Link to this sectionВыделенные эндпоинты#

Ultralytics Platform позволяет развертывать модели YOLO на выделенных эндпоинтах в 43 регионах по всему миру. Каждый эндпоинт представляет собой однопользовательский сервис с возможностью масштабирования до нуля, уникальным URL-адресом и независимым мониторингом.

Link to this sectionСоздать эндпоинт#

Link to this sectionИз вкладки Deploy#

Разверни модель на вкладке Deploy:

1. Перейди к своей модели
2. Нажми на вкладку Deploy
3. Выбери регион на интерактивной карте мира — регионы окрашены в цвета в зависимости от задержки (latency) от твоего местоположения по градиенту от зеленого к красному (чем быстрее регион, тем он зеленее; чем медленнее, тем краснее)
4. Нажми Deploy в строке выбранного региона

Имя развертывания генерируется автоматически на основе названия модели и города региона (например, yolo26n-iowa).

Link to this sectionСо страницы Deployments#

Создай развертывание на глобальной странице Deploy в боковой панели:

1. Нажми New Deployment
2. Выбери модель из селектора моделей
3. Выбери регион на карте или в таблице
4. Проверь автоматически сгенерированное имя развертывания (его можно изменить) и ресурсы по умолчанию
5. Нажми Deploy Model

Link to this sectionЖизненный цикл развертывания#

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

Link to this sectionВыбор региона#

Выбирай из 43 регионов по всему миру. Интерактивная карта и таблица регионов отображают:

• Маркеры регионов: цветовая кодировка по задержке на градиенте от зеленого к красному (быстрее — зеленее, медленнее — краснее)
• Развернутые регионы: выделены значком "Deployed"
• Регионы в процессе развертывания: анимированный индикатор пульсации
• Двусторонняя подсветка: наведение курсора на карту подсвечивает строку в таблице, и наоборот

Таблица регионов на вкладке Deploy для модели включает:

Link to this sectionДоступные регионы#

Link to this sectionКонфигурация конечной точки#

Link to this sectionДиалоговое окно нового развертывания#

Диалоговое окно New Deployment предоставляет следующее:

Развертывания используют фиксированные значения по умолчанию: 1 CPU, 2 GiB оперативной памяти, minInstances = 0 и maxInstances = 1. Они масштабируются до нуля в режиме простоя, поэтому ты платишь только за активное время инференса.

Link to this sectionВкладка Deploy (быстрое развертывание)#

При развертывании через вкладку Deploy модели конечные точки создаются с ресурсами по умолчанию (1 CPU, 2 ГБ памяти) и включенным масштабированием до нуля. Имя развертывания генерируется автоматически.

Link to this sectionУправление конечными точками#

Link to this sectionРежимы отображения#

Список развертываний поддерживает три режима просмотра:

Link to this sectionКарточка развертывания (режим карточек)#

Каждая карточка развертывания в режиме карточек отображает:

• Заголовок: имя, флаг региона, значок статуса, кнопки запуска/остановки/удаления
• URL конечной точки: URL, который можно скопировать, со ссылкой на документацию API
• Метрики: количество запросов (24ч), задержка P95, частота ошибок
• Проверка работоспособности: индикатор состояния в реальном времени с задержкой и ручным обновлением
• Вкладки: Logs, Code и Predict

Вкладка Logs показывает последние записи логов с фильтрацией по уровню критичности (Все / Ошибки). Вкладка Code показывает готовые к использованию примеры кода на Python, JavaScript и cURL с твоим актуальным URL конечной точки и API ключом. Вкладка Predict предоставляет встроенную панель предсказаний для тестирования прямо на развертывании.

Link to this sectionСтатусы развертывания#

Link to this sectionURL конечной точки#

Каждая конечная точка имеет уникальный URL, например:

Нажми кнопку копирования, чтобы скопировать URL. Нажми значок документации, чтобы посмотреть автоматически сгенерированную API документацию для этой конечной точки.

Link to this sectionУправление жизненным циклом#

Управляй состоянием своей конечной точки:

graph LR
    R[Ready] -->|Stop| S[Stopped]
    S -->|Start| R
    R -->|Delete| D[Deleted]
    S -->|Delete| D

    style R fill:#4CAF50,color:#fff
    style S fill:#9E9E9E,color:#fff
    style D fill:#F44336,color:#fff

Link to this sectionОстановить конечную точку#

Останови конечную точку, чтобы приостановить биллинг:

1. Нажми значок паузы на карточке развертывания
2. Статус конечной точки изменится на "Stopping", а затем на "Stopped"

Остановленные конечные точки:

• Не принимают запросы
• Не влекут расходов
• Могут быть перезапущены в любое время

Link to this sectionУдалить конечную точку#

Безвозвратно удали конечную точку:

1. Нажми значок удаления (корзина) на карточке развертывания
2. Подтверди удаление в диалоговом окне

Link to this sectionИспользование конечных точек#

Link to this sectionАутентификация#

Каждое развертывание создается с использованием API ключа из твоего аккаунта. Включай его в запросы:

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Префикс API ключа отображается в нижней части карточки развертывания для идентификации. Генерируй ключи в разделе API Keys.

Link to this sectionОтсутствие ограничений частоты запросов#

Запросы, отправленные напрямую на URL твоей выделенной конечной точки, не подпадают под ограничения частоты запросов Platform API — пропускная способность ограничена только конфигурацией CPU, памяти и масштабирования твоей конечной точки. (Запросы, проксируемые через Platform API, например, через внутрибраузерный тестер, по-прежнему используют стандартное ограничение в 20 запросов/мин на предсказание). Это ключевое преимущество перед shared inference, где установлено ограничение в 20 запросов/мин на API ключ.

Link to this sectionПример запроса#

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())

Link to this sectionПараметры запроса#

Link to this sectionФормат ответа#

То же самое, что и общий вывод с полями, специфичными для задачи.

Link to this sectionЦенообразование#

Базовые выделенные эндпоинты бесплатны на всех тарифных планах. Конфигурации с более высокими ресурсами (больше vCPU, больше памяти, «теплый» старт) в будущем будут использовать модель ценообразования на основе фактического использования.

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionСколько эндпоинтов я могу создать?#

Лимиты эндпоинтов зависят от тарифного плана:

• Free: до 3 развертываний
• Pro: до 10 развертываний
• Enterprise: неограниченное количество развертываний

Каждая модель по-прежнему может быть развернута в нескольких регионах в рамках квоты твоего тарифного плана.

Link to this sectionМогу ли я изменить регион после развертывания?#

Нет, регионы фиксированы. Чтобы изменить регион:

1. Удали существующий эндпоинт
2. Создай новый эндпоинт в нужном регионе

Link to this sectionКак мне настроить развертывание в нескольких регионах?#

Для глобального покрытия:

1. Разверни модель в нескольких регионах
2. Используй балансировщик нагрузки или DNS-маршрутизацию
3. Направляй пользователей к ближайшему эндпоинту

Link to this sectionКаково время «холодного» старта?#

Время «холодного» старта зависит от размера модели и от того, кэширован ли уже контейнер в этом регионе. Типичные диапазоны:

Для проверки работоспособности используется тайм-аут 55 секунд, чтобы учесть «холодный» старт в худшем случае.

Link to this sectionМогу ли я использовать собственные домены?#

Собственные домены появятся в ближайшее время. В настоящее время эндпоинты используют URL-адреса, генерируемые платформой.