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# 사용자 지정 모델 가중치 업로드

## Roboflow 외부에서 학습된 가중치 업로드

사용자 지정 모델 학습을 완료한 후, 모델 가중치를 다시 Roboflow 프로젝트에 업로드하여 [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

Roboflow에서 모델을 학습하려면 다음을 참조하세요: [모델 학습](/models/ko/train/train-a-model.md).

### 모델 지원

다음을 참조하세요: [지원되는 모델 표](/models/ko/supported-models.md) 가중치 업로드 호환성에 대한 자세한 내용은.

{% hint style="warning" %}

* YOLOv8 모델은 다음 버전에서 학습해야 합니다: `ultralytics==8.0.196`
* YOLOv9 모델은 다음을 사용하여 학습 및 업로드해야 합니다: `ultralytics` 에서 <https://github.com/WongKinYiu/yolov9>
* YOLOv10 모델은 다음을 사용하여 학습 및 업로드해야 합니다: `ultralytics` 에서

  <https://github.com/THU-MIG/yolov10>
* YOLOv11 모델은 다음 버전에서 학습해야 합니다: `ultralytics<=8.3.40`
* YOLOv12 모델은 다음을 사용하여 학습 및 업로드해야 합니다: `ultralytics` 에서 <https://github.com/sunsmarterjie/yolov12>
  {% endhint %}

{% hint style="info" %}
더 큰 모델 크기는 더 나은 학습 결과를 제공합니다. 그러나 모델 크기가 클수록 학습 시간과 추론(모델 예측) 속도는 느려집니다. 빠르게 움직이는 객체나 비디오 피드에서 실시간 추론이 필요한지(더 작은 모델 사용이 더 적합), 아니면 수집된 데이터를 처리하고 더 높은 예측 정확도에 더 신경 쓰는지(더 큰 모델 선택) 고려하세요.
{% endhint %}

### 버전 관리 모델 업로드 vs. 비버전 모델 업로드

Roboflow는 프로젝트에 모델을 배포하는 두 가지 서로 다른 방식을 제공합니다. 각각은 서로 다른 사용 사례와 조직의 요구에 맞춰져 있습니다. 버전 관리 배포와 비버전 배포 중 어떤 방식을 선택할지는 모델의 변화를 데이터셋 버전과 함께 추적해야 하는지, 아니면 워크스페이스의 여러 프로젝트에서 모델을 공유하고 싶은지에 따라 달라집니다.

* **비버전 배포**
  * 워크스페이스 수준에 연결됨
  * 여러 프로젝트에 동시에 배포할 수 있음
  * 동일한 워크스페이스 내의 여러 프로젝트에서 모델을 공유하는 데 이상적임
* **버전 관리 배포**
  * 특정 프로젝트 버전에 연결됨
  * 하나의 [버전](/models/ko/versions-trainings-and-models.md) 에는 여러 개의 업로드된 모델이 있을 수 있음
  * 데이터셋 버전과 함께 모델의 변화를 추적하는 데 이상적임
  * Label Assist에서 모델을 사용하는 데 이상적임
  * 다른 모델을 학습하기 위한 체크포인트로 모델을 사용하는 데 이상적임

## Python SDK

먼저 최신 `roboflow` Python 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요:

```bash
pip install --update roboflow
```

### 비버전 모델

비버전 사용자 지정 가중치를 업로드하려면 다음을 사용하세요: `workspace.deploy_model()` 메서드:

```python
workspace.deploy_model(
    model_type="yolov8",  # 모델 유형
    model_path="path/to/model",  # 모델 디렉터리 경로
    project_ids=["project1", "project2"],  # 프로젝트 ID 목록
    model_name="my-model",  # 모델 이름(최소 1개의 문자를 포함해야 하며, 숫자와 대시는 허용됨)
    filename="weights/best.pt"  # 가중치 파일 경로(기본값)
)
```

**매개변수**

| 매개변수          | 유형         | 필수  | 설명                                                 |
| ------------- | ---------- | --- | -------------------------------------------------- |
| `model_type`  | str        | 예   | 배포 중인 모델의 유형, 예: `yolov8`, `yolov11`.              |
| `model_path`  | str        | 예   | 모델 가중치가 들어 있는 디렉터리 경로.                             |
| `project_ids` | list\[str] | 예   | 모델을 배포할 프로젝트 ID.                                   |
| `model_name`  | str        | 예   | 모델을 식별하는 이름. 최소 한 글자를 포함해야 하며, 숫자와 대시를 사용할 수 있습니다. |
| `filename`    | str        | 아니오 | 가중치 파일 이름. 기본값은 `weights/best.pt`.                 |

**예시**

```python
from roboflow import Roboflow

rf = Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
workspace = rf.workspace("YOUR_WORKSPACE")

workspace.deploy_model(
  model_type="yolov8",
  model_path="./runs/train/weights",
  project_ids=["project-1", "project-2", "project-3"],
  model_name="my-custom-model"
)
```

### 버전 관리 모델

{% hint style="info" %}
버전 관리 사용자 지정 가중치 업로드는 업로드된 각 모델을 데이터셋 버전에 연결합니다. 데이터셋에 생성된 버전이 없다면 하나를 만들 수 있습니다 [앱 내에서](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions/create-a-dataset-version) 또는 다음을 통해 [API](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions/create-a-dataset-version#python-sdk).

다음에 대한 문서를 참조하세요: [API를 통해 버전을 불러오는 방법](https://docs.roboflow.com/datasets/versions/dataset-versions#view-a-version) 또는 아래 예시를 참조하세요.
{% endhint %}

사용자 지정 가중치를 업로드하려면 다음을 사용하세요: `version.deploy()` Python SDK의 메서드.

**사용법**

```python
version.deploy(
    model_type="yolov8",  # 모델 유형
    model_path="path/to/model",  # 모델 디렉터리 경로
    filename="weights/best.pt"  # 가중치 파일 경로(기본값)
)
```

**매개변수**

| 매개변수         | 유형  | 필수  | 설명                                    |
| ------------ | --- | --- | ------------------------------------- |
| `model_type` | str | 예   | 배포 중인 모델의 유형, 예: `yolov8`, `yolov11`. |
| `model_path` | str | 예   | 모델 가중치가 들어 있는 디렉터리 경로.                |
| `filename`   | str | 아니오 | 가중치 파일 이름. 기본값은 `weights/best.pt`.    |

**예시**

```python
from roboflow import Roboflow

rf = Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
project = rf.workspace().project("PROJECT_ID")

# weights_filename을 지정할 수 있으며, 기본값은 "weights/best.pt"입니다
version = project.version(VERSION_ID)

#예시 1 - YOLOv8 모델의 디렉터리 경로는 "training1/model1.pt"입니다
version.deploy("yolov8", "training1", "model1.pt")

#예시 2 - YOLOv8 모델의 디렉터리 경로는 "training1/weights/best.pt"입니다
version.deploy("yolov8", "training1")
```

**중요 참고사항**

{% hint style="info" %}
하나의 버전에는 여러 개의 업로드된 모델이 있을 수 있습니다. 다음을 참조하세요: [버전, 학습, 및 모델](/models/ko/versions-trainings-and-models.md) 버전의 모델이 어떻게 참조되는지 확인하세요.
{% endhint %}

## CLI

**인증**

CLI 명령을 사용하기 전에 Roboflow에 인증해야 합니다:

1. 인증 명령을 실행하세요: `roboflow login`
2. 터미널에 표시된 URL을 방문하세요: <https://app.roboflow.com/auth-cli>
3. 웹사이트에서 인증 토큰을 받으세요
4. 터미널에 토큰을 붙여넣으세요

자격 증명은 자동으로 다음에 저장됩니다: `~/.config/roboflow/config.json`

**모델 가중치 업로드**

Roboflow CLI는 학습된 모델 가중치를 Roboflow 프로젝트에 업로드하는 명령을 제공합니다. 이는 사용자 지정 학습된 모델을 Roboflow에 배포하고 싶을 때 유용합니다.

**기본 사용법**

{% code overflow="wrap" %}

```bash
roboflow upload_model -w <workspace> -p <project> -t <model_type> -m <model_path> [-v <version>] [-f <filename>] [-n <model_name>]
```

{% endcode %}

**매개변수**

| 플래그                    | 필수  | 설명                                                 |
| ---------------------- | --- | -------------------------------------------------- |
| `-w, --workspace`      | 아니오 | 워크스페이스 ID 또는 URL. 기본값은 기본 워크스페이스입니다.               |
| `-p, --project`        | 예   | 업로드할 프로젝트 ID. 비버전 모델을 여러 프로젝트에 업로드하려면 플래그를 반복하세요.  |
| `-t, --model_type`     | 예   | 모델 유형, 예: `yolov8`, `paligemma2`, `rfdetr-medium`. |
| `-m, --model_path`     | 예   | 학습된 모델 파일이 들어 있는 디렉터리 경로.                          |
| `-v, --version_number` | 아니오 | 모델을 연결할 데이터셋 버전.                                   |
| `-f, --filename`       | 아니오 | 모델 파일 이름. 기본값은 `weights/best.pt`.                  |
| `-n, --model_name`     | 조건부 | 모델 이름. 비버전 모델 배포 시 필요합니다.                          |

**예시**

<pre class="language-bash" data-overflow="wrap"><code class="lang-bash"># 1. 특정 버전에 모델 업로드: 
<strong>roboflow upload_model -w my-workspace -p my-project -v 1 -t yolov8 -m ./weights
</strong>
# 2. 비버전 모델을 여러 프로젝트에 업로드:
roboflow upload_model -w my-workspace -p project1 -p project2 -t yolov11 -n my-model-v1 -m ./weights
# 3. 비버전 RF-DETR medium 모델을 단일 프로젝트에 업로드: 
roboflow upload_model -w my-workspace -p my-project -t rfdetr-medium -n my-model-name -m ./ -f weights.pt
</code></pre>

## 다음 단계

1. Roboflow의 "Models" 탭에서 모델을 확인하세요
2. 다음을 사용하여 로컬에서 모델을 실행하세요: [Roboflow 추론 서버](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).
3. 다음을 검토하세요: [배포 옵션](https://docs.roboflow.com/deployment).