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# YOLOv12

우리는 다음을 통해 YOLOv12 객체 감지 추론을 지원합니다 [Serverless Hosted API](/roboflow/roboflow-ko/deploy/serverless-hosted-api-v2.md). YOLOv12는 다섯 가지 크기(`n`, `s`, `m`, `l`, `x`)로 객체 감지 작업을 지원합니다.

자체 호스팅 배포는 다음을 참조하세요 [Roboflow Inference](https://inference.roboflow.com/).

YOLOv12 입력 크기는 Roboflow에서 모델을 학습할 때 설정됩니다(일반적인 값: 640x640 또는 1280x1280).

## 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/inference_helpers/inference_sdk/) 및 [supervision](https://supervision.roboflow.com/) 예측을 디코딩하고 시각화하기 위해:

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

{% endstep %}

{% step %}

### 모델을 실행하세요

이 예시는 다음에서 학습된 공개 YOLOv12 모델을 실행합니다 [나사 데이터셋](https://universe.roboflow.com/erik-pe6au/rf-bolts) (나사, 평 와셔, 육각 너트). 자신의 `{workspace}/{model-slug}` 학습한 가중치를 실행하려면(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
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

content = requests.get("https://media.roboflow.com/docs/bolts.jpg").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"],
)
result = client.infer(image, model_id="erik-pe6au/bolts-uzqzc-4-yolo12s-t1")

detections = sv.Detections.from_inference(result)

annotated = sv.BoxAnnotator().annotate(image.copy(), detections)

cv2.imwrite("annotated.png", annotated)
```

<figure><img src="/files/5fbd4d935beb57d26976964f2ba93f03ec41ea81" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% 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 %}