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# कोर मॉडल्स

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

## CLIP

```python
from inference_sdk import InferenceHTTPClient, InferenceConfiguration

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

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="कुछ")  # एकल पाठ अनुरोध
CLIENT.get_clip_text_embeddings(text=["कुछ", "अन्य"])  # अन्य पाठ अनुरोध
CLIENT.clip_compare(
    subject="./my_image.jpg",
    prompt=["लोमड़ी", "कुत्ता"],
)
```

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

* `(छवि, छवि)` (डिफ़ॉल्ट)
* `(छवि, पाठ)`
* `(पाठ, छवि)`
* `(पाठ, पाठ)`

एसिंक्रोनस विधियाँ भी उपलब्ध हैं:

```python
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

CLIENT = InferenceHTTPClient(
    api_url="http://localhost:9001",  # या "https://serverless.roboflow.com" का उपयोग होस्टेड सर्विंग के लिए करें
    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="कुछ")  # एकल पाठ अनुरोध
  await CLIENT.get_clip_text_embeddings_async(text=["कुछ", "अन्य"])  # अन्य पाठ अनुरोध
  await CLIENT.clip_compare_async(
      subject="./my_image.jpg",
      prompt=["लोमड़ी", "कुत्ता"],
  )
```

देखें [CLIP मॉडल संदर्भ](https://docs.roboflow.com/models/supported-models/clip) मॉडल स्वयं के बारे में विवरण के लिए।

## DocTR

```python
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

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

समकक्ष async: `CLIENT.ocr_image_async(...)`. देखें [DocTR मॉडल संदर्भ](https://docs.roboflow.com/models/supported-models/doctr) विवरण के लिए।

## Gaze (अप्रचलित)

{% hint style="warning" %}
`CLIENT.detect_gazes(...)` और `CLIENT.detect_gazes_async(...)` को MediaPipe निर्भरता के साथ हटा दिया गया है। वे अब क्लाइंट-साइड पर तुरंत रुक जाते हैं और `inference_sdk.http.errors.FeatureDeprecatedError` बिना कोई नेटवर्क कॉल किए त्रुटि उत्पन्न करते हैं। यदि आपको इस क्षमता की आवश्यकता है, तो Roboflow से संपर्क करें।
{% endhint %}