ViT

Roboflow에서 학습된 ViT 분류 모델을 Serverless Cloud API를 통해 실행하세요.

Roboflow에서 학습된 Vision Transformer(ViT) 분류 모델을 다음을 통해 Serverless Cloud API.

코드 예시

1

API 키 받기

Roboflow 계정을 만들고, 다음에서 키를 찾으세요. Roboflow API 설정 페이지 에서 다음과 같이 셸에서 사용할 수 있도록 합니다:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

의존성 설치

이 패키지는 다음 모델을 호출합니다:

pip install -U inference-sdk supervision

3

모델 실행

학습된 ViT 분류기를 그 이름으로 호출하세요 {workspace}/{model-slug} ID를 사용하세요(참조: 버전, 학습, 및 모델).

import os
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

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"],
)
# 사전 학습된 별칭 없음: 직접 모델을 학습하고 "your-project/1"을 모델 ID로 바꾸세요.
results = client.infer(image, model_id="your-project/1")
print(results)

설정 api_url 를 배포 대상에 맞게:

• https://serverless.roboflow.com 서버리스 클라우드 API용입니다.

• http://localhost:9001 로컬 Inference 서버용.

• 당신의 전용 배포 비공개 엔드포인트용 URL.

자가 호스팅 배포 및 추가 세부 정보는 다음을 참조하세요 추론 문서.