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# 지원되는 모델

Roboflow로 배포할 수 있는 모든 모델입니다.

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

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

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

아래 표에는 일반적인 모델과 학습 지원 여부, [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 Serverless Cloud API 배포에 대한 지원이 나와 있습니다. 가중치 내보내기를 지원하는 모델의 경우, 사용 가능한 파일 형식(예: ONNX, PyTorch, CoreML)은 아키텍처에 따라 다릅니다: [내보내기 형식 표](/models/ko/model-weights/download-roboflow-model-weights.md#export-formats).

이 표는 Serverless Cloud API로 배포할 수 있는 모델을 설명합니다.

{% hint style="info" %}
모델이 Serverless Cloud API에서 지원되지 않는 경우, 다음 중 하나로 배포해야 합니다: [전용 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) GPU가 있는 환경에서 또는 Roboflow Inference를 사용해 자신의 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 GPU가 구성된 전용 배포 또는 배치 처리를 사용하는 것을 권장합니다.

### 객체 탐지

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th>라이선스</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원됨?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">Serverless Cloud API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/rf-detr.md">RF-DETR</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">Apache 2.0</a> (상업적 사용 무료); XL 및 2XL: PML 1.0</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/roboflow-3.md">Roboflow 3.0</a></td><td><a href="https://roboflow.com/licensing">Roboflow 라이선싱</a></td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yololite.md">YOLOlite</a></td><td><a href="https://roboflow.com/licensing">Roboflow 라이선싱</a></td><td>true</td><td>false</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolo26.md">YOLO26</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">AGPL-3.0</a> (상업적 사용에는 라이선스가 필요하며, Roboflow 클라우드에 포함됨)</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/train/roboflow-instant.md">Roboflow Instant</a></td><td><a href="https://roboflow.com/licensing">Roboflow 라이선싱</a></td><td>true</td><td>false</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolov12.md">YOLOv12</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">AGPL-3.0</a> (상업적 사용에는 라이선스가 필요하며, Roboflow 클라우드에 포함됨)</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/paligemma2.md">PaliGemma 2</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolo11.md">YOLO11</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">AGPL-3.0</a> (상업적 사용에는 라이선스가 필요하며, Roboflow 클라우드에 포함됨)</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolov9.md">YOLOv9</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">GPL-3.0</a></td><td>false</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolov5.md">YOLOv5</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">AGPL-3.0</a> (상업적 사용에는 라이선스가 필요하며, Roboflow 클라우드에 포함됨)</td><td>false</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/owlv2.md">OWLv2</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/grounding-dino.md">Grounding DINO</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr></tbody></table>

### 인스턴스 세분화

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th>라이선스</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원됨?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">Serverless Cloud API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/rf-detr.md">RF-DETR</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">Apache 2.0</a> (상업적 사용 무료)</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/roboflow-3.md">Roboflow 3.0</a></td><td><a href="https://roboflow.com/licensing">Roboflow 라이선싱</a></td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/sam3.md">SAM3</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolo26.md">YOLO26</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">AGPL-3.0</a> (상업적 사용에는 라이선스가 필요하며, Roboflow 클라우드에 포함됨)</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolo11.md">YOLO11</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">AGPL-3.0</a> (상업적 사용에는 라이선스가 필요하며, Roboflow 클라우드에 포함됨)</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/sam2.md">SAM2</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolov7.md">YOLOv7</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">GPL-3.0</a></td><td>false</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr></tbody></table>

### 동작 인식

학습 [Cosmos 3 Edge](/models/ko/supported-models/cosmos-3-edge.md#run-a-fine-tuned-action-recognition-model) 라벨이 지정된 비디오 구간에서 학습하고, 학습된 모델을 Serverless Cloud API를 통해 실행하여 동작 타임라인을 얻을 수 있습니다.

유료 요금제에서는 V-JEPA 2.1(Beta)도 학습할 수 있습니다. 학습 선택기에서 선택하세요. 이 모델은 워크플로우, 모델 평가, 가중치 다운로드를 지원하지만 자동 라벨링은 지원하지 않습니다. V-JEPA 2.1 학습은 일찍 중단한 뒤 마지막 체크포인트에서 나중에 다시 이어서 할 수 있습니다.

### 분류

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th>라이선스</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원됨?</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">Serverless Cloud API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/roboflow-3.md">Roboflow 3.0</a></td><td><a href="https://roboflow.com/licensing">Roboflow 라이선싱</a></td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/dino-v3.md">DINOv3</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/vit.md">ViT</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/resnet.md">ResNet</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></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>라이선스</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원됨?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">Serverless Cloud API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/rf-detr.md">RF-DETR(미리보기)</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">Apache 2.0</a> (상업적 사용 무료)</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/roboflow-3.md">Roboflow 3.0</a></td><td><a href="https://roboflow.com/licensing">Roboflow 라이선싱</a></td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolo26.md">YOLO26</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">AGPL-3.0</a> (상업적 사용에는 라이선스가 필요하며, Roboflow 클라우드에 포함됨)</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolo11.md">YOLO11</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">AGPL-3.0</a> (상업적 사용에는 라이선스가 필요하며, Roboflow 클라우드에 포함됨)</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr></tbody></table>

### 시맨틱 분할

<table data-full-width="true" data-search="false"><thead><tr><th>모델</th><th>라이선스</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원됨?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">Serverless Cloud API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolo26.md">YOLO26</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">AGPL-3.0</a> (상업적 사용에는 라이선스가 필요하며, Roboflow 클라우드에 포함됨)</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/roboflow-2.md">Roboflow 2.0</a></td><td><a href="https://roboflow.com/licensing">Roboflow 라이선싱</a></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>라이선스</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원됨?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">Serverless Cloud API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/cosmos-3-edge.md">Cosmos 3 Edge</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/qwen3-5.md">Qwen3.5</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/qwen3-vl.md">Qwen3-VL</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/perception-encoder.md">Perception Encoder</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/smolvlm2.md">SmolVLM2</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td>Qwen2.5-VL</td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td>SmolVLM 256M</td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/paligemma2.md">PaliGemma 2</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>true</td><td>true</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/florence-2.md">Florence 2</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>true</td><td>true</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/moondream2.md">Moondream2</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/yolo-world.md">YOLO-World</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md">AGPL-3.0</a> (상업적 사용에는 라이선스가 필요하며, Roboflow 클라우드에 포함됨)</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/clip.md">CLIP</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></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>라이선스</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원됨?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">Serverless Cloud API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/glm-ocr.md">GLM-OCR</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/trocr.md">TrOCR</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/doctr.md">DocTR</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/easyocr.md">EasyOCR</a></td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></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>라이선스</th><th data-type="checkbox">Roboflow에서 학습 지원됨?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 업로드 지원?</th><th data-type="checkbox">모델 가중치 내보내기 지원?</th><th data-type="checkbox">Serverless Cloud API에서 지원됨</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/depth-anything-v2.md">Depth Anything V2 Small</a></td><td>깊이 추정</td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>false</td></tr><tr><td><a href="/models/ko/supported-models/l2cs-net.md">L2CS-Net</a></td><td>시선 감지</td><td><a href="/models/ko/model-licenses.md#other-models">상위 라이선스</a></td><td>false</td><td>false</td><td>false</td><td>true</td></tr></tbody></table>

### 워크플로우에서 지원되는 모델

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

## 파운데이션 모델

파운데이션 모델은 매우 크고 범용적인 데이터셋으로 학습되어 있어, 별도로 학습시키지 않아도 바로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 OpenAI의 CLIP은 4억 개가 넘는 이미지-텍스트 쌍으로 학습되어, 다양한 도메인에 걸쳐 이미지를 분류하고 비교할 수 있습니다.

Roboflow는 분할, 제로샷 탐지, 임베딩, OCR, 깊이 추정, 시각적 질의응답을 위한 파운데이션 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 없이도 텍스트 프롬프트나 단일 예시로 객체를 찾습니다.
* **자동 라벨링.** 제로샷 모델로 데이터셋에 라벨을 지정한 다음, 사용 사례에 맞게 미세 조정된 더 작고 빠른 모델을 학습합니다.
* **임베딩.** [CLIP](/models/ko/supported-models/clip.md) 및 [Perception Encoder](/models/ko/supported-models/perception-encoder.md) 이미지와 텍스트를 클러스터링, 중복 제거, 콘텐츠 모더레이션, 데이터셋 검색을 위한 벡터로 변환합니다.
* **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 대한 질문에 답하고 텍스트를 추출합니다.

## 사전 학습된 모델

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

## 자체 모델 실행

여러분이 학습한 모델(또는 [업로드한 가중치](/models/ko/model-weights/upload-custom-weights.md) 용)을 실행하려면 해당 [모델 ID](/models/ko/model-ids.md)가 필요합니다. 여러분의 [Roboflow 대시보드](https://app.roboflow.com)를 열고 모델을 선택한 다음, 사이드바에서 "Deploy"를 클릭해 ID를 찾으세요. 형식은 `{workspace}/{project}/{version}`.

그다음 이를 다음과 같이 전달하세요: `model_id`:

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

```python
import os
from inference_sdk import InferenceHTTPClient, InferenceConfiguration

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

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 불러오세요: [supervision](https://supervision.roboflow.com/) 다음을 사용하여 `sv.Detections.from_inference(results)` 시각화합니다.

## 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 여러분의 것과 정확히 동일하게 작동합니다: [Universe에서 모델 찾기](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/find-a-model-on-universe).

## 라이선싱

모델에는 상위 프로젝트의 라이선스가 적용되며, 이는 라이선스 열에 표시됩니다. RF-DETR는 Apache 2.0이므로, 셀프 호스팅을 포함해 상업적으로 사용할 수 있으며 라이선스 비용이 없습니다(RF-DETR XL 및 2XL 탐지는 PML 1.0 사용). YOLOv5, YOLOv8, YOLOv10, YOLO11, YOLOv12, YOLO26, YOLO-World는 AGPL-3.0입니다: Roboflow 클라우드에 배포하면 모든 사용자에게 상업적 라이선스가 포함되며, 상업적 셀프 호스팅은 Enterprise 추가 기능입니다. 자세한 내용은 [모델 라이선스](/models/ko/model-licenses.md).