YOLOlite

हमारे Serverless Cloud API के माध्यम से YOLOlite मॉडल परिवार का उपयोग करें

YOLOlite Roboflow का एक हल्का ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल परिवार है, जिसे कम-लेटेंसी डिप्लॉयमेंट और एज हार्डवेयर के लिए डिज़ाइन किया गया है। आप YOLOlite को एक प्रोजेक्ट पर Roboflow में प्रशिक्षित कर सकते हैं और इसे हमारे माध्यम से तैनात कर सकते हैं सर्वरलेस क्लाउड API के माध्यम से समर्थित करते हैं.

स्व-होस्टेड परिनियोजन के लिए देखें Roboflow Inference.

YOLOlite का इनपुट आकार Roboflow पर प्रशिक्षण के दौरान कॉन्फ़िगर किया जाता है।

उपलब्ध वेरिएंट

YOLOlite दो स्केलिंग परिवारों में उपलब्ध है: एक मानक सेट और एक एज-अनुकूलित सेट। प्रत्येक पाँच आकारों में उपलब्ध है।

परिवार	वेरिएंट
Standard	yololite-n, yololite-s, yololite-m, yololite-l, yololite-xl
एज	yololite-edge-n, yololite-edge-s, yololite-edge-m, yololite-edge-l, yololite-edge-xl

जब आप किसी Project पर प्रशिक्षण शुरू करते हैं, तब आप एक वेरिएंट चुनते हैं। प्रशिक्षित मॉडल फिर Serverless Cloud API से सर्व किया जाता है, जहाँ आप उसे उसके प्रति-मॉडल {workspace}/{model-slug} ID में बदलें (देखें संस्करण, प्रशिक्षण और मॉडल).

कोड नमूना

1

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 और supervision:

pip install -U inference-sdk supervision

3

मॉडल चलाएँ

यह उदाहरण एक सार्वजनिक YOLOlite मॉडल चलाता है, जिसे एक स्क्रूज़ डेटासेट (स्क्रू, फ्लैट-वाॅशर, हेक्स-नट). अपने स्वयं के {workspace}/{model-slug} पर अपने प्रशिक्षित वज़नों को चलाने के लिए।

import os
import cv2
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image = sv.load_image_from_url("https://media.roboflow.com/docs/bolts.jpg")

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
results = client.infer(image, model_id="erik-pe6au/rf-bolts-4-yololite-s-t1")

detections = sv.Detections.from_inference(results)

annotated = sv.BoxAnnotator().annotate(image.copy(), detections)

cv2.imwrite("annotated.png", annotated)

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।