Endpoints Dedicados#

A Ultralytics Platform permite a implementação de modelos YOLO em endpoints dedicados em 42 regiões globais. Cada endpoint é um serviço de locatário único com comportamento de escala para zero, um URL de endpoint exclusivo e monitoramento independente.

Criar Endpoint#

A partir da guia Deploy#

Implemente um modelo a partir da sua guia Deploy:

1. Navegue até seu modelo
2. Clique na guia Deploy
3. Analisa o mapa-múndi e a tabela de regiões, que está ordenada pela latência medida a partir da tua localização
4. Clica em Deploy na linha da região que queres usar

O nome da implementação é gerado automaticamente a partir do nome do modelo e da cidade da região (por exemplo, yolo26n-iowa).

A partir da página Deployments#

Crie uma implementação a partir da página global Deploy na barra lateral:

1. Clique em New Deployment
2. Selecione um modelo no seletor de modelos
3. Selecione uma região no mapa ou na tabela
4. Analisa o nome de implementação gerado automaticamente e editável, bem como os padrões de recursos fixos
5. Clique em Deploy Model

Ciclo de Vida de Implantação#

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 Slack alerts para receber uma mensagem quando uma implantação estiver pronta ou falhar ao iniciar.

Seleção de Região#

Escolhe entre 42 regiões em todo o mundo. O mapa de regiões interativo e a tabela mostram:

• Pinos de região: Codificados por cores por latência em um gradiente de verde para vermelho (regiões mais rápidas são mais verdes, regiões mais lentas são mais vermelhas)
• Regiões implementadas: Destacadas com um selo "Deployed"
• Regiões em implementação: Indicador de pulso animado
• Destaque bidirecional: Passar o mouse sobre o mapa destaca a linha da tabela, e vice-versa

A tabela de regiões no separador Deploy do modelo inclui:

Regiões Disponíveis#

Configuração de Endpoint#

Caixa de Diálogo Nova Implementação#

A caixa de diálogo New Deployment fornece:

O painel Resources desativado está marcado como Coming Soon e atualmente não pode ser expandido nem personalizado. As implementações utilizam 1 CPU, 2 GiB de memória, minInstances = 0 e maxInstances = 1.

Guia Deploy (Implantação Rápida)#

Ao implantar a partir da guia Deploy do modelo, os endpoints são criados com recursos padrão (1 CPU, 2 GB de memória) com a escala para zero ativada. O nome da implantação é gerado automaticamente.

Gerenciar Endpoints#

Modos de Visualização#

A lista de implantações suporta três modos de visualização:

Cartão de Implantação (Visualização de Cartões)#

Cada cartão de implantação na visualização de cartões mostra:

• Cabeçalho: Nome, bandeira da região, selo de status, botões de iniciar/parar/excluir
• URL do Endpoint: URL copiável com link para a documentação da API
• Métricas: Contagem de solicitações (24h), latência P95, taxa de erro
• Verificação de integridade: Indicador de integridade ao vivo com latência e atualização manual
• Guias: Logs, Code e Predict

A guia Logs mostra entradas de log recentes com filtragem de gravidade (Tudo / Erros). A guia Code mostra exemplos de código prontos para uso em Python, JavaScript e cURL com sua URL de endpoint real e chave de API. A guia Predict fornece um painel de previsão em linha para testes diretamente na implantação.

Status de Implantação#

URL do Endpoint#

Cada endpoint possui uma URL única, por exemplo:

https://predict-abc123.run.app

Clica no botão de copiar para copiar o URL. Clica no ícone de documentação para ver a documentação da API gerada automaticamente para o endpoint.

Gerenciamento de Ciclo de Vida#

Controle o estado do seu 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

Parar Endpoint#

Para um endpoint quando não quiseres que ele aceite pedidos:

1. Clique no ícone de pausa no cartão de implantação
2. O status do endpoint muda para "Parando" e depois para "Parado"

Endpoints parados:

• Não aceitam solicitações
• Podem ser reiniciados a qualquer momento

Excluir Endpoint#

Remover permanentemente um endpoint:

1. Clique no ícone de exclusão (lixeira) no cartão de implantação
2. Confirme a exclusão na caixa de diálogo

Usando Endpoints#

Autenticação#

Cada implantação é criada com uma chave de API da sua conta. Inclua-a nas solicitações:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

O prefixo da chave de API é exibido no rodapé do cartão de implantação para identificação. Gere chaves a partir de API Keys.

Pedidos Diretos de Endpoint#

Envia pedidos de produção diretamente para o URL apresentado no cartão de implementação. Estes pedidos não passam pelo limitador de taxa da API da Platform. O endpoint executa atualmente uma instância com os recursos fixos descritos acima.

Exemplo de solicitação#

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())

Parâmetros de solicitação#

Formato de Resposta#

Igual à inferência compartilhada com campos específicos da tarefa.

FAQ#

Quantos endpoints posso criar?#

Os limites de endpoint dependem do plano:

• Free: Até 3 implantações
• Pro: Até 10 implantações
• Enterprise: Implantações ilimitadas

Cada modelo ainda pode ser implantado em várias regiões dentro da cota do seu plano.

Posso alterar a região após a implantação?#

Não, as regiões são fixas. Para alterar as regiões:

1. Exclua o endpoint existente
2. Crie um novo endpoint na região desejada

Como lido com a implantação em várias regiões?#

Para cobertura global:

1. Implante em várias regiões
2. Use um balanceador de carga ou roteamento DNS
3. Encaminhe os usuários para o endpoint mais próximo

Qual é o tempo de cold start?#

O tempo de arranque a frio depende do modelo e de o endpoint ter reduzido a escala para zero. O pedido de verificação de estado da Platform permite até 55 segundos para que um endpoint ocioso tenha tempo de iniciar.

Cada implementação utiliza atualmente o URL de endpoint gerado apresentado no respetivo cartão de implementação.