Dino v3

Serverless Hosted API를 통해 Roboflow에서 학습한 DINOv3 분류 model을 실행합니다.

Meta의 DINOv3 분류를 위한 자기지도 학습 비전 모델을 Serverless Hosted API. DINOv3는 Roboflow에서 linear probe classifier를 학습하여 데이터셋에 맞게 조정할 수 있는 강력한 범용 시각적 특징을 생성합니다.

코드 샘플

1

API Key를 받으세요

Roboflow 계정을 만들고, 다음에서 키를 찾으세요: Roboflow API 설정 페이지 그리고 이를 셸에서 사용할 수 있도록 설정하세요:

export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"

2

종속성을 설치하세요

다음을 설치하세요 Inference SDK:

pip install inference-sdk

3

모델을 실행하세요

학습한 DINOv3 classifier를 다음을 통해 호출하세요 {workspace}/{model-slug} ID로 호출할 수 있습니다(참조 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"],
)
# 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)

설정 api_url 을 배포 대상에 맞게 설정하세요:

• https://serverless.roboflow.com Serverless Hosted API용입니다.

• http://localhost:9001 로컬 Inference 서버용입니다.

• 귀하의 Dedicated Deployment 비공개 엔드포인트용 URL입니다.

self-hosted 배포 및 추가 세부 정보는 다음을 참조하세요 Inference 문서.