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कस्टम Python blocks के साथ Workflow में अपना स्वयं का logic लिखें और चलाएँ।
जब अंतर्निहित Blocks आपके उपयोग-केस को कवर नहीं करते, तो आप Python में अपना स्वयं का लॉजिक लिख सकते हैं और उसे एक Workflow के अंदर Block के रूप में चला सकते हैं।
कस्टम Python blocks आपको डेटा को रूपांतरित करने, बाहरी सेवाओं को कॉल करने, या पूरा plugin बनाए और प्रकाशित किए बिना विशेष-उद्देश्यीय लॉजिक लागू करने देते हैं। कोड स्वयं Workflow Definition के अंदर रहता है और runtime पर एक वास्तविक Block में compile हो जाता है। वे स्व-होस्टेड पर चलते हैं inference सर्वरों पर और Dedicated Deployments पर, तथा Roboflow Serverless v2 API पर, जहाँ वे पृथक कंटेनरों में निष्पादित होते हैं।
स्थानीय निष्पादन आपका कोड आपके अपने inference डिप्लॉयमेंट में चलाता है। अविश्वसनीय block code के साथ उसी के अनुसार व्यवहार करें। इस सुविधा को पूरी तरह अक्षम करने के लिए, सेट करें ALLOW_CUSTOM_PYTHON_EXECUTION_IN_WORKFLOWS=False.
डायनामिक Python blocks - Workflow Definition के अंदर एक block परिभाषित करने के लिए संपूर्ण संदर्भ: manifest, dynamic inputs और outputs, तथा run(...) और init(...) methods, state प्रबंधन, और debugging.
एक Workflow block बनाएँ - जब आपको versioning, batch processing, flow control, या custom dimensionality की आवश्यकता हो, तब एक उचित Block class लिखें।
blocks को एक प्लगइन में पैकेज करना - अपने Blocks को एक इंस्टॉल करने योग्य प्लगइन में पैकेज करें ताकि पूरी टीम या समुदाय उनका उपयोग कर सके।
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