अपने हार्डवेयर पर Roboflow मॉडल चलाने के लिए, आप Roboflow Inference (सिफारिश की गई, स्वचालित विधि) का उपयोग कर सकते हैं या मैन्युअल रूप से Model Weights डाउनलोड कर सकते हैं (विशिष्ट edge केस के लिए)।
Roboflow Inference के माध्यम से स्वचालित डाउनलोड (अनुशंसित)
Roboflow Inference हमारी ओपन-सोर्स, स्केलेबल सिस्टम है जो मॉडल को स्थानीय रूप से CPU और GPU उपकरणों पर चलाने के लिए है।
यह शुरू करने का सबसे तेज़ और सबसे विश्वसनीय तरीका है। जब आप Inference का उपयोग करते हैं, तो आपको फाइलों या वर्ज़निंग का प्रबंधन करने की आवश्यकता नहीं होती; Roboflow Inference पहले बार कोड चलाने पर स्वचालित रूप से आपके मॉडल वेट्स को फ़ेच और कैश कर लेता है।
यह कैसे काम करता है : आपकी पहली inference अनुरोध पर, वेट्स Roboflow के सर्वरों से डाउनलोड होकर स्थानीय रूप से संग्रहीत कर दिए जाते हैं। सभी भविष्य के प्रेडिक्शन्स इस लोकल कैश का उपयोग करते हैं—इमेजेज़ क्लाउड पर नहीं भेजी जातीं।
डिप्लॉयमेंट विकल्प:
Workflows : प्रोडक्शन-रेडी मल्टी-स्टेप कंप्यूटर विज़न वर्कफ़्लो के लिए
कभी-कभी आपको raw वेट्स फ़ाइल की आवश्यकता हो सकती है (उदा., एक PyTorch .pt फ़ाइल) उन डिवाइसेज़ पर चलाने के लिए जिनके लिए Roboflow अभी तक नेेटिवली सपोर्ट नहीं करता, जैसे कस्टम Android इम्प्लीमेंटेशन।
प्रीमियम फीचर : मैन्युअल वेट्स डाउनलोड केवल Core योजनाओं पर भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं और कुछ Enterprise ग्राहकों के लिए उपलब्ध है। हमारे बारे में अधिक पढ़ें Pricing पेज.
विधि A: Roboflow Platform
अपने Project के भीतर Model version पर जाएँ। यदि आपकी योजना अनुमति देती है, तो "Download Weights" बटन पर क्लिक करने से आपको वेट्स डाउनलोड करने की अनुमति मिलेगी। यह आपको एक फ़ाइल प्रदान करेगा जिसे आप एम्बेडेड डिवाइस पर उपयोग के लिए कनवर्ट कर सकते हैं।
विधि B: Python SDK
आप Roboflow Python पैकेज का उपयोग करके भी वेट्स सीधे अपने डायरेक्टरी में डाउनलोड कर सकते हैं:
नोट : Roboflow Roboflow Inference इकोसिस्टम के बाहर उपयोग किए जाने वाले मॉडल वेट्स के लिए तकनीकी सहायता प्रदान नहीं करता। सर्वोत्तम अनुभव के लिए, हम अनुशंसित करते हैं कि आप अनुभाग 1 में उल्लिखित Inference पथ का उपयोग करें।
import roboflow
rf = roboflow.Roboflow(api_key="YOUR_API_KEY")
model = rf.workspace().project("PROJECT_ID").version("1").model
model.download() # 'weights.pt' को आपके लोकल फ़ोल्डर में डाउनलोड करता है