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# Dino v3

Meta의 [DINOv3](https://github.com/facebookresearch/dinov3) 분류를 위한 자기지도 학습 비전 모델을 [Serverless Hosted API](/roboflow/roboflow-ko/deploy/serverless-hosted-api-v2.md). DINOv3는 Roboflow에서 linear probe classifier를 학습하여 데이터셋에 맞게 조정할 수 있는 강력한 범용 시각적 특징을 생성합니다.

## 코드 샘플

{% stepper %}
{% step %}

### API Key를 받으세요

Roboflow 계정을 만들고, 다음에서 키를 찾으세요: [Roboflow API 설정 페이지](https://app.roboflow.com/settings/api) 그리고 이를 셸에서 사용할 수 있도록 설정하세요:

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

{% endstep %}

{% step %}

### 종속성을 설치하세요

다음을 설치하세요 [Inference SDK](https://inference.roboflow.com/):

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

{% endstep %}

{% step %}

### 모델을 실행하세요

학습한 DINOv3 classifier를 다음을 통해 호출하세요 `{workspace}/{model-slug}` ID로 호출할 수 있습니다(참조 [Versions, Trainings, and Models](/roboflow/roboflow-ko/train/versions-trainings-and-models.md)).

```python
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"],
)
# 사전 학습된 별칭 없음: 직접 모델을 학습하고 "your-project/1"을 모델 ID로 바꾸세요.
results = client.infer(image, model_id="your-project/1")
print(results)
```

{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
설정 `api_url` 을 배포 대상에 맞게 설정하세요:

* `https://serverless.roboflow.com` Serverless Hosted API용입니다.
* `http://localhost:9001` 로컬 [Inference](https://inference.roboflow.com/) 서버용입니다.
* 귀하의 [Dedicated Deployment](/roboflow/roboflow-ko/deploy/dedicated-deployments.md) 비공개 엔드포인트용 URL입니다.
  {% endhint %}

self-hosted 배포 및 추가 세부 정보는 다음을 참조하세요 [Inference 문서](https://inference.roboflow.com/).