Puntos de conexión dedicados#

Ultralytics Platform permite el despliegue de modelos YOLO en endpoints dedicados en 42 regiones globales. Cada endpoint es un servicio de inquilino único con comportamiento de escalado a cero, una URL de endpoint única y monitorización independiente.

Crear endpoint#

Desde la pestaña de despliegue#

Despliega un modelo desde su pestaña Deploy:

1. Navega hasta tu modelo
2. Haz clic en la pestaña Deploy
3. Revisa el mapamundi y la tabla de regiones, que está ordenada por la latencia medida desde tu ubicación
4. Haz clic en Deploy en la fila de la región que quieras usar

El nombre del despliegue se genera automáticamente a partir del nombre del modelo y la ciudad de la región (p. ej., yolo26n-iowa).

Desde la página de despliegues#

Crea un despliegue desde la página global Deploy en la barra lateral:

1. Haz clic en New Deployment
2. Selecciona un modelo desde el selector de modelos
3. Selecciona una región desde el mapa o la tabla
4. Revisa el nombre de despliegue editable y generado automáticamente, y los valores predeterminados de recursos fijos
5. Haz clic en Deploy Model

Ciclo de vida del despliegue#

stateDiagram-v2
    [*] --> Creating: Deploy
    Creating --> Deploying: Container starting
    Deploying --> Ready: Health check passed
    Ready --> Stopping: Stop
    Stopping --> Stopped: Stopped
    Stopped --> Ready: Start
    Ready --> [*]: Delete
    Stopped --> [*]: Delete
    Creating --> Failed: Error
    Deploying --> Failed: Error
    Failed --> [*]: Delete

    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff
    classDef error fill:#F44336,color:#fff
    classDef extern fill:#607D8B,color:#fff
    class Creating,Deploying,Stopping proc
    class Ready out
    class Failed error
    class Stopped extern

Conecta alertas de Slack para recibir un mensaje cuando un despliegue esté listo o falle al iniciarse.

Selección de región#

Elige entre 42 regiones en todo el mundo. El mapa de regiones interactivo y la tabla muestran:

• Marcadores de región: Codificados por colores según la latencia en un degradado de verde a rojo (las regiones más rápidas son más verdes, las más lentas son más rojas)
• Regiones desplegadas: Resaltadas con una insignia de "Deployed"
• Regiones en despliegue: Indicador de pulso animado
• Resaltado bidireccional: Pasar el cursor sobre el mapa resalta la fila de la tabla y viceversa

La tabla de regiones en la pestaña Deploy del modelo incluye:

Regiones disponibles#

Configuración del Endpoint#

Diálogo de nuevo despliegue#

El cuadro de diálogo New Deployment ofrece:

El panel desactivado Resources está marcado como Coming Soon y actualmente no se puede expandir ni personalizar. Los despliegues usan 1 CPU, 2 GiB de memoria, minInstances = 0 y maxInstances = 1.

Pestaña Deploy (Implementación rápida)#

Al implementar desde la pestaña Deploy del modelo, los endpoints se crean con recursos predeterminados (1 CPU, 2 GB de memoria) con la función de escala a cero activada. El nombre de la implementación se genera automáticamente.

Gestionar endpoints#

Modos de visualización#

La lista de implementaciones admite tres modos de visualización:

Tarjeta de implementación (Vista de tarjetas)#

Cada tarjeta de implementación en la vista de tarjetas muestra:

• Encabezado: Nombre, bandera de la región, distintivo de estado, botones de iniciar/detener/eliminar
• URL del endpoint: URL que se puede copiar con enlace a la documentación de la API
• Métricas: Número de solicitudes (24h), latencia P95, tasa de errores
• Verificación de estado: Indicador de estado en tiempo real con latencia y actualización manual
• Pestañas: Logs, Code y Predict

La pestaña Logs muestra las entradas de registro recientes con filtrado por gravedad (Todos / Errores). La pestaña Code muestra ejemplos de código listos para usar en Python, JavaScript y cURL con tu URL de endpoint real y tu clave de API. La pestaña Predict proporciona un panel de predicción integrado para realizar pruebas directamente en la implementación.

Estados de implementación#

URL del endpoint#

Cada endpoint tiene una URL única, por ejemplo:

https://predict-abc123.run.app

Haz clic en el botón de copiar para copiar la URL. Haz clic en el icono de documentos para ver la documentación de la API generada automáticamente para el endpoint.

Gestión del ciclo de vida#

Controla el estado de tu endpoint:

graph LR
    R[Ready]:::out -->|Stop| S[Stopped]:::extern
    S -->|Start| R
    R -->|Delete| D[Deleted]:::error
    S -->|Delete| D

    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff
    classDef error fill:#F44336,color:#fff
    classDef extern fill:#607D8B,color:#fff

Detener endpoint#

Detén un endpoint cuando no quieras que acepte solicitudes:

1. Haz clic en el icono de pausa en la tarjeta de implementación
2. El estado del endpoint cambia a "Deteniendo" y luego a "Detenido"

Endpoints detenidos:

• No aceptan solicitudes
• Se pueden reiniciar en cualquier momento

Eliminar endpoint#

Elimina permanentemente un endpoint:

1. Haz clic en el icono de eliminar (papelera) en la tarjeta de implementación
2. Confirma la eliminación en el cuadro de diálogo

Uso de endpoints#

Autenticación#

Cada implementación se crea con una clave de API de tu cuenta. Inclúyela en las solicitudes:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

El prefijo de la clave de API se muestra en el pie de página de la tarjeta de implementación para su identificación. Genera claves desde API Keys.

Solicitudes directas a endpoints#

Envía solicitudes de producción directamente a la URL que se muestra en la tarjeta de despliegue. Estas solicitudes no pasan por el limitador de tasa de la API de Platform. El endpoint ejecuta actualmente una instancia con los recursos fijos descritos anteriormente.

Ejemplo de solicitud#

import requests

# Deployment endpoint
url = "https://predict-abc123.run.app/predict"

# Headers with your deployment API key
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

# Inference parameters
data = {"conf": 0.25, "iou": 0.7, "imgsz": 640}

# Send image for inference
with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(url, headers=headers, data=data, files={"file": f})

print(response.json())

Parámetros de petición#

Formato de respuesta#

Igual que en la inferencia compartida con campos específicos de la tarea.

FAQ#

¿Cuántos endpoints puedo crear?#

Los límites de los endpoints dependen del plan:

• Free: Hasta 3 despliegues
• Pro: Hasta 10 despliegues
• Enterprise: Despliegues ilimitados

Cada modelo puede seguir desplegándose en múltiples regiones dentro de la cuota de tu plan.

¿Puedo cambiar la región después del despliegue?#

No, las regiones son fijas. Para cambiar de región:

1. Elimina el endpoint existente
2. Crea un nuevo endpoint en la región deseada

¿Cómo gestiono el despliegue en varias regiones?#

Para una cobertura global:

1. Despliega en múltiples regiones
2. Utiliza un balanceador de carga o enrutamiento DNS
3. Dirige a los usuarios al endpoint más cercano

¿Cuál es el tiempo de arranque en frío?#

El tiempo de arranque en frío depende del modelo y de si el endpoint se ha escalado a cero. La solicitud de comprobación de estado de Platform permite hasta 55 segundos para que un endpoint inactivo tenga tiempo de iniciarse.

Cada despliegue utiliza actualmente la URL de endpoint generada que se muestra en su tarjeta de despliegue.