专用端点#

Ultralytics Platform 支持将 YOLO 模型部署到全球 42 个区域的专用端点。每个端点都是一项单租户服务，具备自动缩减至零（scale-to-zero）的功能、唯一的端点 URL 以及独立的监控。

Ultralytics Platform Model Deploy Tab With Region Map And Table

创建端点#

通过“部署”（Deploy）选项卡#

在模型的 Deploy 选项卡中部署模型：

导航到你的模型
点击 Deploy 选项卡
查看世界地图和区域表格，表格按你所在位置测得的延迟进行排序
在你想使用的区域行中点击Deploy

部署名称会根据模型名称和区域城市自动生成（例如 yolo26n-iowa）。

通过“部署”（Deployments）页面#

从侧边栏的全局 Deploy 页面创建部署：

点击 New Deployment
从模型选择器中选择一个模型
从地图或表格中选择一个区域
检查可编辑的自动生成部署名称以及固定的资源默认值
点击 Deploy Model

Ultralytics Platform New Deployment Dialog With Model Selector And Region Map

部署生命周期#

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

连接 Slack alerts，以便在部署就绪或启动失败时接收消息。

区域选择#

从全球 42 个区域中进行选择。交互式区域地图和表格显示了：

区域图钉：根据延迟以绿到红的渐变色标记（越快的区域越偏绿，越慢的区域越偏红）
已部署区域：以“Deployed”徽章突出显示
部署中区域：显示动画脉冲指示器
双向高亮：在地图上悬停会高亮对应的表格行，反之亦然

Ultralytics Platform Deploy Tab Region Latency Table Sorted By Latency 模型 Deploy 标签页上的区域表格包含：

列	描述
Location（位置）	城市和国家（带旗帜图标）
Zone（区域）	区域标识符
延迟	测得的 ping 时间（3 次 ping 的中位数）
Distance（距离）	距你所在位置的距离（以 km 为单位）
Actions（操作）	部署按钮或“Deployed”状态徽章

新部署对话框

New Deployment 对话框（来自全局 Deploy 页面）显示了一个更简洁的区域表格，仅包含 Location、Latency 和 Select 列。

明智选择

选择离你的用户最近的区域以获得最低延迟。使用 Rescan 按钮从当前位置重新测量延迟。

可用区域#

区域	位置
us-central1	美国爱荷华州
us-east1	南卡罗来纳州，美国
us-east4	北弗吉尼亚州，美国
us-east5	哥伦布，美国
us-south1	达拉斯，美国
us-west1	俄勒冈州，美国
us-west2	洛杉矶，美国
us-west3	盐湖城，美国
us-west4	拉斯维加斯，美国
northamerica-northeast1	蒙特利尔，加拿大
northamerica-northeast2	多伦多，加拿大
northamerica-south1	克雷塔罗，墨西哥
southamerica-east1	圣保罗，巴西
southamerica-west1	圣地亚哥，智利

端点配置#

新部署对话框#

New Deployment（新部署）对话框提供：

设置	描述	默认值
模型	从已完成的模型中选择	-
区域	部署区域	-
部署名称	自动生成，可编辑	-
CPU 核心数	固定默认值	1
内存 (GB)	固定默认值	2

Ultralytics Platform New Deployment Dialog Fixed Resource Defaults 被禁用的 Resources 面板标记为 Coming Soon，目前无法展开或自定义。部署使用 1 CPU、2 GiB 内存、minInstances = 0 和 maxInstances = 1。

自动生成名称

部署名称是根据模型名称和区域城市自动生成的（例如 yolo26n-iowa）。如果你再次将同一个模型部署到同一区域，则会添加一个数字后缀（例如 yolo26n-iowa-2）。

部署选项卡（快速部署）#

从模型的 Deploy（部署）选项卡进行部署时，端点会以默认资源（1 CPU，2 GB 内存）创建，并启用缩减为零功能。部署名称为自动生成。

管理端点#

视图模式#

部署列表支持三种视图模式：

模式	描述
卡片	带有日志、代码示例和预测面板的完整详细信息卡片
紧凑	包含关键指标的较小卡片网格
表格	带有可排序列表头和搜索功能的数据表

Ultralytics Platform Deploy Tab Active Deployments Cards View

部署卡片（卡片视图）#

卡片视图中的每个部署卡片显示：

页眉：名称、区域标志、状态徽章、启动/停止/删除按钮
端点 URL：可复制的 URL，附带 API 文档链接
指标：请求计数 (24h)、P95 延迟、错误率
健康检查：实时健康指示器，包含延迟和手动刷新功能
选项卡：Logs（日志）、Code（代码）和 Predict（预测）

Logs 选项卡显示包含严重性过滤（全部/错误）的最近日志条目。Code 选项卡显示可用的 Python、JavaScript 和 cURL 代码示例，其中包含你实际的端点 URL 和 API 密钥。Predict 选项卡提供了一个内联预测面板，用于直接在部署上进行测试。

部署状态#

状态	描述
正在创建	正在设置部署
正在部署	正在启动容器
就绪	端点已上线并正在接受请求
正在停止	端点正在关闭
已停止	端点已暂停且不可用
Failed（失败）	部署失败（请查看错误信息）

端点 URL#

每个端点都有一个唯一的 URL，例如：

https://predict-abc123.run.app

Ultralytics Platform Deployment Card Endpoint Url With Copy Button 点击复制按钮以复制代码。点击文档图标以查看该端点的自动生成 API 文档。

生命周期管理#

控制你的端点状态：

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

操作	描述
启动	恢复已停止的端点
停止	暂停端点
Delete（删除）	永久移除端点

停止端点#

当你不希望端点接受请求时，请停止该端点：

点击部署卡片上的暂停图标
端点状态更改为“正在停止”，然后变为“已停止”

已停止的端点：

不接受请求
可以随时重新启动

删除端点#

永久移除端点：

点击部署卡片上的删除（垃圾桶）图标
在对话框中确认删除

永久操作

删除是立即且永久的。你随时可以创建新端点。

使用端点#

身份验证#

每个部署都使用你账户中的 API 密钥创建。请在请求中包含它：

Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

API 密钥前缀显示在部署卡片页脚以便识别。你可以从 API Keys 生成密钥。

直接端点请求#

直接将生产请求发送至部署卡片上显示的 URL。这些请求不通过 Platform API 速率限制器。该端点目前运行一个具有上述固定资源的实例。

请求示例#

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())

请求参数#

参数	类型	默认值	范围	描述
`file`	文件	-	-	图像或视频文件（除非设置了 `source`，否则为必填）
`conf`	float	0.25	0.01 – 1.0	最低置信度阈值
`iou`	float	0.7	0.0 – 0.95	NMS IoU 阈值
`imgsz`	int	640	32 – 1280	输入图像尺寸（以像素为单位）
`normalize`	布尔值	false	-	将边界框坐标返回为 0 – 1
`decimals`	int	5	0 – 10	坐标值的小数精度
`source`	string	-	-	图像 URL 或 base64 字符串（`file` 的替代方案）

视频推理

专用端点通过 file 参数接收图像和视频。

图像格式（最大 100 MB）：AVIF, BMP, DNG, HEIC, JP2, JPEG, JPG, MPO, PNG, TIF, TIFF, WEBP
视频格式（最大 100 MB）：ASF, AVI, GIF, M4V, MKV, MOV, MP4, MPEG, MPG, TS, WEBM, WMV

每个视频帧都会被单独处理，并按帧返回结果。你也可以通过 source 参数传入公共图像 URL 或 base64 编码的图像，而不是 file。

响应格式#

与共享推理相同，包含特定任务的字段。

常见问题解答#

我可以创建多少个端点？#

端点限制取决于你的方案：

免费版：最多 3 个部署
专业版：最多 10 个部署
企业版：不限部署数量

每个模型仍然可以在你的方案配额内部署到多个区域。

部署后可以更改区域吗？#

不可以，区域是固定的。要更改区域，请执行以下操作：

删除现有端点
在所需区域创建新端点

我该如何处理跨区域部署？#

为了实现全球覆盖：

部署到多个区域
使用负载均衡器或 DNS 路由
将用户路由到最近的端点

冷启动时间是多久？#

冷启动时间取决于模型以及端点是否已缩减至零。Platform 的健康检查请求最多允许 55 秒，以便处于闲置状态的端点有时间启动。

每个部署目前都使用其部署卡片上显示的生成的端点 URL。

贡献者

GLglenn-jocher¹⁶ T-t-hakobyan¹ SEsergiuwaxmann¹

创建于 2026年1月14日更新于 2周前