Monitorización#

Ultralytics Platform proporciona monitorización para los endpoints desplegados. Rastrea las métricas de peticiones, visualiza los registros y comprueba el estado de salud con sondeo automático.

Panel de despliegues#

La página Deploy en la barra lateral sirve como panel de control de monitorización para todos tus despliegues. Combina el mapamundi, las métricas generales y la gestión de despliegues en una sola vista. Consulta Dedicated Endpoints para crear y gestionar despliegues.

graph TB
    subgraph Dashboard
        Map[World Map]:::proc --- Cards[Overview Cards]:::proc
        Cards --- List[Deployments List]:::decide
    end
    subgraph "Per Deployment"
        Metrics[Metrics Row]:::out
        Health[Health Check]:::out
        Logs[Logs Tab]:::out
        Code[Code Tab]:::out
        Predict[Predict Tab]:::out
    end
    List --> Metrics
    List --> Health
    List --> Logs
    List --> Code
    List --> Predict

    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

Tarjetas de resumen#

Cuatro tarjetas de resumen en la parte superior de la página muestran:

Se informa el percentil P95 en lugar de la mediana de la latencia porque las comprobaciones de estado se completan en un par de milisegundos y, de lo contrario, dominarían la perspectiva de la latencia de inferencia real.

Mapa mundial#

El mapa mundial interactivo muestra:

• Marcadores de región para las 42 regiones disponibles
• Pines verdes para regiones con un despliegue listo
• Marcadores azules animados para regiones con despliegues activos en progreso
• El tamaño del marcador varía según el estado del despliegue y la latencia

Haz clic en cualquier región para abrir el diálogo New Deployment. El mapa se oculta en pantallas pequeñas.

Lista de despliegues#

Debajo de las tarjetas de resumen, la lista de despliegues muestra todos los endpoints de tus proyectos. Utiliza el selector de modo de vista para cambiar entre:

Métricas por despliegue#

Cada tarjeta de despliegue (en la vista de tarjetas) muestra métricas en tiempo real:

Fila de métricas#

Las métricas se actualizan automáticamente. Los endpoints que no han atendido ninguna solicitud muestran "Sin tráfico aún", y las métricas se recopilan únicamente para despliegues en el estado Ready. En el panel de despliegues, se obtienen las métricas de los 20 despliegues más recientes.

Comprobación de estado#

Los despliegues en ejecución muestran un indicador de comprobación de estado:

Las comprobaciones de estado se reintentan automáticamente mientras no sean saludables y se detienen una vez que el endpoint responde. Haz clic en el icono de actualizar para activar manualmente una comprobación de estado, que también sirve como método para calentar un endpoint escalado a cero antes de enviar tráfico.

Registros#

Cada tarjeta de despliegue incluye una pestaña Logs para ver las entradas de registro recientes:

Entradas de registro#

Cada entrada de registro muestra:

La interfaz muestra las 20 entradas más recientes y oculta las que están vacías. La API utiliza por defecto 50 entradas por solicitud (máximo 200) y devuelve un nextPageToken para la paginación hacia atrás.

Ejemplos de código#

Cada tarjeta de despliegue incluye una pestaña Code que muestra código de API listo para usar con la URL del endpoint ya integrada. Para los propietarios del espacio de trabajo, se inserta la clave de API vinculada al despliegue, lista para copiar y ejecutar. Los usuarios que no sean propietarios verán un marcador de posición YOUR_API_KEY:

import requests

# Deployment endpoint
url = "https://YOUR_DEPLOYMENT_URL.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())

Inferencia de despliegue#

La pestaña Predict en cada tarjeta de despliegue proporciona un panel de predicción integrado (la misma interfaz que la pestaña Predict del modelo, pero ejecutando la inferencia a través del endpoint de despliegue en lugar del servicio compartido). Esto es útil para probar un endpoint desplegado directamente desde el navegador. Consulta Inference para obtener detalles de los parámetros y formatos de respuesta.

Endpoints de la API#

Cada despliegue se identifica mediante su propietario y nombre de despliegue, y cada ruta requiere una clave de API. Consulta la referencia de la API para obtener detalles de autenticación.

Métricas de implementación#

GET /api/deployments/{owner}/{deployment}/metrics?range=24h

Devuelve la carga útil completa de métricas de un despliegue: un bloque summary con el total de solicitudes, el recuento y la tasa de errores, y la latencia promedio, P50, P95 y P99, además de las matrices timeSeries para solicitudes, errores, latencia P50 y P95, utilización de CPU y memoria, y recuento de instancias.

Con sparkline=true, la respuesta adopta el formato compacto que utilizan las tarjetas de despliegue: 24 recuentos de solicitudes por hora, junto con el total de solicitudes, la tasa de errores y la latencia promedio. Esta es la llamada que se actualiza cada 60 segundos.

Registros de implementación#

GET /api/deployments/{owner}/{deployment}/logs?limit=50&severity=ERROR,WARNING

Devuelve entradas de registro recientes con filtro de gravedad y paginación opcionales.

Estado de la implementación#

GET /api/deployments/{owner}/{deployment}/health

Realiza un ping al despliegue y devuelve su estado de salud junto con la latencia de ida y vuelta medida:

{
    "healthy": true,
    "status": 200,
    "latencyMs": 142
}

Una respuesta no saludable omite status cuando no se ha podido contactar con el endpoint en absoluto, y añade un mensaje error.

Optimización del rendimiento#

Usa los datos de monitorización para optimizar tus implementaciones:

FAQ#