専用デプロイにリクエストを送信

Python SDK、HTTP API、または Workflows の Web インターフェースを使って、専用デプロイに直接リクエストを送信できます。

Python SDKを使用する

最新バージョンのPython SDKをインストールしてください inference_sdk で pip install --upgrade inference-sdk.

専用デプロイメントの準備ができたら、そのURLをコピーしてください:

準備ができたら、専用デプロイメントのURLをコピーする

そして、パラメータに貼り付けてください api_url 初期化時に InferenceHTTPClient 、それで完了です！

以下はモデル推論を実行する例です。詳細は次をご覧ください: inference_sdkのドキュメント.

from inference_sdk import InferenceHTTPClient

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

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

HTTP APIを使用する

次にもアクセスできます HTTP API 以下に一覧表示されている /docs、例えば、 https://dev-testing.roboflow.cloud/docs .

ワークスペースを添付してください api_key これらのエンドポイントにアクセスする際、クエリパラメータとして

以下は、HTTP APIを使って上記と同じリクエストを行う例です:

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}", params = {"api_key": "ROBOFLOW_API_KEY", "image": image_url})
result = json.loads(resp.content)

Workflow UIを使用する

専用デプロイメントは、実行用のバックエンドサーバーとしても使用できます Roboflow Workflows。Roboflow Workflowsは、コンピュータビジョンアプリケーションを作成するための、ローコードのWebベースアプリケーションビルダーです。

ワークフローを作成したら、左上隅の「Running on Cloud API」リンクをクリックします:

ワークフローを実行するバックエンドを変更します。

クリック 専用デプロイメント して専用デプロイメントの一覧を表示し、対象のデプロイメントを選択してから、 接続:

ワークフロー実行のバックエンドサーバーとして、対象の専用デプロイメントを選択します。

これで、ワークフローエディタで専用デプロイメントを使用できるようになりました。

Workflowコードスニペットをコピーする

エディタを開かなくてもコードを取得できます。専用デプロイメントの一覧で、稼働中のデプロイメントの「View Code Snippet」ボタンをクリックし、Workflowを選択してください。表示されるスニペットは、すでにそのデプロイメントのURLを参照しています。