ViT

Serverless Hosted API を介して、Roboflow で学習された ViT classification models を実行します

Roboflowで学習したVision Transformer（ViT）分類モデルを〜を通じて使用します Serverless Hosted API.

コードサンプル

1

API Key を取得する

Roboflow アカウントを作成し、キーを次の場所で見つけます Roboflow API 設定ページ そしてシェルで利用できるようにします:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

依存関係をインストールする

このパッケージは次のモデルを呼び出します:

pip install inference-sdk

3

モデルを実行する

学習済みのViT分類器をその〜で呼び出します {workspace}/{model-slug} ID で呼び出すことができます（ 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"],
)
# 学習済みエイリアスはありません: 独自のモデルを学習し、"your-project/1" をモデル ID に置き換えてください。
results = client.infer(image, model_id="your-project/1")
print(results)

設定する api_url をデプロイ先に合わせてください:

• https://serverless.roboflow.com Serverless Hosted API 用。

• http://localhost:9001 ローカルの Inference サーバー用。

• あなたの Dedicated Deployment プライベートエンドポイントの URL。

セルフホスト型デプロイと追加の詳細については、次を参照してください 推論ドキュメント.