ViT

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

Roboflow पर प्रशिक्षित Vision Transformer (ViT) classification models का उपयोग करके the के माध्यम से Serverless Hosted API.

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

यह पैकेज मॉडल को कॉल करता है:

pip install inference-sdk

3

मॉडल चलाएँ

अपने प्रशिक्षित ViT 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.