Dino v3

Serverless Cloud API के माध्यम से Roboflow पर प्रशिक्षित DINOv3 वर्गीकरण मॉडल चलाएँ

Meta के DINOv3 वर्गीकरण के लिए स्व-पर्यवेक्षित विज़न मॉडल के माध्यम से सर्वरलेस क्लाउड API के माध्यम से समर्थित करते हैं. DINOv3 मज़बूत सामान्य-उद्देश्यीय दृश्य विशेषताएँ उत्पन्न करता है, जिन्हें Roboflow पर एक लिनियर प्रोब क्लासिफ़ायर को प्रशिक्षित करके आपके डेटासेट के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है।

कोड नमूना

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अपनी API कुंजी प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएँ, अपनी कुंजी यहाँ ढूँढें Roboflow API सेटिंग्स पेज और इसे अपने शेल में उपलब्ध कराएँ:

export ROBOFLOW_API_KEY="आपकी-कुंजी-यहाँ"

2

निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

इंस्टॉल करें Inference SDK:

pip install -U inference-sdk supervision

3

मॉडल चलाएँ

अपने प्रशिक्षित DINOv3 क्लासिफ़ायर को इसके {workspace}/{model-slug} ID में बदलें (देखें संस्करण, प्रशिक्षण और मॉडल).

import os
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image = sv.load_image_from_url("https://media.roboflow.com/notebooks/examples/dog.jpeg")

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
# कोई पूर्व-प्रशिक्षित उपनाम नहीं: अपना मॉडल प्रशिक्षित करें और "your-project/1" को अपने मॉडल ID से बदलें।
results = client.infer(image, model_id="your-project/1")
print(results)

सेट करें api_url को अपने डिप्लॉयमेंट लक्ष्य से मिलाएँ:

• https://serverless.roboflow.com सर्वरलेस Cloud API के लिए।

• http://localhost:9001 एक स्थानीय Inference सर्वर।

• आपका समर्पित डिप्लॉयमेंट निजी एंडपॉइंट के लिए URL।

स्व-होस्टेड परिनियोजन और अतिरिक्त विवरण के लिए, देखें इनफ़ेरेंस दस्तावेज़ीकरण.