ViT

Serverless Hosted API를 통해 Roboflow에서 학습한 ViT 분류 model을 실행합니다.

Roboflow에서 학습된 Vision Transformer(ViT) 분류 모델을 다음을 통해 사용하세요 Serverless Hosted API.

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

이 패키지는 다음 모델을 호출합니다:

pip install inference-sdk

3

모델을 실행하세요

학습된 ViT 분류기를 해당 {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.