Dino v3

Serverless Hosted API के माध्यम से Roboflow पर प्रशिक्षित DINOv3 classification models चलाएँ

Meta के DINOv3 वर्गीकरण के लिए self-supervised vision model के माध्यम से Serverless Hosted API. DINOv3 शक्तिशाली सामान्य-उद्देश्य visual features उत्पन्न करता है, जिन्हें Roboflow पर linear probe classifier को ट्रेन करके आपके dataset के अनुसार अनुकूलित किया जा सकता है.

कोड नमूना

1

अपनी API Key प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएं, अपनी key यहाँ पर ढूँढें Roboflow API settings page और इसे अपने shell में उपलब्ध कराएँ:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

इंस्टॉल करें Inference SDK:

pip install inference-sdk

3

मॉडल चलाएँ

अपने प्रशिक्षित DINOv3 classifier को उसके {workspace}/{model-slug} ID (देखें Versions, Trainings, and Models).

import os
import cv2
import numpy as np
import requests
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

content = requests.get("https://media.roboflow.com/notebooks/examples/dog.jpeg").content
image = cv2.imdecode(np.frombuffer(content, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
# No pretrained aliases: अपना model train करें और "your-project/1" को अपने model ID से बदलें।
results = client.infer(image, model_id="your-project/1")
print(results)

सेट करें api_url को अपने deployment target से मिलाएँ:

• https://serverless.roboflow.com Serverless Hosted API के लिए।

• http://localhost:9001 एक local Inference server.

• आपका Dedicated Deployment एक private endpoint के लिए URL.

self-hosted deployment और अतिरिक्त विवरण के लिए, देखें Inference documentation.