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# 지원되는 모델

Roboflow를 사용하면 객체 탐지, 분할, 분류, 키포인트, 멀티모달 모델을 배포할 수 있습니다. 직접 훈련한 모델은 다음으로 참조됩니다. [모델 ID](/models/ko/model-ids.md).

이 모델들은 다음을 사용해 배포할 수 있습니다. [Workflows](https://docs.roboflow.com/workflows) 다음을 사용하여:

* [서버리스 호스팅 API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api)
* [전용 배포(CPU 또는 GPU)](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments)
* 자체 호스팅([Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted))

아래 표는 일반적인 모델과 학습 지원 여부를 보여주며, [모델 가중치 업로드](/models/ko/model-weights/upload-custom-weights.md) 및 [모델 가중치 내보내기/다운로드](/models/ko/model-weights/download-roboflow-model-weights.md), 그리고 서버리스 호스티드 API 배포.

이 표는 서버리스 호스티드 API로 배포할 수 있는 모델을 설명합니다.

{% hint style="info" %}
모델이 서버리스 호스티드 API에서 지원되지 않으면, 다음 중 하나로 배포해야 합니다. [전용 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) GPU를 사용하거나 Roboflow Inference를 사용해 자체 하드웨어에서.
{% endhint %}

모든 모델은 다음과 함께 사용할 수 있습니다. [배치 처리](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/batch-processing).

멀티모달 모델을 사용할 때는 최적의 성능을 위해 GPU를 구성한 전용 배포 또는 일괄 처리를 사용하는 것을 권장합니다.

### 객체 감지

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th width="133.8125">작업 유형</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">서버리스 호스티드 API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/pages/cd25c1baf1e03a3dee52fd15abbab4043f2e50d8">RF-DETR</a></td><td>객체 감지</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/a3d473631a8061d61fa775bbcb0ed51a7cb83c6f">Roboflow 3.0</a></td><td>객체 감지</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/6fbe622bec0f4e120c2e9d6e480b6e9656febbad">YOLOlite</a></td><td>객체 감지</td><td>true</td><td>false</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/77da69927f156888e7e02d706d970ee402acfb43">YOLO26</a></td><td>객체 감지</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/b49375c145bd7cc08786f4283daf1916c19d48c0">Roboflow 인스턴트</a></td><td>객체 감지</td><td>true</td><td>false</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/0c4f946b65428b899bb9680e3aabc959c9736efa">YOLOv12</a></td><td>객체 감지</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/ab98b722decefa7503fabaf1b6794ef3bcd41f3a">PaliGemma 2</a></td><td>객체 감지</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/9bf2958948442b003044bdd563f9b11f012b736a">YOLO11</a></td><td>객체 감지</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/b9f0b8702f7d695f8f3e66708f9cfc49a12b8d45">YOLOv9</a></td><td>객체 감지</td><td>false</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/de08be8ef28b28ca9164a07fc38f68391e71fcbb">YOLOv5</a></td><td>객체 감지</td><td>false</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/0a7fd95b4f7fb70d9a55c96238d1a4e320069a86">OwlV2</a></td><td>객체 감지</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/pages/0120513d4b318dab5c7910609ea622fc7759951a">Grounding DINO</a></td><td>객체 감지</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr></tbody></table>

### 인스턴스 분할

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th width="139.1875">작업 유형</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">서버리스 호스티드 API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/pages/cd25c1baf1e03a3dee52fd15abbab4043f2e50d8">RF-DETR</a></td><td>인스턴스 분할</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/a3d473631a8061d61fa775bbcb0ed51a7cb83c6f">Roboflow 3.0</a></td><td>인스턴스 분할</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/e908fc37b100cd4e1afa05b1c89fb8a84c003488">SAM3</a></td><td>인스턴스 분할</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/77da69927f156888e7e02d706d970ee402acfb43">YOLO26</a></td><td>인스턴스 분할</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/9bf2958948442b003044bdd563f9b11f012b736a">YOLO11</a></td><td>인스턴스 분할</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/e7ab707fd0c6fb02f470cc5b5195a2c513bcc84c">SAM2</a></td><td>인스턴스 분할</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/a27d71bf04a41e2701074bce28a65f27d207e820">YOLOv7</a></td><td>인스턴스 분할</td><td>false</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr></tbody></table>

### 분류

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th width="138.1015625">작업 유형</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원?</th><th width="165.47265625" data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">서버리스 호스티드 API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/pages/a3d473631a8061d61fa775bbcb0ed51a7cb83c6f">Roboflow 3.0</a></td><td>분류</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/990adc4b609e785d24f27363cfb368ed87dc79ac">Dino v3</a></td><td>분류</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/041611c93631547be6ce295745170b872c98a55c">ViT</a></td><td>분류</td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/10b987e40ce328c8d528a15c93fb3c9637258a1c">ResNet</a></td><td>분류</td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>true</td></tr></tbody></table>

### 키포인트 감지

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th width="134.7578125">작업 유형</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">서버리스 호스티드 API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/pages/cd25c1baf1e03a3dee52fd15abbab4043f2e50d8">RF-DETR (미리보기)</a></td><td>키포인트 감지</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/pages/a3d473631a8061d61fa775bbcb0ed51a7cb83c6f">Roboflow 3.0</a></td><td>키포인트 감지</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/77da69927f156888e7e02d706d970ee402acfb43">YOLO26</a></td><td>키포인트 감지</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/9bf2958948442b003044bdd563f9b11f012b736a">YOLO11</a></td><td>키포인트 감지</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr></tbody></table>

### 시맨틱 세그멘테이션

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th width="133.90625">작업 유형</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">서버리스 호스티드 API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/pages/77da69927f156888e7e02d706d970ee402acfb43">YOLO26</a></td><td>시맨틱 세그멘테이션</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/8d36b026e06a5a1f51287972a5ca47bc93f538c6">Roboflow 2.0</a></td><td>시맨틱 세그멘테이션</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr></tbody></table>

### 멀티모달

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th width="133.90625">작업 유형</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">서버리스 호스티드 API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/pages/43bccf50525c4c7529066099d246105c0175a983">Cosmos 3 Edge</a></td><td>멀티모달</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/23105ab8327330348ada2b5fac54dff9630ac158">Qwen3.5</a></td><td>멀티모달</td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/pages/40c687dd937df2e8d432ad1389cb65c30473439d">Qwen3-VL</a></td><td>멀티모달</td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/b25f18c1f19d46b42b1a671532b625b747f2ccef">지각 인코더</a></td><td>멀티모달</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/pages/dfdc8fb5afc2fbf22133bd820eb092ca3d1e234b">SmolVLM2</a></td><td>멀티모달</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td>Qwen2.5-VL</td><td>멀티모달</td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td>SmolVLM 256M</td><td>멀티모달</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/pages/ab98b722decefa7503fabaf1b6794ef3bcd41f3a">PaliGemma 2</a></td><td>멀티모달</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/7dee31d183e56d075436a56556d65548a4d303da">Florence 2</a></td><td>멀티모달</td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/3c5a9b0a940b915c0eacbd84cc3c4aa0587268e0">Moondream2</a></td><td>멀티모달</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/pages/949afa5c7e65625980d0706e9a2c299f4f0db3f6">YOLO-World</a></td><td>멀티모달</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/9f78d0ec1ec96534e279c3c53364289812dcda54">CLIP</a></td><td>멀티모달</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr></tbody></table>

### OCR

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th width="133.90625">작업 유형</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">서버리스 호스티드 API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/pages/b76d81b4a1bbd8f9db968294fbdff3cdb045eb9d">GLM-OCR</a></td><td>OCR</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/3c56061adfa62f11dc8dae1c272de6b1194ae892">TrOCR</a></td><td>OCR</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/pages/378c942e7fed2f115e4b273c39dc8e0259dd348e">DocTR</a></td><td>OCR</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/pages/447f6d411db1d546272ae2d47925673c4fe6e102">EasyOCR</a></td><td>OCR</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr></tbody></table>

### 기타

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th width="133.90625">작업 유형</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">서버리스 호스티드 API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/pages/fd73852e29255f3a7308a91d00c6f75fe920d4d5">Depth Anything V2 Small</a></td><td>깊이 추정</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/pages/45e436772f42114752bee28f811e71dba080aa02">L2Cs-Net</a></td><td>시선 감지</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr></tbody></table>

### 워크플로에서 지원되는 모델

위의 모든 모델은 물론 Segment Anything 2, CLIP, OpenAI의 GPT 모델 등도 워크플로에서 실행할 수 있습니다. [워크플로에서 실행할 수 있는 모델의 전체 목록을 확인하세요.](https://docs.roboflow.com/workflows/blocks/blocks#Models)

## 기반 모델

기반 모델은 매우 크고 일반적인 데이터셋으로 학습되어 별도로 학습하지 않아도 바로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 OpenAI의 CLIP은 4억 개가 넘는 이미지-텍스트 쌍으로 학습되어 다양한 도메인에서 이미지를 분류하고 비교할 수 있습니다.

Roboflow는 분할, 제로샷 탐지, 임베딩, OCR, 깊이 추정, 시각적 질문 답변용 기반 모델을 지원합니다. 이 페이지에 나열된 모든 모델은 HTTP로 호출할 수 있으므로, 각 모델을 직접 설정하거나 구성할 필요가 없습니다.

일반적인 사용 사례:

* **제로샷 탐지 및 분할.** [SAM3](/models/ko/supported-models/sam3.md), [Grounding DINO](/models/ko/supported-models/grounding-dino.md), [YOLO-World](/models/ko/supported-models/yolo-world.md), 그리고 [OwlV2](/models/ko/supported-models/owlv2.md) 학습 데이터 없이 텍스트 프롬프트나 단일 예시로 객체를 찾습니다.
* **자동 라벨링.** 제로샷 모델로 데이터셋에 라벨을 달고, 그런 다음 사용 사례에 맞게 미세 조정된 더 작고 빠른 모델을 학습합니다.
* **임베딩.** [CLIP](/models/ko/supported-models/clip.md) 및 [지각 인코더](/models/ko/supported-models/perception-encoder.md) 이미지와 텍스트를 벡터로 변환해 클러스터링, 중복 제거, 콘텐츠 모더레이션, 데이터셋 검색에 사용합니다.
* **이미지를 읽고 설명하기.** [Florence 2](/models/ko/supported-models/florence-2.md), [Qwen3-VL](/models/ko/supported-models/qwen3-vl.md), [Moondream2](/models/ko/supported-models/moondream2.md), 그리고 [OCR 모델](/models/ko/supported-models/doctr.md) 이미지에 관한 질문에 답하고 텍스트를 추출합니다.

## 사전 학습된 모델

Roboflow는 다음과 같은 짧은 별칭으로 COCO 사전 학습 체크포인트를 제공합니다. `rfdetr-small` 및 `yolov8n-640`. 모델 ID가 허용되는 곳이라면 어디든 별칭을 전달할 수 있으며, 학습이나 프로젝트 설정이 필요하지 않습니다. 전체 목록은 [사전 학습된 모델 별칭](/models/ko/pretrained-aliases.md) 에서 확인하세요.

## 직접 모델 실행하기

직접 훈련한 모델을 실행하려면(또는 [가중치를 업로드한](/models/ko/model-weights/upload-custom-weights.md) 경우), 해당 모델의 [모델 ID](/models/ko/model-ids.md). 다음을 여세요 [Roboflow 대시보드](https://app.roboflow.com), 모델을 선택한 다음 사이드바에서 "배포"를 클릭해 ID를 찾으세요. ID 형식은 다음과 같습니다. `{workspace}/{project}/{version}`.

그런 다음 다음처럼 전달하세요: `model_id`:

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

```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("image.jpeg", model_id="taylor-swift-records/3")
print(results["predictions"] )
```

{% endtab %}

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

```python
from inference import get_model

model = get_model(model_id="taylor-swift-records/3")

results = model.infer("image.jpeg")[0]
print(results.predictions)
```

{% endtab %}
{% endtabs %}

결과를 다음에 불러와 [supervision](https://supervision.roboflow.com/) 와 함께 `sv.Detections.from_inference(results)` 시각화하세요.

## 커뮤니티 모델

[Roboflow Universe](https://universe.roboflow.com) 다른 Roboflow 사용자가 게시한 5만 개 이상의 모델을 호스팅하며, 결함 탐지부터 스포츠 분석, 야생동물 식별까지 모두 포함합니다. Universe 모델 ID는 직접 만든 모델과 똑같이 작동합니다. 자세한 내용은 [Universe에서 모델 찾기](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/find-a-model-on-universe).

## 라이선스

Roboflow에서 지원하는 모델은 상위 프로젝트의 라이선스를 따릅니다. 자세한 내용은 [Roboflow 라이선스](https://roboflow.com/licensing) 에서 Roboflow Inference와 그것이 제공하는 모델의 라이선스 적용 방식을 확인하세요.