専用デプロイメントへのリクエスト送信

Python SDK、HTTP API、またはWorkflowsウェブインターフェースを使って専用デプロイメントに直接リクエストを送信できます。

Python SDKを使用する

最新バージョンのPython SDKをインストールしてください inference_sdk をインストールします pip install --upgrade inference-sdk.

専用デプロイメントの準備ができたら、そのURLをコピーしてください:

専用デプロイメントのURLを準備ができたらコピーしてください

そしてパラメータに貼り付けてください api_url 初期化時に InferenceHTTPClient 、これで完了です！

モデル推論を実行する例はこちらです。詳細は inference_sdkのドキュメント.

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")

HTTP APIを使用する

また、アクセスすることもできます HTTP API 以下にリストされています /docs、例えば、 https://dev-testing.roboflow.cloud/docs .

ワークスペースを添付してください api_key これらのエンドポイントにアクセスする際はクエリパラメータとして指定してください。

上記と同じリクエストをHTTP APIで行う例はこちらです:

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)

Workflow UIを使用する

専用デプロイメントは、実行用のバックエンドサーバーとしても利用できます Roboflowワークフロー。Roboflow Workflowsは、コンピュータビジョンアプリケーションを作成するためのローコード、ウェブベースのアプリケーションビルダーです。

ワークフローを作成した後、 Hosted APIで実行 左上のリンクをクリックしてください:

ワークフローが実行されるバックエンドを変更します。

クリック 専用デプロイメント 専用デプロイメントの一覧が表示されるので、対象のデプロイメントを選択し、その後 接続:

ワークフロー実行用のバックエンドサーバーとして対象の専用デプロイメントを選択してください。

これでワークフローエディタで専用デプロイメントを使用する準備ができました。