在模型训练完成后，提供了三种直接使用模型的方法。如果在寻找API，可以查看。Roboflow的推断Web UI提供了一个直观的界面，允许上传任意测试集的图像，并直接在浏览器中查看模型预测结果。这无需设置新环境来托管模型、保存权重或处理GPU问题——模型已经准备好使用。这使得它成为为同事创建模型演示的理想场所（而且他们无需编写任何代码）。
以训练的国际象棋模型为例（Roboflow将其命名为rf-chess-pieces-new--14），可以提供一张图像通过上传或URL，过滤预测中的类别，修改模型置信度阈值和边界框重叠，将结果以图像或JSON形式查看，给输出添加标签，并设置边界框的描边宽度。
例如，将通过上传提供这张图像给模型：chess pieces dataset中的一个示例国际象棋图像。使用5px描边宽度的标签，可以立即看到结果：国际象棋棋子数据集上的示例输出推断。
因为示例Web应用托管在CodePen上，可以编辑生成右侧页面的HTML、CSS和JavaScript。甚至可以通过取消选择HTML标签来关闭屏幕的代码部分：没有CodePen代码的Roboflow推断UI。
现在假设只想让用户通过上传加载图像，并消除从URL加载的选项。可以注释掉“上传”和“URL”按钮的代码，并在“选择文件”上传选项旁边添加额外的解释文本：自定义Web UI：注释掉“上传”和“URL”按钮的代码，并告诉用户他们必须上传图像进行推断。
这只是可能想要进行的一个小小的自定义示例。也许想改变按钮的颜色以匹配品牌，在这个页面上添加logo，移除其他按钮，提供额外的帮助文本——使用Roboflow推断示例Web应用，这一切都是可能的。而且，由于模型是通过API提供的，这些页面的HTML、CSS和JavaScript的所有源代码可以托管在其他地方，而模型仍然可以完全相同地工作。