デプロイ#

Ultralytics Platform は、YOLO モデルを本番環境に導入するための包括的な モデルデプロイオプション を提供します。ブラウザベースの推論でモデルをテストし、世界 42 か所のリージョンにある専用エンドポイントへデプロイし、パフォーマンスをリアルタイムでモニタリングできます。

概要#

デプロイセクションでは、以下のことができます。

• Predict タブを使用してブラウザ上で直接モデルをテストします
• 世界42のリージョンの専用エンドポイントへデプロイ
• リクエストメトリクス、ログ、ヘルスチェックを監視する
• アイドル時にゼロまでスケールさせる（デプロイメントは現在、単一のアクティブなインスタンスで実行されます）

デプロイオプション#

Ultralytics Platformは複数のデプロイパスを提供します。

ワークフロー#

graph LR
    A[✅ Test]:::start --> B[⚙️ Configure]:::proc
    B --> C[🌐 Deploy]:::proc
    C --> D[📊 Monitor]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

アーキテクチャ#

共有推論#

共有推論サービスは3つの主要リージョンで実行されます。モデルへのリクエストはそのモデルのデータリージョンにあるサービスにルーティングされるため、結果はモデルが保存されているリージョン内に留まります。

graph TB
    User[User Request]:::start --> API[Platform API]:::proc
    API --> Router{Model Data Region}:::decide
    Router -->|US models| US["US Predict Service<br/>Iowa"]:::out
    Router -->|EU models| EU["EU Predict Service<br/>Belgium"]:::out
    Router -->|AP models| AP["AP Predict Service<br/>Taiwan"]:::out

    classDef start fill:#4CAF50,color:#fff
    classDef proc fill:#2196F3,color:#fff
    classDef decide fill:#FF9800,color:#fff
    classDef out fill:#9C27B0,color:#fff

専用エンドポイント#

Ultralytics Cloudを利用して世界42のリージョンへデプロイ:

• 南北アメリカ: 14リージョン
• 欧州: 13リージョン
• アジア太平洋: 12リージョン
• 中東およびアフリカ: 3リージョン

各エンドポイントは以下の特性を持つシングルテナントサービスです。

• プラットフォーム管理によるサイズ調整（現在は設定不可）
• アイドル時のゼロへのスケーリング
• /docsに独自のインタラクティブなAPIリファレンスを持つ固有のエンドポイントURL
• 独自のAPIキーバインディングを持ち、そのキーのみがエンドポイントを呼び出すことができます
• 独立した監視、ログ、ヘルスチェック

デプロイメントページ#

サイドバーの Deploy からグローバルデプロイメントページにアクセスします。このページには以下が表示されます。

• デプロイされたリージョンのピンが表示される世界地図。リージョンをクリックするとNew Deploymentダイアログが開きます
• 概要カード：合計リクエスト数（24時間）、アクティブなデプロイメント数、エラー率（24時間）、P95レイテンシ（24時間）
• デプロイメントリスト：カード、コンパクト、テーブルの3つの表示モード
• **New Deployment（新規デプロイ）**ボタン：完了したモデルからエンドポイントを作成
• ページヘッダーにあるRefreshボタンとUpdatedのタイムスタンプ

主な特徴#

グローバルカバレッジ#

42のカバーリージョンでユーザーに近い場所へデプロイ:

• 北米、南米
• 欧州、中東、アフリカ
• アジア太平洋、オセアニア

スケーリング動作#

エンドポイントは現在、以下の動作をします。

• スケールトゥゼロ: アイドル状態のエンドポイントはゼロにスケールダウンし、次のリクエストでコールドスタートします
• 単一アクティブインスタンス: 各エンドポイントは現在、すべてのプランで1つのインスタンスから提供されています
• ロードシェディング: エンドポイントが一時的に容量オーバーになった場合、リクエストは429レスポンスを受け取ります。詳細はDirect Endpoint Requestsを参照してください
• リクエストタイムアウト: 各リクエストは最大1時間実行可能であり、これはビデオ推論に十分な時間です

リージョン別デプロイメント#

測定されたリージョンのレイテンシを使用して、呼び出し元に近い位置にエンドポイントを配置します。実際の推論レイテンシは、モデル、入力サイズ、エンドポイントの状態、およびネットワークパスによって異なります。

ヘルスチェック#

実行中の各デプロイメントには、自動ヘルスチェックが含まれます。

• ライブステータスインジケーター（正常/異常）
• レスポンスレイテンシの表示
• 異常時に自動再試行し、正常になり次第停止します
• 手動更新ボタン

クイックスタート#

デプロイメントを作成します:

1. プロジェクトにモデルをトレーニングまたはアップロードする
2. モデルのDeployタブに移動する
3. レイテンシテーブルからリージョンを選択する
4. Deploy をクリックし、デプロイメントステータスが Ready になるまで待ちます

Model → Deploy tab → Select region → Click Deploy → Endpoint URL ready

クイックリンク#

• 推論: ブラウザでモデルをテストする
• エンドポイント: 専用エンドポイントをデプロイする
• Monitoring：デプロイメントのパフォーマンスを追跡します

よくある質問 (FAQ)#