デプロイ#

Ultralytics Platformは、YOLOモデルを本番環境で運用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地域の専用エンドポイントにデプロイして、パフォーマンスをリアルタイムで監視できます。

概要#

デプロイセクションでは、次の操作を行えます。

• Predictタブを使用して、ブラウザからモデルを直接テストします
• 世界42地域の専用エンドポイントにデプロイします
• モニター: 有料エンドポイントにおけるリクエストメトリクス、ログ、ヘルスチェック、および一時的な予測の監視
• リソースの選択: デフォルトのエンドポイントはゼロにスケールダウンし、カスタムサイズでは稼働時間に応じた課金でウォームインスタンスが維持されます

デプロイオプション#

Ultralytics Platformでは、複数のデプロイ方法を利用できます。

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data regionにあるサービスへ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保持されます。

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で世界42地域にデプロイできます。

• 南北アメリカ: 14地域
• ヨーロッパ: 13地域
• アジア太平洋: 12地域
• 中東・アフリカ: 3地域

各エンドポイントは、次の özellikを備えたシングルテナントサービスです。

• CPUとメモリは設定可能であり、デプロイ前に料金が表示されます
• デフォルトリソースの場合はゼロにスケールダウンし、カスタムリソースの場合は稼働時間課金のウォームインスタンスが維持されます
• /docsに独自のインタラクティブAPIリファレンスを備えた一意のエンドポイントURL
• 専用のAPIキー紐付け。そのキーでのみエンドポイントを呼び出せます
• 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できます。このページには次の情報が表示されます。

• デプロイ済みリージョンのピンを示す世界地図。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: HTTPリクエスト (24h)、アクティブデプロイメント、HTTPエラー率 (24h)、HTTP P95レイテンシ (24h)
• デプロイメントリスト。カード、コンパクト、テーブルの3つの表示モードがあります
• 完了済みの任意のモデルからエンドポイントを作成するNew Deploymentボタン
• Refreshボタンと、ページヘッダーのUpdatedタイムスタンプ

主な特徴#

グローバルカバレッジ#

42地域で次の地域をカバーしているため、ユーザーの近くにデプロイできます。

• 北米、南米
• ヨーロッパ、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、次のように動作します。

• デフォルトリソース: 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
• カスタムリソース: 1つのインスタンスがウォーム状態で維持され、停止されるまで稼働時間に応じた料金が発生します
• 単一の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サービスを提供します
• 負荷遮断: エンドポイントが一時的に容量上限に達している場合、リクエストは429レスポンスを受け取ります — Direct Endpoint Requestsをご覧ください
• リクエストタイムアウト: ダイレクトエンドポイントリクエストの最大継続時間は1時間です。サポートされている入力については推論を参照してください

リージョナルデプロイ#

測定されたリージョンレイテンシを使用して、呼び出し元の近く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、ネットワーク経路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、次の機能を備えた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
• 異常時の自動再試行。正常になると停止します
• 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します
2. モデルのDeployタブに移動します
3. レイテンシテーブルのリージョンでデプロイをクリックします
4. デプロイメントダイアログでCPU、メモリ、料金、名前を確認します
5. デプロイメントの作成をクリックし、デプロイメントステータスが準備完了になるのを待ちます

Model → Deploy tab → Deploy in a region → Review configuration → Create Deployment

クイックリンク#

• Inference: ブラウザでモデルをテストします
• Endpoints: 専用エンドポイントをデプロイします
• 監視：デプロイのパフォーマンスを追跡します

FAQ#