计算机视觉模型的部署
随着Roboflow部署功能的推出，部署计算机视觉模型变得更加简便。使用部署功能，无需编写代码即可在摄像头上实现v1演示，以验证模型在进行正式部署之前是否有效。同时，当涉及到在许多主要设备上部署时，也无需担心编写大量代码。
在这篇博客文章中，将讨论如何使用Roboflow产品部署计算机视觉模型。该页面为视频、图像和使用网络摄像头提供了生产就绪的推理能力。新页面中包含了用于Hosted Inference API和各种边缘部署选项的代码片段，可以直接复制粘贴到网络应用中。让开始吧！
Roboflow部署标签。构建了一个全面的推理工具，以便在训练模型时就可以开始使用它，无论选择任何媒体格式。让讨论如何使用推理工具。
产品允许使用以下方式部署计算机视觉模型：拖放视频文件和图像（适用于测试和演示）、通过浏览器使用网络摄像头、通过URL、使用API、使用OAK和Jetson部署选项、使用iOS SDK。有了所有这些选项，应该可以轻松部署计算机视觉模型。
当决定计算机视觉部署方法时，有几个问题需要问自己：是否在测试或准备生产？拖放和网络摄像头部署对于测试、演示和展示非常有用。
是否希望根据提交的内容触发推理？如果希望在提交的图像或视频上运行推理（即由用户或客户提交），API或URL触发的推理可能是合适的。
是否希望部署到边缘？如果需要更高的速度、有特定的隐私问题限制了部署选项，或者需要在可能没有网络连接的地方部署，边缘部署设备是个好主意。
支持所有这些部署方法，适用于在Roboflow上训练的模型。
可以从训练的任何版本中选择，并在页面顶部看到它们的训练结果：选择一个在Roboflow部署页面上训练的模型。此外，还可以控制使用推理小部件进行的任何推理的置信度和重叠阈值：置信度和重叠（NMS）阈值在Roboflow部署页面上。
拖放或从设备中选择一个视频文件以使用视频功能。还可以更改视频的速度。在Roboflow部署页面上进行视频推理。在Roboflow部署页面上设置推理视频的速度。
还可以使用网络摄像头进行实时推理。视频和网络摄像头推理都使用roboflow.js在浏览器中实时进行（可以自己使用）。实时实时对象检测与Roboflow。
类似于视频文件，可以拖放（或从设备中选择）一个图像文件以运行推理。还包括了数据集测试集中的样本，可以尝试并查看模型在特定图像上的表现。拖放自己的图像或从测试集中选择一个样本。
要在图像URL上进行推理，可以在表单输入中粘贴URL。表单输入用于图像URLs。或者，可以直接从谷歌图片搜索或其他网页拖放图像进行推理。从谷歌图片搜索拖放图像进行推理。
可以使用在文档或页面底部提供的代码片段复制所有功能（甚至更多）的推理小部件。所有代码片段都已使用模型端点和API密钥格式化，因此它们已准备好复制和粘贴。
为使用自动扩展托管推理API提供了几种语言的代码片段。可以使用Luxonis OAK、NVIDIA Jetson、iOS和企业部署选项部署到边缘。API和边缘部署代码片段在Roboflow部署页面上。