> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/models/ko/pretrained-aliases.md).

# 사전 학습된 모델 별칭

Roboflow Inference에는 다음에서 학습된 사전 학습 모델 세트가 포함되어 있습니다 [COCO 데이터셋](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco) 그리고 다음과 같은 짧은 별칭으로 제공됩니다 `rfdetr-small` 또는 `yolov8n-640`.

별칭은 편의를 위한 바로 가기입니다. 기반이 되는 Roboflow 프로젝트와 버전을 알 필요가 없으며, 별칭은 a가 허용되는 곳이라면 어디서나 전달할 수 있습니다 [모델 ID](/models/ko/model-ids.md) 허용됩니다.

## 코드 예제

{% tabs %}
{% tab title="SDK(Python)" icon="python" %}
{% stepper %}
{% step %}

### API 키를 받으세요

Roboflow 계정을 만들고, 다음에서 키를 찾으세요: [Roboflow API 설정 페이지](https://app.roboflow.com/settings/api) 그리고 셸에서 사용할 수 있도록 설정하세요:

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

{% endstep %}

{% step %}

### 종속성 설치

```bash
pip install inference-sdk
```

{% endstep %}

{% step %}

### 모델 실행

별칭을 다음과 같이 전달하세요 `model_id`:

```python
import os
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)

results = client.infer(
    "https://media.roboflow.com/inference/people-walking.jpg",
    model_id="rfdetr-small",
)
print(results["predictions"] )
```

{% endstep %}
{% endstepper %}
{% endtab %}

{% tab title="Inference(네이티브)" icon="server" %}
{% stepper %}
{% step %}

### 종속성 설치

설치하세요 [추론](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) 자체 프로세스에 가중치를 로드하기 위한 패키지:

```bash
pip install inference
```

{% endstep %}

{% step %}

### 모델 실행

```python
from inference import get_model

model = get_model(model_id="rfdetr-small")

results = model.infer("https://media.roboflow.com/inference/people-walking.jpg")
print(results[0].predictions)
```

{% endstep %}
{% endstepper %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

{% hint style="info" %}
설정하세요 `api_url` 배포 대상에 맞게:

* `https://serverless.roboflow.com` 서버리스 호스티드 API용.
* `http://localhost:9001` 로컬 [추론](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) 서버.
* 귀하의 [전용 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) 비공개 엔드포인트의 URL.
  {% endhint %}

## 사용 가능한 별칭

배포하기 전에 Roboflow Universe에서 모델을 시험해 보려면 "브라우저에서 테스트"를 클릭하세요.

### RF-DETR

모델 페이지: [RF-DETR](/models/ko/supported-models/rf-detr.md)

| 모델                       | 입력 크기 | 작업      | 모델 ID                | 테스트                                                                               |
| ------------------------ | ----- | ------- | -------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- |
| RF-DETR (nano)           | 384   | 객체 감지   | `rfdetr-nano`        | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/38)               |
| RF-DETR (small)          | 512   | 객체 감지   | `rfdetr-small`       | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/39)               |
| RF-DETR (medium)         | 576   | 객체 감지   | `rfdetr-medium`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/40)               |
| RF-DETR (large)          | 704   | 객체 감지   | `rfdetr-large`       | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/50)               |
| RF-DETR (xlarge)         | 700   | 객체 감지   | `rfdetr-xlarge`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/47)               |
| RF-DETR (2xlarge)        | 880   | 객체 감지   | `rfdetr-2xlarge`     | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/48)               |
| RF-DETR 세그멘테이션 (nano)    | 312   | 인스턴스 분할 | `rfdetr-seg-nano`    | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/41) |
| RF-DETR 세그멘테이션 (small)   | 384   | 인스턴스 분할 | `rfdetr-seg-small`   | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/36) |
| RF-DETR 세그멘테이션 (medium)  | 432   | 인스턴스 분할 | `rfdetr-seg-medium`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/37) |
| RF-DETR 세그멘테이션 (large)   | 504   | 인스턴스 분할 | `rfdetr-seg-large`   | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/38) |
| RF-DETR 세그멘테이션 (xlarge)  | 624   | 인스턴스 분할 | `rfdetr-seg-xlarge`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/39) |
| RF-DETR 세그멘테이션 (2xlarge) | 768   | 인스턴스 분할 | `rfdetr-seg-2xlarge` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/40) |

### YOLO26

모델 페이지: [YOLO26](/models/ko/supported-models/yolo26.md)

| 모델               | 입력 크기 | 작업      | 모델 ID              | 테스트                                                                               |
| ---------------- | ----- | ------- | ------------------ | --------------------------------------------------------------------------------- |
| YOLO26n          | 640   | 객체 감지   | `yolo26n-640`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/41)               |
| YOLOv26s         | 640   | 객체 감지   | `yolo26s-640`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/42)               |
| YOLOv26m         | 640   | 객체 감지   | `yolo26m-640`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/43)               |
| YOLOv26l         | 640   | 객체 감지   | `yolo26l-640`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/44)               |
| YOLOv26x         | 640   | 객체 감지   | `yolo26x-640`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/45)               |
| YOLO26n          | 640   | 인스턴스 분할 | `yolo26n-seg-640`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/27) |
| YOLOv26s         | 640   | 인스턴스 분할 | `yolo26s-seg-640`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/28) |
| YOLOv26m         | 640   | 인스턴스 분할 | `yolo26m-seg-640`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/29) |
| YOLOv26l         | 640   | 인스턴스 분할 | `yolo26l-seg-640`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/31) |
| YOLOv26x         | 640   | 인스턴스 분할 | `yolo26x-seg-640`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/34) |
| YOLO26n 키포인트 감지  | 640   | 키포인트 감지 | `yolo26n-pose-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/12)      |
| YOLOv26s 키포인트 감지 | 640   | 키포인트 감지 | `yolo26s-pose-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/13)      |
| YOLOv26m 키포인트 감지 | 640   | 키포인트 감지 | `yolo26m-pose-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/14)      |
| YOLOv26l 키포인트 감지 | 640   | 키포인트 감지 | `yolo26l-pose-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/15)      |
| YOLOv26x 키포인트 감지 | 640   | 키포인트 감지 | `yolo26x-pose-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/16)      |

### YOLO11

모델 페이지: [YOLO11](/models/ko/supported-models/yolo11.md)

| 모델       | 입력 크기 | 작업      | 모델 ID              | 테스트                                                                               |
| -------- | ----- | ------- | ------------------ | --------------------------------------------------------------------------------- |
| YOLOv11n | 640   | 객체 감지   | `yolov11n-640`     | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/25)               |
| YOLOv11s | 640   | 객체 감지   | `yolov11s-640`     | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/26)               |
| YOLOv11m | 640   | 객체 감지   | `yolov11m-640`     | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/27)               |
| YOLOv11l | 640   | 객체 감지   | `yolov11l-640`     | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/28)               |
| YOLOv11x | 640   | 객체 감지   | `yolov11x-640`     | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/29)               |
| YOLOv11n | 1280  | 객체 감지   | `yolov11n-1280`    | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/30)               |
| YOLOv11s | 1280  | 객체 감지   | `yolov11s-1280`    | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/31)               |
| YOLOv11m | 1280  | 객체 감지   | `yolov11m-1280`    | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/32)               |
| YOLOv11l | 1280  | 객체 감지   | `yolov11l-1280`    | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/33)               |
| YOLOv11x | 1280  | 객체 감지   | `yolov11x-1280`    | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/34)               |
| YOLOv11n | 640   | 인스턴스 분할 | `yolov11n-seg-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/19) |
| YOLOv11s | 640   | 인스턴스 분할 | `yolov11s-seg-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/20) |
| YOLOv11m | 640   | 인스턴스 분할 | `yolov11m-seg-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/21) |
| YOLOv11l | 640   | 인스턴스 분할 | `yolov11l-seg-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/22) |
| YOLOv11x | 640   | 인스턴스 분할 | `yolov11x-seg-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/23) |

### YOLOv10

모델 페이지: [YOLOv10](/models/ko/supported-models/yolov10.md)

| 모델       | 입력 크기 | 작업    | 모델 ID          | 테스트                                                                 |
| -------- | ----- | ----- | -------------- | ------------------------------------------------------------------- |
| YOLOv10n | 640   | 객체 감지 | `yolov10n-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/19) |
| YOLOv10s | 640   | 객체 감지 | `yolov10s-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/20) |
| YOLOv10m | 640   | 객체 감지 | `yolov10m-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/21) |
| YOLOv10b | 640   | 객체 감지 | `yolov10b-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/22) |
| YOLOv10l | 640   | 객체 감지 | `yolov10l-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/23) |
| YOLOv10x | 640   | 객체 감지 | `yolov10x-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/24) |

### YOLOv8

모델 페이지: [YOLOv8](/models/ko/supported-models/yolov8.md)

| 모델              | 입력 크기 | 작업      | 모델 ID               | 테스트                                                                               |
| --------------- | ----- | ------- | ------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- |
| YOLOv8n         | 640   | 객체 감지   | `yolov8n-640`       | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/3)                |
| YOLOv8n         | 1280  | 객체 감지   | `yolov8n-1280`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/9)                |
| YOLOv8s         | 640   | 객체 감지   | `yolov8s-640`       | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/6)                |
| YOLOv8s         | 1280  | 객체 감지   | `yolov8s-1280`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/10)               |
| YOLOv8m         | 640   | 객체 감지   | `yolov8m-640`       | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/8)                |
| YOLOv8m         | 1280  | 객체 감지   | `yolov8m-1280`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/11)               |
| YOLOv8l         | 640   | 객체 감지   | `yolov8l-640`       | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/7)                |
| YOLOv8l         | 1280  | 객체 감지   | `yolov8l-1280`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/12)               |
| YOLOv8x         | 640   | 객체 감지   | `yolov8x-640`       | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/5)                |
| YOLOv8x         | 1280  | 객체 감지   | `yolov8x-1280`      | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/13)               |
| YOLOv8n 인스턴스 분할 | 640   | 인스턴스 분할 | `yolov8n-seg-640`   | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/2)  |
| YOLOv8n 인스턴스 분할 | 1280  | 인스턴스 분할 | `yolov8n-seg-1280`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/7)  |
| YOLOv8s 인스턴스 분할 | 640   | 인스턴스 분할 | `yolov8s-seg-640`   | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/4)  |
| YOLOv8m 인스턴스 분할 | 1280  | 인스턴스 분할 | `yolov8s-seg-1280`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/8)  |
| YOLOv8m 인스턴스 분할 | 640   | 인스턴스 분할 | `yolov8m-seg-640`   | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/5)  |
| YOLOv8m 인스턴스 분할 | 1280  | 인스턴스 분할 | `yolov8m-seg-1280`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/9)  |
| YOLOv8l 인스턴스 분할 | 640   | 인스턴스 분할 | `yolov8l-seg-640`   | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/6)  |
| YOLOv8l 인스턴스 분할 | 1280  | 인스턴스 분할 | `yolov8l-seg-1280`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/10) |
| YOLOv8x 인스턴스 분할 | 640   | 인스턴스 분할 | `yolov8x-seg-640`   | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/3)  |
| YOLOv8x 인스턴스 분할 | 1280  | 인스턴스 분할 | `yolov8x-seg-1280`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/11) |
| YOLOv8x 키포인트 탐지 | 1280  | 키포인트 감지 | `yolov8x-pose-1280` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/6)       |
| YOLOv8x 키포인트 탐지 | 640   | 키포인트 감지 | `yolov8x-pose-640`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/5)       |
| YOLOv8l 키포인트 탐지 | 640   | 키포인트 감지 | `yolov8l-pose-640`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/4)       |
| YOLOv8m 키포인트 탐지 | 640   | 키포인트 감지 | `yolov8m-pose-640`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/3)       |
| YOLOv8s 키포인트 탐지 | 640   | 키포인트 감지 | `yolov8s-pose-640`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/2)       |
| YOLOv8n 키포인트 탐지 | 640   | 키포인트 감지 | `yolov8n-pose-640`  | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/1)       |

### YOLO-NAS

모델 페이지: [YOLO-NAS](/models/ko/supported-models/yolo-nas.md)

| 모델            | 입력 크기 | 작업    | 모델 ID            | 테스트                                                                 |
| ------------- | ----- | ----- | ---------------- | ------------------------------------------------------------------- |
| YOLO-NAS (소형) | 640   | 객체 감지 | `yolo-nas-s-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/14) |
| YOLO-NAS (중형) | 640   | 객체 감지 | `yolo-nas-m-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/15) |
| YOLO-NAS (대형) | 640   | 객체 감지 | `yolo-nas-l-640` | [브라우저에서 테스트](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/16) |

## 관련 페이지

* [지원되는 모델](/models/ko/supported-models.md) - Roboflow로 배포할 수 있는 전체 모델 카탈로그.
* [모델 ID](/models/ko/model-ids.md) - 직접 학습한 모델을 참조하는 방법.
* [Universe에서 모델 찾기](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/find-a-model-on-universe) - 같은 방식으로 실행할 수 있는 5만 개 이상의 커뮤니티 학습 모델.