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# DocTR

[DocTR](https://github.com/mindee/doctr) एक दस्तावेज़ OCR मॉडल है, जिसे हमारे माध्यम से तैनात किया जा सकता है [Serverless Hosted API](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless-hosted-api-v2.md).

## कोड नमूना

DocTR को सीधे HTTP endpoint के माध्यम से चलाएँ, इसके साथ `curl`, या [`inference-sdk`](https://inference.roboflow.com/inference_helpers/inference_sdk/) रैपर के साथ।

{% tabs %}
{% tab title="HTTP (curl)" icon="webhook" %}
{% stepper %}
{% step %}

### अपनी API Key प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएं, अपनी key यहाँ पर ढूँढें [Roboflow API settings page](https://app.roboflow.com/settings/api) और इसे अपने shell में उपलब्ध कराएँ:

```bash
export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"
```

{% endstep %}

{% step %}

### मॉडल चलाएँ

को कॉल करें `/doctr/ocr` एंडपॉइंट को `curl`:

```bash
curl --location 'https://serverless.roboflow.com/doctr/ocr' \\
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    \"api_key\": \"'\"$ROBOFLOW_API_KEY\"'\",
    "image": {"type": "url", "value": "https://media.roboflow.com/inference/license_plate_1.jpg"}
  }'
```

{% endstep %}
{% endstepper %}
{% endtab %}

{% tab title="SDK (Python)" icon="python" %}
{% stepper %}
{% step %}

### अपनी API Key प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएं, अपनी key यहाँ पर ढूँढें [Roboflow API settings page](https://app.roboflow.com/settings/api) और इसे अपने shell में उपलब्ध कराएँ:

```bash
export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"
```

{% endstep %}

{% step %}

### निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

यह पैकेज मॉडल को कॉल करता है:

```bash
pip install inference-sdk
```

{% endstep %}

{% step %}

### मॉडल चलाएँ

टेक्स्ट वाली एक छवि पर DocTR चलाएँ:

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

# टेक्स्ट वाली नमूना छवि
content = requests.get("https://media.roboflow.com/inference/license_plate_1.jpg").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"],
)

result = client.ocr_image(inference_input=image, model="doctr")

print(result["result"]) # निकाला गया टेक्स्ट
```

ऊपर दिया गया code terminal पर inference results प्रिंट करता है:

```
श्री
AUTPMATIC
280SE
34 T6511
```

{% endstep %}
{% endstepper %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

## Inference speed

Latency मापी गई [Roboflow Inference](https://inference.roboflow.com/) 1x NVIDIA L4 पर, batch size 1, warmup के बाद का औसत।

<table data-search="false"><thead><tr><th>मॉडल</th><th>विलंबता (ms)</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>doctr</code></td><td>83.5</td></tr></tbody></table>

एक पूर्ण दस्तावेज़ छवि पर मापा गया (text detection plus recognition).

{% hint style="info" %}
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](https://inference.roboflow.com/) server.
* आपका [Dedicated Deployment](/roboflow/roboflow-hi/deploy/dedicated-deployments.md) एक private endpoint के लिए URL.
  {% endhint %}