एक Dedicated Deployment को requests भेजें

आप Python SDK, HTTP API, या Workflows web interface का उपयोग करके सीधे एक Dedicated Deployment को requests भेज सकते हैं।

Python SDK का उपयोग करें

कृपया हमारे Python SDK का नवीनतम संस्करण इंस्टॉल करें inference_sdk के साथ pip install --upgrade inference-sdk.

जब आपका dedicated deployment तैयार हो जाए, तो उसका URL कॉपी करें:

जब आपका dedicated deployment तैयार हो जाए, तो उसका URL कॉपी करें

और इसे पैरामीटर में पेस्ट करें api_url शुरू करते समय InferenceHTTPClient , और बस इतना ही!

यहाँ model inference चलाने का एक उदाहरण है, आप अधिक विवरण यहाँ पा सकते हैं inference_sdk के दस्तावेज़ में.

from inference_sdk import InferenceHTTPClient

CLIENT = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://dev-testing.roboflow.cloud",
    api_key="ROBOFLOW_API_KEY"
)

image_url = "https://source.roboflow.com/pwYAXv9BTpqLyFfgQoPZ/u48G0UpWfk8giSw7wrU8/original.jpg"
result = CLIENT.infer(image_url, model_id="soccer-players-5fuqs/1")

HTTP API का उपयोग करें

आप भी एक्सेस कर सकते हैं HTTP APIs जो यहाँ सूचीबद्ध हैं /docsउदा.,, https://dev-testing.roboflow.cloud/docs .

कृपया अपना workspace संलग्न करें api_key इन endpoints को एक्सेस करते समय query parameter के रूप में।

HTTP API का उपयोग करके ऊपर जैसा ही अनुरोध करने का एक उदाहरण यहाँ है:

import requests
import json

api_url = "https://dev-testing.roboflow.cloud"
model_id = "soccer-players-5fuqs/1"
image_url = "https://source.roboflow.com/pwYAXv9BTpqLyFfgQoPZ/u48G0UpWfk8giSw7wrU8/original.jpg"

resp = requests.get(f"{api_url}/{model_id}", params = {"api_key": "ROBOFLOW_API_KEY", "image": image_url})
result = json.loads(resp.content)

Workflow UI का उपयोग करें

एक dedicated deployment को चलाने के लिए backend server के रूप में भी उपयोग किया जा सकता है Roboflow Workflows। Roboflow Workflows एक low-code, web-based application builder है जो computer vision applications बनाने के लिए है।

अपना workflow बनाने के बाद, क्लिक करें Running on Hosted API ऊपरी बाएँ कोने में link:

वह backend बदलना जहाँ workflow execute होगा।

क्लिक करें Dedicated Deployments अपने dedicated deployments की सूची देखने के लिए, target deployment चुनें, फिर क्लिक करें Connect:

workflow execution के लिए backend server के रूप में एक target dedicated deployment चुनें।

अब आप workflow editor में अपने dedicated deployment का उपयोग करने के लिए तैयार हैं।