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# DINOv3

Meta의 [DINOv3](https://github.com/facebookresearch/dinov3) 분류를 위한 Meta의 자기지도 학습 비전 모델 [서버리스 클라우드 API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api). DINOv3는 Roboflow에서 선형 프로브 분류기를 학습시켜 데이터셋에 맞게 조정할 수 있는 강력한 범용 시각 특징을 생성합니다.

## DINOv3 API

{% stepper %}
{% step %}

### API 키 받기

Roboflow 계정을 만들고, [Roboflow API 설정 페이지](https://app.roboflow.com/settings/api) 에서 키를 찾아 셸에서 사용할 수 있게 하세요:

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

{% endstep %}

{% step %}

### 의존성을 설치하세요

설치하세요 [Inference SDK](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted):

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

{% endstep %}

{% step %}

### 모델 실행

학습된 DINOv3 분류기를 다음을 통해 호출하세요: `{workspace}/{model-slug}` ID(참조 [버전, 학습, 모델](/models/ko/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"))
# 사전 학습된 별칭이 없습니다: 직접 모델을 학습하고 "your-project/1"을 모델 ID로 바꾸세요.
results = client.infer(image, model_id="your-project/1")
print(results)
```

{% endstep %}
{% endstepper %}

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

* `https://serverless.roboflow.com` 는 서버리스 클라우드 API용입니다.
* `http://localhost:9001` 로컬 [Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) 서버용입니다.
* 귀하의 [전용 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) 는 비공개 엔드포인트의 URL입니다.
  {% endhint %}

자가 호스팅 배포 및 추가 세부 정보는 다음을 참조하세요. [추론 문서](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).