Dedicated Deployment पर Requests करें

आप Python SDK के साथ, HTTP API का उपयोग करके, या Workflows web interface का उपयोग करके सीधे Dedicated Deployment पर requests कर सकते हैं।

Python SDK का उपयोग करें

कृपया हमारे Python SDK का नवीनतम संस्करण इंस्टॉल करें inference_sdk के साथ pip install --upgrade inference-sdk.

जब आपका समर्पित डिप्लॉयमेंट तैयार हो जाए, तो उसका URL कॉपी करें:

जब आपका समर्पित डिप्लॉयमेंट तैयार हो जाए, उसका URL कॉपी करें

और उसे पैरामीटर में पेस्ट करें api_url इनीशियलाइज़ करते समय InferenceHTTPClient , और बस इतना ही!

मॉडल इन्फरेंस चलाने का एक उदाहरण यहां है, आप अधिक विवरण पा सकते हैं inference_sdk का दस्तावेज़.

from inference_sdk import InferenceHTTPClient, InferenceConfiguration

CLIENT = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://dev-testing.roboflow.cloud",
    api_key="ROBOFLOW_API_KEY"
).configure(InferenceConfiguration(api_key_transport="header"))

image_url = "https://source.roboflow.com/pwYAXv9BTpqLyFfgQoPZ/u48G0UpWfk8giSw7wrU8/original.jpg"
result = CLIENT.infer(image_url, model_id="soccer-players-5fuqs/1")

यह api_key_transport="header" सेटिंग कुंजी को केवल एक Authorization: Bearer हेडर, ताकि यह URLs और लॉग्स से बाहर रहे: सभी नए कोड के लिए अनुशंसित। देखें API key transport.

HTTP API का उपयोग करें

आप भी पहुंच सकते हैं HTTP APIs जो निम्न के अंतर्गत सूचीबद्ध हैं /docs, उदाहरण के लिए,, https://dev-testing.roboflow.cloud/docs .

अपने workspace API key को भेजें Authorization: Bearer हेडर में जब आप इन endpoints तक पहुँचें। इसे api_key एक query parameter के रूप में पास करना legacy channel है: यह अभी भी काम करता है, लेकिन अनुशंसित नहीं है।

HTTP API का उपयोग करके ऊपर जैसा ही अनुरोध करने का एक उदाहरण यहां है:

import requests
import json

api_url = "https://dev-testing.roboflow.cloud"
model_id = "soccer-players-5fuqs/1"
image_url = "https://source.roboflow.com/pwYAXv9BTpqLyFfgQoPZ/u48G0UpWfk8giSw7wrU8/original.jpg"

resp = requests.get(f"{api_url}/{model_id}", headers = {"Authorization": "Bearer ROBOFLOW_API_KEY"}, params = {"image": image_url})
result = json.loads(resp.content)

कुंजी को एक के रूप में भेजना ?api_key= query parameter या api_key body field legacy channel है। यह अभी भी काम करता है, लेकिन Authorization: Bearer header आपकी कुंजी को URLs और logs से बाहर रखता है। देखें REST API के साथ प्रमाणित करें.

Workflow UI का उपयोग करें

एक समर्पित deployment को चलाने के लिए backend server के रूप में भी उपयोग किया जा सकता है Roboflow Workflows. Roboflow Workflows कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन बनाने के लिए एक लो-कोड, वेब-आधारित एप्लिकेशन बिल्डर है।

अपना workflow बनाने के बाद, ऊपर बाएँ कोने में "Running on Cloud API" लिंक पर क्लिक करें:

उस backend को बदलना जहाँ workflow निष्पादित होगा।

क्लिक करें समर्पित डिप्लॉयमेंट्स अपने समर्पित deployments की सूची देखने के लिए, target deployment चुनें, फिर Connect:

workflow execution के लिए backend server के रूप में target dedicated deployment चुनें।

अब आप workflow editor में अपने समर्पित deployment का उपयोग करने के लिए तैयार हैं।

Workflow Code Snippet कॉपी करें

आप editor खोले बिना भी code प्राप्त कर सकते हैं। अपने dedicated deployments की सूची में, चल रहे deployment पर "View Code Snippet" बटन पर क्लिक करें, फिर एक Workflow चुनें। जो snippets दिखाई देते हैं वे पहले से ही उस deployment के URL की ओर संकेत करते हैं।