image_file}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)

print(response.json())

{
  "images": [
    {
      "results": [
        {
          "class": 0,
          "name": "person",
          "confidence": 0.92,
          "box": {
            "x1": 118,
            "x2": 416,
            "y1": 112,
            "y2": 660
          }
        }
      ],
      "shape": [
        750,
        600
      ],
      "speed": {
        "inference": 200.8,
        "postprocess": 0.8,
        "preprocess": 2.8
      }
    }
  ],
  "metadata": ...
}

OBB

Modelo OBB

from ultralytics import YOLO

# Load model
model = YOLO("yolov8n-obb.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

# Print image.jpg results in JSON format
print(results[0].tojson())

curl -X POST "https://predict.ultralytics.com" \
  -H "x-api-key: API_KEY" \
  -F "model=https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID" \
  -F "file=@/path/to/image.jpg" \
  -F "imgsz=640" \
  -F "conf=0.25" \
  -F "iou=0.45"

import requests

# API URL
url = "https://predict.ultralytics.com"

# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}

# Inference arguments (use actual MODEL_ID)
data = {"model": "https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID", "imgsz": 640, "conf": 0.25, "iou": 0.45}

# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
    files = {"file": image_file}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)

print(response.json())

{
  "images": [
    {
      "results": [
        {
          "class": 0,
          "name": "person",
          "confidence": 0.92,
          "box": {
            "x1": 374.85565,
            "x2": 392.31824,
            "x3": 412.81805,
            "x4": 395.35547,
            "y1": 264.40704,
            "y2": 267.45728,
            "y3": 150.0966,
            "y4": 147.04634
          }
        }
      ],
      "shape": [
        750,
        600
      ],
      "speed": {
        "inference": 200.8,
        "postprocess": 0.8,
        "preprocess": 2.8
      }
    }
  ],
  "metadata": ...
}

Segmentación

Modelo de segmentación

from ultralytics import YOLO

# Load model
model = YOLO("yolov8n-seg.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

# Print image.jpg results in JSON format
print(results[0].tojson())

curl -X POST "https://predict.ultralytics.com" \
  -H "x-api-key: API_KEY" \
  -F "model=https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID" \
  -F "file=@/path/to/image.jpg" \
  -F "imgsz=640" \
  -F "conf=0.25" \
  -F "iou=0.45"

import requests

# API URL
url = "https://predict.ultralytics.com"

# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}

# Inference arguments (use actual MODEL_ID)
data = {"model": "https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID", "imgsz": 640, "conf": 0.25, "iou": 0.45}

# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
    files = {"file": image_file}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)

print(response.json())

{
  "images": [
    {
      "results": [
        {
          "class": 0,
          "name": "person",
          "confidence": 0.92,
          "box": {
            "x1": 118,
            "x2": 416,
            "y1": 112,
            "y2": 660
          },
          "segments": {
            "x": [
              266.015625,
              266.015625,
              258.984375,
              ...
            ],
            "y": [
              110.15625,
              113.67188262939453,
              120.70311737060547,
              ...
            ]
          }
        }
      ],
      "shape": [
        750,
        600
      ],
      "speed": {
        "inference": 200.8,
        "postprocess": 0.8,
        "preprocess": 2.8
      }
    }
  ],
  "metadata": ...
}

Pose

Modelo de pose

from ultralytics import YOLO

# Load model
model = YOLO("yolov8n-pose.pt")

# Run inference
results = model("image.jpg")

# Print image.jpg results in JSON format
print(results[0].tojson())

curl -X POST "https://predict.ultralytics.com" \
  -H "x-api-key: API_KEY" \
  -F "model=https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID" \
  -F "file=@/path/to/image.jpg" \
  -F "imgsz=640" \
  -F "conf=0.25" \
  -F "iou=0.45"

import requests

# API URL
url = "https://predict.ultralytics.com"

# Headers, use actual API_KEY
headers = {"x-api-key": "API_KEY"}

# Inference arguments (use actual MODEL_ID)
data = {"model": "https://hub.ultralytics.com/models/MODEL_ID", "imgsz": 640, "conf": 0.25, "iou": 0.45}

# Load image and send request
with open("path/to/image.jpg", "rb") as image_file:
    files = {"file": image_file}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files, data=data)

print(response.json())

{
  "images": [
    {
      "results": [
        {
          "class": 0,
          "name": "person",
          "confidence": 0.92,
          "box": {
            "x1": 118,
            "x2": 416,
            "y1": 112,
            "y2": 660
          },
          "keypoints": {
            "visible": [
              0.9909399747848511,
              0.8162999749183655,
              0.9872099757194519,
              ...
            ],
            "x": [
              316.3871765136719,
              315.9374694824219,
              304.878173828125,
              ...
            ],
            "y": [
              156.4207763671875,
              148.05775451660156,
              144.93240356445312,
              ...
            ]
          }
        }
      ],
      "shape": [
        750,
        600
      ],
      "speed": {
        "inference": 200.8,
        "postprocess": 0.8,
        "preprocess": 2.8
      }
    }
  ],
  "metadata": ...
}
Creado hace 1 año ✏️ Actualizado hace 8 días
glenn-jocher sergiuwaxmann MatthewNoyce jk4e UltralíticoAsistente RizwanMunawar priytosh-tripathi

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