कोर मॉडल्स

sync और async methods के साथ inference-sdk HTTP client के माध्यम से CLIP और DocTR foundation models को कॉल करें।

InferenceHTTPClient Inference द्वारा होस्ट किए गए कोर मॉडलों का समर्थन करता है। इनमें से कुछ मॉडलों का उपयोग Roboflow होस्टेड inference प्लेटफ़ॉर्म पर किया जा सकता है (उपयोग करें https://serverless.roboflow.com को URL के रूप में); अन्य को स्थानीय रूप से डिप्लॉय किया जा सकता है (आमतौर पर लोकल सर्वर यहाँ उपलब्ध होता है http://localhost:9001).

CLIP

from inference_sdk import InferenceHTTPClient

CLIENT = InferenceHTTPClient(
    api_url="http://localhost:9001",  # या होस्टेड सर्विंग का उपयोग करने के लिए "https://serverless.roboflow.com"
    api_key="ROBOFLOW_API_KEY"
)

CLIENT.get_clip_image_embeddings(inference_input="./my_image.jpg")  # एकल छवि अनुरोध
CLIENT.get_clip_image_embeddings(inference_input=["./my_image.jpg", "./other_image.jpg"])  # बैच छवि अनुरोध
CLIENT.get_clip_text_embeddings(text="some")  # एकल पाठ अनुरोध
CLIENT.get_clip_text_embeddings(text=["some", "other"])  # अन्य पाठ अनुरोध
CLIENT.clip_compare(
    subject="./my_image.jpg",
    prompt=["fox", "dog"],
)

यह CLIENT.clip_compare(...) यह विधि आपको विभिन्न संयोजनों की तुलना करने की अनुमति देती है subject_type और prompt_type:

• (image, image) (डिफ़ॉल्ट)

• (image, text)

• (text, image)

• (text, text)

Async विधियाँ भी उपलब्ध हैं:

from inference_sdk import InferenceHTTPClient

CLIENT = InferenceHTTPClient(
    api_url="http://localhost:9001",  # या होस्टेड सर्विंग का उपयोग करने के लिए "https://serverless.roboflow.com"
    api_key="ROBOFLOW_API_KEY"
)

async def see_async_method():
  await CLIENT.get_clip_image_embeddings_async(inference_input="./my_image.jpg")  # एकल छवि अनुरोध
  await CLIENT.get_clip_image_embeddings_async(inference_input=["./my_image.jpg", "./other_image.jpg"])  # बैच छवि अनुरोध
  await CLIENT.get_clip_text_embeddings_async(text="some")  # एकल पाठ अनुरोध
  await CLIENT.get_clip_text_embeddings_async(text=["some", "other"])  # अन्य पाठ अनुरोध
  await CLIENT.clip_compare_async(
      subject="./my_image.jpg",
      prompt=["fox", "dog"],
  )

देखें CLIP मॉडल संदर्भ मॉडल स्वयं के बारे में विवरण के लिए।

DocTR

from inference_sdk import InferenceHTTPClient

CLIENT = InferenceHTTPClient(
    api_url="http://localhost:9001",  # या होस्टेड सर्विंग का उपयोग करने के लिए "https://serverless.roboflow.com"
    api_key="ROBOFLOW_API_KEY"
)

CLIENT.ocr_image(inference_input="./my_image.jpg")  # एकल छवि अनुरोध
CLIENT.ocr_image(inference_input=["./my_image.jpg", "./other_image.jpg"])  # बैच छवि अनुरोध

Async समकक्ष: CLIENT.ocr_image_async(...). सभी संभावित properties की सूची के लिए DocTR मॉडल संदर्भ विवरण के लिए।

Gaze (अप्रचलित)

CLIENT.detect_gazes(...) और CLIENT.detect_gazes_async(...) MediaPipe निर्भरता के साथ हटा दिए गए हैं। अब ये क्लाइंट-साइड पर ही शॉर्ट-सर्किट हो जाते हैं और inference_sdk.http.errors.FeatureDeprecatedError बिना नेटवर्क कॉल किए। यदि आपको यह क्षमता चाहिए, तो Roboflow से संपर्क करें।