YOLO Vision 2026:

専用エンドポイント#

Ultralytics Platform では、世界中の42のリージョンにある専用エンドポイントへの YOLO モデルのデプロイが可能です。各エンドポイントは、スケール・ツー・ゼロ機能、固有のエンドポイント URL、および独立したモニタリングを備えたシングルテナントサービスです。

Ultralytics Platform Model Deploy Tab With Region Map And Table

エンドポイントを作成#

デプロイ（Deploy）タブから#

モデルの Deploy タブからモデルをデプロイします:

  1. モデルのページへ移動します
  2. Deployタブをクリックします
  3. 現在地からの実測レイテンシでソートされた世界地図とリージョンテーブルを確認します。
  4. 使用するリージョンの行にある Deploy をクリックします。

デプロイ名は、モデル名とリージョン都市名から自動生成されます（例: yolo26n-iowa）。

デプロイメント（Deployments）ページから#

サイドバーのグローバルな Deploy ページからデプロイを作成します:

  1. New Deploymentをクリックします
  2. モデルセレクターからモデルを選択します
  3. 地図または表からリージョンを選択します
  4. 自動生成された編集可能なデプロイ名と固定されたリソースのデフォルト値を確認します。
  5. Deploy Modelをクリックします

Ultralytics Platform New Deployment Dialog With Model Selector And Region Map

デプロイメントのライフサイクル#

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

Slack alerts を接続すると、デプロイの準備が完了したとき、または起動に失敗したときにメッセージを受信できます。

リージョン選択#

世界中の42の地域から選択可能です。インタラクティブな地域マップとテーブルには以下が表示されます。

  • リージョンピン: レイテンシに応じて緑から赤のグラデーションで色分けされています（速いリージョンは緑色に近く、遅いリージョンは赤色に近くなります）
  • デプロイ済みリージョン: "Deployed"バッジで強調表示されます
  • デプロイ中リージョン: アニメーションによるパルスインジケーター
  • 双方向ハイライト: 地図上でホバーすると対応する表の行がハイライトされ、その逆も同様です

Ultralytics Platform Deploy Tab Region Latency Table Sorted By Latency モデルの Deploy タブにあるリージョンテーブルの内容:

列説明
場所（Location）国旗アイコン付きの都市と国名
ゾーン（Zone）リージョン識別子
レイテンシ測定されたping時間（3回のpingのメディアン）
距離（Distance）現在地からの距離（km）
アクション（Actions）デプロイボタンまたは"Deployed"ステータスバッジ
新しいデプロイメント（New Deployment）ダイアログ

New Deployment ダイアログ（グローバルな Deploy ページから）には、ロケーション、レイテンシ、および選択カラムのみを含むシンプルなリージョンテーブルが表示されます。

賢明な選択を

レイテンシを最小限に抑えるため、ユーザーに最も近いリージョンを選択してください。Rescanボタンを使用して、現在地からのレイテンシを再測定できます。

利用可能なリージョン#

ゾーン場所
us-central1米国アイオワ州
us-east1サウスカロライナ州、米国
us-east4バージニア州北部、米国
us-east5コロンバス、米国
us-south1ダラス、米国
us-west1オレゴン州、米国
us-west2ロサンゼルス、米国
us-west3ソルトレイクシティ、米国
us-west4ラスベガス、米国
northamerica-northeast1モントリオール、カナダ
northamerica-northeast2トロント、カナダ
northamerica-south1ケレタロ、メキシコ
southamerica-east1サンパウロ、ブラジル
southamerica-west1サンティアゴ、チリ

エンドポイント設定#

新しいデプロイメント（New Deployment）ダイアログ#

New Deployment ダイアログでは以下を提供します:

設定説明デフォルト
モデル完了済みのモデルから選択-
リージョンデプロイメントリージョン-
デプロイ名自動生成、編集可能-
CPUコア数デフォルトで固定1
メモリ (GB)デフォルトで固定2

Ultralytics Platform New Deployment Dialog Fixed Resource Defaults 無効化されている Resources パネルには Coming Soon と表示されており、現在展開やカスタマイズを行うことはできません。デプロイでは 1 CPU、2 GiB メモリ、minInstances = 0、および maxInstances = 1 が使用されます。

自動生成名

デプロイ名は、モデル名とリージョン都市名から自動的に生成されます（例: yolo26n-iowa）。同じモデルを同じリージョンに再度デプロイした場合は、数値のサフィックスが追加されます（例: yolo26n-iowa-2）。

デプロイタブ（クイックデプロイ）#

モデルの Deploy タブからデプロイを行う場合、エンドポイントはデフォルトのリソース（1 CPU、2 GB メモリ）と有効なスケール・ツー・ゼロ機能を使用して作成されます。デプロイ名は自動生成されます。

エンドポイントの管理#

ビューモード#

デプロイリストは以下の3つの表示モードをサポートしています：

モード説明
カードログ、コード例、予測パネルを備えた詳細カード
コンパクト主要メトリクスを表示する小型カードのグリッド
テーブルソート可能な列と検索機能を備えたデータテーブル

Ultralytics Platform Deploy Tab Active Deployments Cards View

デプロイカード（カード表示）#

カード表示における各デプロイカードには以下が表示されます：

  • ヘッダー: 名前、リージョンフラグ、ステータスバッジ、開始/停止/削除ボタン
  • エンドポイントURL: APIドキュメントへのリンク付きのコピー可能なURL
  • メトリクス: リクエスト数（24時間）、P95レイテンシ、エラー率
  • ヘルスチェック: レイテンシと手動更新機能を備えたライブヘルスインジケーター
  • Tabs: Logs、Code、および Predict

Logs タブには、重要度によるフィルタリング（すべて / エラー）機能付きの最近のログエントリが表示されます。Code タブには、実際のエンドポイント URL と API キーが含まれる、Python、JavaScript、および cURL のすぐに使えるコード例が表示されます。Predict タブには、デプロイ上で直接テストを行うためのインライン予測パネルが用意されています。

デプロイステータス#

ステータス説明
Creating（作成中）デプロイを設定中です
Deploying（デプロイ中）コンテナを起動しています
Ready（準備完了）エンドポイントはライブ状態でリクエストを受け付けています
Stopping（停止中）エンドポイントをシャットダウンしています
Stopped（停止済み）エンドポイントが一時停止されており、利用できません。
Failedデプロイに失敗しました（エラーメッセージを確認してください）

エンドポイントURL#

各エンドポイントには固有のURLがあります。例：

https://predict-abc123.run.app

Ultralytics Platform Deployment Card Endpoint Url With Copy Button コピーボタンをクリックして URL をコピーします。ドキュメントアイコンをクリックすると、エンドポイントの自動生成された API ドキュメントが表示されます。

ライフサイクル管理#

エンドポイントの状態を制御します：

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
アクション説明
Start（開始）停止中のエンドポイントを再開します
Stop（停止）エンドポイントを一時停止します。
Delete（削除）エンドポイントを完全に削除します

エンドポイントの停止#

リクエストを受け付けたくない場合は、エンドポイントを停止します:

  1. デプロイカードの一時停止アイコンをクリックします
  2. エンドポイントステータスが「停止中」に変わり、その後「停止済み」になります

停止済みのエンドポイントは：

  • リクエストを受け付けません
  • いつでも再起動できます

エンドポイントの削除#

エンドポイントを完全に削除します：

  1. デプロイカードの削除（ゴミ箱）アイコンをクリックします
  2. ダイアログで削除を確定します
永続的なアクション

削除は即時かつ永続的です。新しいエンドポイントはいつでも作成可能です。

エンドポイントの使用#

認証#

各デプロイは、お客様のアカウントのAPIキーを使用して作成されます。リクエストにそれを含めてください：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

API キーのプレフィックスは、識別用としてデプロイカードのフッターに表示されます。API Keys からキーを生成してください。

ダイレクトエンドポイントリクエスト#

本番環境のリクエストを、デプロイカードに表示されている URL に直接送信します。これらのリクエストは Platform API のレートリミッターを経由しません。このエンドポイントでは現在、前述の固定リソースを持つ 1 つのインスタンスが実行されています。

リクエストの例#

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())

リクエストパラメータ#

パラメータタイプデフォルト範囲説明
fileファイル--画像または動画ファイル（source が設定されている場合を除き必須）
conffloat0.250.01 – 1.0最小信頼度しきい値
ioufloat0.70.0 – 0.95NMS IoUしきい値
imgszint64032 – 1280入力画像のサイズ（ピクセル単位）
normalizeboolfalse-バウンディングボックスの座標を0～1で返します
decimalsint50 – 10座標値の小数点以下の精度
sourcestring--画像 URL または base64 文字列（file の代替）
動画推論

専用エンドポイントでは、file パラメータを介して画像と動画の両方を受け付けます。

  • 画像フォーマット（最大100 MB）：AVIF, BMP, DNG, HEIC, JP2, JPEG, JPG, MPO, PNG, TIF, TIFF, WEBP
  • 動画フォーマット（最大100 MB）：ASF, AVI, GIF, M4V, MKV, MOV, MP4, MPEG, MPG, TS, WEBM, WMV

各ビデオフレームは個別に処理され、結果はフレームごとに返されます。また、fileの代わりにsourceパラメータを使用して、公開画像URLまたはbase64エンコードされた画像を渡すこともできます。

レスポンスフォーマット#

タスク固有のフィールドを持つshared inference と同様です。

よくある質問 (FAQ)#

作成できるエンドポイントの数はいくつですか？#

エンドポイントの制限はプランによって異なります：

  • Free: 最大3つのデプロイメント
  • Pro: 最大10のデプロイメント
  • Enterprise: 無制限のデプロイメント

各モデルは、プランの割り当ての範囲内で、複数のリージョンにデプロイできます。

デプロイ後にリージョンを変更できますか？#

いいえ、リージョンは固定されています。リージョンを変更するには、次の手順を行います：

  1. 既存のエンドポイントを削除する
  2. 希望するリージョンに新しいエンドポイントを作成する

マルチリージョンデプロイメントをどのように処理すればよいですか？#

グローバルなカバレッジを実現するには：

  1. 複数のリージョンにデプロイする
  2. ロードバランサーまたはDNSルーティングを使用する
  3. ユーザーを最も近いエンドポイントにルーティングする

コールドスタート時間はどのくらいですか？#

コールドスタート時間はモデルや、エンドポイントがゼロにスケールダウンしているかどうかによって異なります。Platform のヘルスチェックリクエストでは最大 55 秒まで許可されるため、アイドル状態のエンドポイントが起動するための時間が確保されます。

各デプロイでは現在、デプロイカードに表示されている生成されたエンドポイント URL が使用されます。

貢献者
GLglenn-jocher16T-t-hakobyan1SEsergiuwaxmann1

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