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# DINOv3

Meta の [DINOv3](https://github.com/facebookresearch/dinov3) 自己教師ありのビジョンモデルを用いて、分類を行います。 [Serverless Cloud API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api)。DINOv3 は強力な汎用の視覚特徴を生成し、Roboflow で線形プローブ分類器を学習することで、あなたのデータセットに適応できます。

## DINOv3 API

{% stepper %}
{% step %}

### APIキーを取得する

Roboflow アカウントを作成し、 [Roboflow API 設定ページ](https://app.roboflow.com/settings/api) でキーを見つけ、シェルで利用できるようにします。

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

{% endstep %}

{% step %}

### 依存関係をインストールする

以下をインストールします [Inference SDK](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted):

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

{% endstep %}

{% step %}

### モデルを実行する

学習済みの DINOv3 分類器は、その `{workspace}/{model-slug}` IDに置き換えてください（ [バージョン、トレーニング、モデル](/models/ja/versions-trainings-and-models.md)).

```python
import os
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient, InferenceConfiguration

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"],
).configure(InferenceConfiguration(api_key_transport="header"))
# 事前学習済みのエイリアスはありません。独自のモデルを学習し、「your-project/1」をモデル ID に置き換えてください。
results = client.infer(image, model_id="your-project/1")
print(results)
```

{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
設定する `api_url` をデプロイ先に合わせます:

* `https://serverless.roboflow.com` サーバーレスクラウドAPI用。
* `http://localhost:9001` ローカルの [Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) サーバー用。
* あなたの [Dedicated Deployment](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) プライベートエンドポイント用のURL。
  {% endhint %}

セルフホスト型デプロイと追加の詳細については、をご覧ください。 [推論ドキュメント](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).