अन्य डिवाइसों का उपयोग

असमर्थित hardware पर Roboflow Inference चलाएँ, जिसमें वैकल्पिक ONNX Runtime execution providers के माध्यम से non-NVIDIA GPU शामिल हैं, और अन्य edge SDKs।

इन्फरेंस x64 और ARM प्रोसेसरों पर परीक्षणित और समर्थित है, वैकल्पिक रूप से NVIDIA/CUDA GPU के साथ। अन्य डिवाइसों पर चलाना संभव हो सकता है, लेकिन आधिकारिक रूप से परीक्षणित या समर्थित नहीं है।

अन्य GPU

गैर-NVIDIA, गैर-Apple GPU पर हार्डवेयर एक्सेलेरेशन वर्तमान में समर्थित नहीं है, लेकिन ONNX Runtime में अतिरिक्त एक्ज़ीक्यूशन प्रदाता AMD/ROCm, Arm NN, Rockchip, और अन्य के लिए।

यदि आप इनमें से कोई एक रनटाइम इंस्टॉल करते हैं, तो आप इसे इसके साथ सक्षम कर सकते हैं ONNXRUNTIME_EXECUTION_PROVIDERS पर्यावरण चर। उदाहरण के लिए:

export ONNXRUNTIME_EXECUTION_PROVIDERS="[ROCMExecutionProvider,OpenVINOExecutionProvider,CPUExecutionProvider]"

यह परीक्षणित नहीं है और प्रदर्शन में सुधार की गारंटी नहीं है। गैर-CUDA GPU का एक्सेलेरेशन Docker के अंदर काम करने की संभावना कम है। देखें Mac इंस्टॉल गाइड कंटेनर के बाहर सर्वर चलाने के उदाहरण के लिए।

अन्य एज डिवाइस

Roboflow के पास अन्य डिप्लॉयमेंट लक्ष्यों पर मूल रूप से ऑब्जेक्ट डिटेक्शन चलाने के लिए SDK हैं, जिनमें शामिल हैं वेब ब्राउज़र में TensorFlow.js, iOS पर मूल Swift CoreML के माध्यम से, और Snap Lens Studio। देखें SDKs का अवलोकन पूर्ण सूची के लिए।

अतिरिक्त कार्यक्षमता के लिए, जैसे Workflows और अन्य प्रकार के मॉडलों को किसी अन्य डिवाइस पर चलाना, HTTP के माध्यम से किसी Inference Server से कनेक्ट करें Inference SDK के साथ.