Dedicated Deployment को अनुरोध भेजें

आप Python SDK, HTTP API, या Workflows वेब इंटरफ़ेस का उपयोग करके सीधे Dedicated Deployment को अनुरोध भेज सकते हैं।

Use Python SDK

Please install the latest version of our Python SDK inference_sdk के साथ pip install --upgrade inference-sdk.

जब आपका Dedicated Deployment तैयार हो जाए, तो इसकी URL कॉपी करें:

जब आपका dedicated deployment तैयार हो जाए तो इसकी URL कॉपी करें

और इसे पैरामीटर में चिपकाएँ api_url जब initialise करें InferenceHTTPClient , और बस इतना ही!

यहाँ मॉडल inference चलाने का एक उदाहरण है, आप और विवरण पा सकते हैं inference_sdk की डाक्यूमेंटेशन 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")

Use HTTP API

आप यह भी एक्सेस कर सकते हैं HTTP APIs जो सूचीबद्ध हैं /docs, उदाहरण के लिए, https://dev-testing.roboflow.cloud/docs .

कृपया इन एंडपॉइंट्स तक पहुँचते समय अपना Workspace संलग्न करें api_key क्वेरी पैरामीटर के रूप में।

ऊपर दिए गए उसी अनुरोध को HTTP API का उपयोग कर करने का 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)

Use Workflow UI

एक dedicated deployment को backend सर्वर के रूप में भी उपयोग किया जा सकता है चलाने के लिए Roboflow WorkflowsRoboflow Workflows कंप्यूटर विज़न एप्लिकेशन बनाने के लिए एक low-code, वेब-आधारित application builder है।

अपना workflow बनाने के बाद, क्लिक करें Running on Hosted API ऊपर बाएँ कोने में लिंक पर:

बैकएंड बदलना जहाँ workflow निष्पादित होगा।

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

Workflow निष्पादन के लिए backend सर्वर के रूप में एक target dedicated deployment चुनें।

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