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# ViT

Roboflow पर प्रशिक्षित Vision Transformer (ViT) वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करें के माध्यम से [सर्वरलेस होस्टेड API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api).

## कोड नमूना

{% stepper %}
{% step %}

### अपनी API कुंजी प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएँ, अपनी कुंजी यहाँ खोजें [Roboflow API सेटिंग्स पेज](https://app.roboflow.com/settings/api) और इसे अपने shell के लिए उपलब्ध कराएँ:

```bash
export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"
```

{% endstep %}

{% step %}

### निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

यह पैकेज मॉडल को कॉल करता है:

```bash
pip install -U inference-sdk supervision
```

{% endstep %}

{% step %}

### मॉडल चलाएँ

अपने प्रशिक्षित ViT वर्गीकारक को उसके `{workspace}/{model-slug}` आईडी (देखें [Versions, Trainings, and Models](/models/hi/versions-trainings-and-models.md)).

```python
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 स्वयं का मॉडल प्रशिक्षित करें और "your-project/1" को अपने मॉडल ID से बदलें।
results = client.infer(image, model_id="your-project/1")
print(results)
```

{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
सेट करें `api_url` को अपने deployment target से मिलाने के लिए:

* `https://serverless.roboflow.com` सर्वरलेस होस्टेड API के लिए।
* `http://localhost:9001` एक स्थानीय [Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) server के लिए।
* आपका [समर्पित परिनियोजन](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) एक निजी endpoint के लिए URL।
  {% endhint %}

स्व-होस्टेड परिनियोजन और अतिरिक्त विवरणों के लिए, देखें [इनफ़रेंस दस्तावेज़ीकरण](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).