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# समर्पित डिप्लॉयमेंट्स

Roboflow के साथ अपने Vision Models को Dedicated Servers पर चलाएँ

## के बारे में

डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स निजी क्लाउड सर्वर होते हैं, जिन्हें Roboflow प्रबंधित करता है, जो आपके कंप्यूटर विज़न मॉडल और वर्कफ़्लो को विशेष रूप से आपके लिए आवंटित संसाधनों पर चलाते हैं। ये आपको अपनी खुद की इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रावधान या रखरखाव किए बिना इनफ़ेरेंस सर्व करने देते हैं, जिसमें प्रति घंटे बिलिंग और आपके वर्कस्पेस API कुंजी के माध्यम से सुरक्षित पहुंच शामिल है। जब आपको विकास, परीक्षण या प्रोडक्शन ट्रैफ़िक के लिए निरंतर, समर्पित प्रदर्शन की आवश्यकता हो, तब इनका उपयोग करें।

### **डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स क्या हैं?**

डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स Roboflow द्वारा प्रबंधित निजी क्लाउड सर्वर हैं, जिन्हें विशेष रूप से आपके कंप्यूटर विज़न मॉडल चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इनमें ये मॉडल शामिल हो सकते हैं:

* ऑब्जेक्ट डिटेक्शन
* इमेज सेगमेंटेशन
* वर्गीकरण
* कीपॉइंट डिटेक्शन
* CLIP जैसे फाउंडेशन मॉडल (यदि Roboflow पर प्रशिक्षित हों)
* Roboflow Workflows (लो-कोड विज़न एप्लिकेशन)
* ...और भी बहुत कुछ!

### **डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स के लाभ**

* **अपनी मशीन विज़न व्यवसाय समस्या पर ध्यान दें, इन्फ्रास्ट्रक्चर हमें सौंप दें:** कुछ ही क्लिक में इनफ़ेरेंस सर्विंग इन्फ्रास्ट्रक्चर तैयार करें, बिना क्लाउड प्रदाताओं के साथ साइनअप किए, सर्वर इंस्टॉल और सुरक्षित किए, TLS प्रमाणपत्रों का प्रबंधन किए, या सर्वर प्रबंधन, पैचिंग, अपडेट आदि की चिंता किए।
* **समर्पित संसाधन:** अपने उपयोग के लिए विशेष रूप से आवंटित क्लाउड सर्वर प्राप्त करें, जिससे आपके मॉडल के लिए निरंतर प्रदर्शन सुनिश्चित हो।
* **सुरक्षित पहुंच:** डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स आपके वर्कस्पेस की विशिष्ट API कुंजी से उपलब्ध होते हैं और सुरक्षित संचार के लिए HTTPS का उपयोग करते हैं।
* **आसान एकीकरण:** प्रत्येक डिप्लॉयमेंट को के भीतर एक सबडोमेन मिलता है `roboflow.cloud`, जिससे आपके एप्लिकेशन के साथ एकीकरण आसान हो जाता है।
* **प्रति घंटे भुगतान:** आपसे केवल सर्वर के अस्तित्व की अवधि के लिए शुल्क लिया जाता है (1 मिनट के अंतराल में बिलिंग)।
* **स्वतः विराम और पुनरारंभ**: आपके डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स निष्क्रियता की एक कॉन्फ़िगर की जा सकने वाली अवधि के बाद स्वतः विरामित हो जाएंगे। के लिए `dev-cpu` या `dev-gpu` डिप्लॉयमेंट प्रकारों के लिए, यह अवधि 1 घंटे पर स्थिर है। आपकी API कुंजी के साथ अनुरोध भेजकर उन्हें जल्दी से पुनः शुरू किया जा सकता है। यह सुविधा आपको लागत बचाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन की गई है।

### API कुंजियाँ

एक डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट उस वर्कस्पेस API कुंजी पर चलता है जिसके साथ आपने इसे बनाया था। यदि आप उस कुंजी को रोल करते हैं, तो Roboflow डिप्लॉयमेंट को नई कुंजी पर स्थानांतरित कर देता है और उसे चालू रखता है। यदि स्थानांतरण विफल हो जाता है, तो पुरानी कुंजी सक्रिय रहती है ताकि आपका डिप्लॉयमेंट ट्रैफ़िक सर्व करता रहे, और आप फिर से रोल करने की कोशिश कर सकते हैं।

आप उस कुंजी को रोल नहीं कर सकते जो किसी डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट का आधार है, जब कुंजी अक्षम हो या उसका [बिलिंग फ़ोल्डर](https://docs.roboflow.com/platform/billing-and-plans/billing-folders) विरामित हो। कुंजी सक्षम करें, या फ़ोल्डर को पुनः शुरू करें, फिर इसे रोल करें।

### **वर्तमान सीमाएँ**

* सभी डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स वर्तमान में US-आधारित डेटा सेंटरों में होस्ट किए जाते हैं; अन्य भौगोलिक क्षेत्रों के उपयोगकर्ताओं को अधिक लेटेंसी दिखाई दे सकती है। यदि आप US के बाहर हैं, तो कृपया कस्टमाइज़्ड समाधान के लिए हमसे संपर्क करें, हम नेटवर्क लेटेंसी कम करने में आपकी मदद कर सकते हैं।
* डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स Core और Enterprise योजना वाले वर्कस्पेस के लिए उपलब्ध हैं। देखें [Roboflow योजनाएँ](https://roboflow.com/pricing).

### डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स के प्रकार

Roboflow 4 अलग-अलग प्रकार के डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स प्रदान करता है, अर्थात dev-cpu, dev-gpu, prod-cpu, और prod-gpu। जहाँ dev-cpu और dev-gpu विकास और परीक्षण के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और कुछ घंटों के बाद स्वतः हटा दिए जाएँगे, वहीं prod-cpu और prod-gpu स्थायी हैं, और आदर्श रूप से बड़े पैमाने के प्रोडक्शन ट्रैफ़िक को सर्व करने के लिए हैं।

<table data-search="false"><thead><tr><th width="184">प्रकार</th><th>विशेषताएँ</th></tr></thead><tbody><tr><td>dev-cpu</td><td><p><strong>क्षणिक</strong>: 3 घंटे बाद स्वतः हटा दिया जाएगा</p><p><strong>CPU</strong>: मॉडल इनफ़ेरेंस CPU पर किया जा सकता है</p><p>इसके लिए उपयुक्त <strong>इंटीग्रेशन का परीक्षण</strong> और <strong>प्रोटोटाइपिंग</strong> एप्लिकेशन</p></td></tr><tr><td>dev-gpu</td><td><p><strong>क्षणिक</strong>: 3 घंटे बाद स्वतः हटा दिया जाएगा</p><p><strong>इंटीग्रेशन के परीक्षण के लिए उपयुक्त</strong> और <strong>प्रोटोटाइपिंग</strong> एप्लिकेशन</p><p><strong>GPU</strong>: मॉडल्स को GPU एक्सेलरेशन की आवश्यकता होती है (जैसे Florence 2)</p><p>इसके लिए उपयुक्त <strong>इंटीग्रेशन का परीक्षण</strong> और <strong>प्रोटोटाइपिंग</strong> एप्लिकेशन</p></td></tr><tr><td>prod-cpu</td><td><p><strong>स्थायी</strong>: समर्पित सबडोमेन <code>&#x3C;some-name>.roboflow.cloud</code></p><p><strong>CPU</strong>: मॉडल इनफ़ेरेंस CPU पर किया जा सकता है</p><p>इसके लिए उपयुक्त <strong>प्रोडक्शन ट्रैफ़िक सर्व करने के लिए</strong></p></td></tr><tr><td>prod-gpu</td><td><p><strong>स्थायी</strong>: समर्पित सबडोमेन <code>&#x3C;some-name>.roboflow.cloud</code></p><p><strong>GPU</strong>: मॉडल्स को GPU एक्सेलरेशन की आवश्यकता होती है (जैसे Florence 2)</p><p>इसके लिए उपयुक्त <strong>प्रोडक्शन ट्रैफ़िक सर्व करने के लिए</strong></p></td></tr></tbody></table>

### **बिलिंग जानकारी**

GPU डिप्लॉयमेंट्स (dev-gpu, prod-gpu) की दर है **1 credit/hour**, जबकि CPU डिप्लॉयमेंट्स (dev-cpu, prod-cpu) की दर है **0.25 credit/hour**.

यदि आप अपने डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट सर्वर को भेजे गए अनुरोधों की संख्या के आधार पर बिलिंग चाहते हैं, तो कृपया [हमारी बिक्री टीम से संपर्क करने के लिए यहां क्लिक करें](https://roboflow.com/sales).

सभी डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट सर्वर चलेंगे [Roboflow Inference](/deployment/hi/self-hosted/self-hosted.md), हमारा ओपन-सोर्स इनफ़ेरेंस सर्वर। देखें [Roboflow Inference दस्तावेज़](/deployment/hi/self-hosted/self-hosted.md) उपलब्ध सभी सुविधाओं के बारे में अधिक जानने के लिए।

### उपयोगी लिंक <a href="#provision-and-manage-dedicated-deployments-web-application" id="provision-and-manage-dedicated-deployments-web-application"></a>

* [डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट कैसे बनाएँ (Roboflow App)](/deployment/hi/roboflow/dedicated-deployments/create-a-dedicated-deployment.md)
* [डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट कैसे बनाएँ (Roboflow CLI)](/deployment/hi/roboflow/dedicated-deployments/create-a-dedicated-deployment.md#create-a-dedicated-deployment-with-the-cli)
* [डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट का उपयोग कैसे करें](/deployment/hi/roboflow/dedicated-deployments/make-requests-to-a-dedicated-deployment.md)
* [HTTP API](#http-api)

## HTTP API

[डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स](/deployment/hi/roboflow/dedicated-deployments.md) प्रबंधित GPU मशीनें हैं जो आपके Roboflow मॉडल को अनुमानित लेटेंसी और उच्च थ्रूपुट के साथ चलाती हैं। इन्हें एक समर्पित सेवा द्वारा प्रबंधित किया जाता है, जो यहाँ होस्ट की गई है `https://roboflow.cloud`, मुख्य से अलग `https://api.roboflow.com` REST API।

यह अनुभाग प्रबंधन एंडपॉइंट्स (create, get, list, pause, resume, delete, logs, usage) का दस्तावेज़ीकरण करता है। एक बार डिप्लॉयमेंट लाइव होने पर उसके विरुद्ध इनफ़ेरेंस के लिए देखें [किसी इमेज पर मॉडल चलाएँ](/deployment/hi/roboflow/serverless-api.md#http-api).

{% hint style="info" %}
"edge devices" दस्तावेज़ [डिप्लॉयमेंट मैनेजर](/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager.md#http-api) एक अलग उत्पाद है। डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स Roboflow के क्लाउड में प्रबंधित GPU मशीनें हैं; Deployment Manager डिवाइस on-prem हार्डवेयर हैं जो चलाते हैं [Roboflow Inference](/deployment/hi/self-hosted/self-hosted.md).
{% endhint %}

**Base URL:** `https://roboflow.cloud`

`api_key` को हर अनुरोध में क्वेरी पैरामीटर के रूप में पास किया जाता है (या `POST` एंडपॉइंट्स के लिए अनुरोध बॉडी में)। प्रतिक्रिया कोड जाँचें: यदि यह `200`, तो प्रतिक्रिया बॉडी को JSON ऑब्जेक्ट के रूप में डिकोड करें; अन्यथा, प्रतिक्रिया बॉडी में एक त्रुटि संदेश स्ट्रिंग के रूप में होता है।

### मशीन प्रकारों की सूची

<mark style="color:हरा;">`GET`</mark> `/machine_types`

```bash
curl "https://roboflow.cloud/machine_types?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"
```

**प्रतिक्रिया**

```json
{
  "machine_types": [
    { "name": "gpu-small",  "description": "1× T4, 4 vCPU, 16 GB RAM" },
    { "name": "gpu-medium", "description": "1× L4, 8 vCPU, 32 GB RAM" }
  ]
}
```

### डिप्लॉयमेंट बनाएँ

<mark style="color:हरा;">`POST`</mark> `/add`

**बॉडी** (JSON)

<table data-search="false"><thead><tr><th width="200">नाम</th><th width="120">प्रकार</th><th>विवरण</th><th data-type="checkbox">आवश्यक</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>api_key</code></td><td>स्ट्रिंग</td><td>वर्कस्पेस API कुंजी।</td><td>true</td></tr><tr><td><code>creator_email</code></td><td>स्ट्रिंग</td><td>वर्कस्पेस सदस्य का ईमेल।</td><td>true</td></tr><tr><td><code>deployment_name</code></td><td>स्ट्रिंग</td><td>वर्कस्पेस के भीतर अद्वितीय नाम।</td><td>true</td></tr><tr><td><code>machine_type</code></td><td>स्ट्रिंग</td><td>से <code>/machine_types</code>.</td><td>true</td></tr><tr><td><code>duration</code></td><td>फ़्लोट</td><td>स्वतः-सफाई से पहले के घंटे। डिफ़ॉल्ट <code>3</code>.</td><td>false</td></tr><tr><td><code>delete_on_expiration</code></td><td>बूलियन</td><td><code>सही</code> समाप्ति पर हटाने के लिए; <code>गलत</code> विरामित करने के लिए।</td><td>false</td></tr><tr><td><code>inference_version</code></td><td>स्ट्रिंग</td><td>इनफ़ेरेंस सर्वर संस्करण। डिफ़ॉल्ट <code>नवीनतम</code>.</td><td>false</td></tr><tr><td><code>min_replicas</code></td><td>पूर्णांक</td><td>न्यूनतम प्रतिकृतियाँ। डिफ़ॉल्ट <code>1</code>.</td><td>false</td></tr><tr><td><code>max_replicas</code></td><td>पूर्णांक</td><td>अधिकतम प्रतिकृतियाँ। डिफ़ॉल्ट <code>1</code>.</td><td>false</td></tr></tbody></table>

```bash
curl -X POST "https://roboflow.cloud/add" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "api_key": "'$ROBOFLOW_API_KEY'",
    "creator_email": "me@company.com",
    "deployment_name": "my-deployment",
    "machine_type": "gpu-small",
    "duration": 8,
    "delete_on_expiration": true
  }'
```

डिप्लॉयमेंट असिंक्रोनस रूप से प्रावधान होता है। पोल करें `GET /get` जब तक `status == "ready"`.

**प्रतिक्रिया उदाहरण**

```json
{
	"deployment_id": "IwzJ5YLQ0iDhwzqoh3Ae",
	"deployment_name": "dev-testing",
	"machine_type": "dev-gpu",
	"creator_email": YOUR_EMAIL_ADDRESS,
	"creator_id": YOUR_USER_ID,
	"subdomain": "dev-testing",
	"domain": "dev-testing.roboflow.cloud",
	"duration": 3.0,
	"inference_version": "0.45.0",
	"max_replicas": 1,
	"min_replicas": 1,
	"num_replicas": 0,
	"status": "pending",
	"workspace_id": YOUR_WORKSPACE_ID,
	"workspace_url": YOUR_WORKSPACE_URL
}
```

**प्रतिक्रिया स्कीमा**

| फ़ील्ड              | प्रकार   | विवरण                                                                                             |
| ------------------- | -------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `deployment_id`     | स्ट्रिंग | डिप्लॉयमेंट के लिए अद्वितीय पहचानकर्ता।                                                           |
| `deployment_name`   | स्ट्रिंग | वह नाम जो आपने डिप्लॉयमेंट को दिया।                                                               |
| `machine_type`      | स्ट्रिंग | इनमें से एक `dev-cpu`, `dev-gpu`, `prod-cpu`, `prod-gpu`.                                         |
| `creator_email`     | स्ट्रिंग | डिप्लॉयमेंट बनाने वाले उपयोगकर्ता का ईमेल।                                                        |
| `creator_id`        | स्ट्रिंग | से संबंधित उपयोगकर्ता ID `creator_email`.                                                         |
| `subdomain`         | स्ट्रिंग | हमेशा समान नहीं होता `deployment_name` - यदि सबडोमेन लिया जा चुका हो तो एक प्रत्यय जोड़ा जाता है। |
| `domain`            | स्ट्रिंग | डिप्लॉयमेंट एंडपॉइंट का पूरा डोमेन।                                                               |
| `duration`          | फ़्लोट   | डिप्लॉयमेंट कितने घंटे से चल रहा है।                                                              |
| `inference_version` | स्ट्रिंग | डिप्लॉयमेंट पर चल रहा इनफ़ेरेंस सर्वर संस्करण।                                                    |
| `min_replicas`      | पूर्णांक | न्यूनतम प्रतिकृति संख्या।                                                                         |
| `max_replicas`      | पूर्णांक | अधिकतम प्रतिकृति संख्या।                                                                          |
| `num_replicas`      | पूर्णांक | वर्तमान में उपलब्ध प्रतिकृतियाँ।                                                                  |
| `status`            | स्ट्रिंग | वर्तमान डिप्लॉयमेंट स्थिति।                                                                       |
| `workspace_id`      | स्ट्रिंग | स्वामी वर्कस्पेस की ID।                                                                           |
| `workspace_url`     | स्ट्रिंग | स्वामी वर्कस्पेस का URL स्लग।                                                                     |

### डिप्लॉयमेंट प्राप्त करें

<mark style="color:हरा;">`GET`</mark> `/get?api_key=...&deployment_name=...`

**क्वेरी पैरामीटर**

| नाम               | प्रकार   | आवश्यक | विवरण                                   |
| ----------------- | -------- | ------ | --------------------------------------- |
| `api_key`         | स्ट्रिंग | हाँ    | वर्कस्पेस API कुंजी।                    |
| `deployment_name` | स्ट्रिंग | हाँ    | प्राप्त करने के लिए डिप्लॉयमेंट का नाम। |

```bash
curl "https://roboflow.cloud/get?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&deployment_name=my-deployment"
```

**प्रतिक्रिया** (उसी स्कीमा जैसा [डिप्लॉयमेंट बनाएँ](#create-a-deployment) प्रतिक्रिया)

```json
{
  "deployment_name": "my-deployment",
  "status": "ready",
  "machine_type": "gpu-small",
  "public_url": "https://my-deployment.roboflow.cloud",
  "created_at": "2026-05-01T17:05:33.000Z",
  "expires_at": "2026-05-02T01:05:33.000Z"
}
```

### डिप्लॉयमेंट्स की सूची

<mark style="color:हरा;">`GET`</mark> `/list?api_key=...`

**क्वेरी पैरामीटर**

| नाम            | प्रकार   | आवश्यक | विवरण                                                  |
| -------------- | -------- | ------ | ------------------------------------------------------ |
| `api_key`      | स्ट्रिंग | हाँ    | वर्कस्पेस API कुंजी।                                   |
| `show_expired` | स्ट्रिंग | नहीं   | समाप्त हो चुके डिप्लॉयमेंट शामिल करें। डिफ़ॉल्ट `गलत`. |
| `show_deleted` | स्ट्रिंग | नहीं   | हटाए गए डिप्लॉयमेंट शामिल करें। डिफ़ॉल्ट `गलत`.        |

```bash
curl "https://roboflow.cloud/list?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"
```

**प्रतिक्रिया**

डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट प्रविष्टियों की एक सूची, जहाँ प्रत्येक प्रविष्टि का स्कीमा प्रतिक्रिया के समान होता है। [डिप्लॉयमेंट बनाएँ](#create-a-deployment) प्रतिक्रिया।

```json
[
{
	"deployment_id": "IwzJ5YLQ0iDhwzqoh3Ae",
	"deployment_name": "dev-testing",
	"machine_type": "dev-gpu",
	"creator_email": YOUR_EMAIL_ADDRESS,
	"creator_id": YOUR_USER_ID,
	"subdomain": "dev-testing",
	"domain": "dev-testing.roboflow.cloud",
	"duration": 3.0,
	"inference_version": "0.45.0",
	"max_replicas": 1,
	"min_replicas": 1,
	"num_replicas": 0,
	"status": "pending",
	"workspace_id": YOUR_WORKSPACE_ID,
	"workspace_url": YOUR_WORKSPACE_URL
}
]
```

### लॉग्स

<mark style="color:हरा;">`GET`</mark> `/get_log?api_key=...&deployment_name=...&from_timestamp=...&to_timestamp=...&max_entries=...`

**क्वेरी पैरामीटर**

| नाम               | प्रकार   | आवश्यक | विवरण                                                                              |
| ----------------- | -------- | ------ | ---------------------------------------------------------------------------------- |
| `api_key`         | स्ट्रिंग | हाँ    | वर्कस्पेस API कुंजी।                                                               |
| `deployment_name` | स्ट्रिंग | हाँ    | वह डिप्लॉयमेंट जिससे लॉग पढ़ने हैं।                                                |
| `max_entries`     | पूर्णांक | नहीं   | लौटाई जाने वाली लॉग प्रविष्टियों की संख्या। डिफ़ॉल्ट `50`.                         |
| `from_timestamp`  | स्ट्रिंग | नहीं   | [ISO 8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) आरंभ समय। डिफ़ॉल्ट 1 घंटा पहले। |
| `to_timestamp`    | स्ट्रिंग | नहीं   | [ISO 8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) समाप्ति समय। डिफ़ॉल्ट अभी।      |

```bash
curl "https://roboflow.cloud/get_log?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&deployment_name=my-deployment&max_entries=200"
```

`from_timestamp` और `to_timestamp` ISO-8601 स्ट्रिंग हैं। सबसे हाल के लॉग प्राप्त करने के लिए इन्हें छोड़ दें, जो तक `max_entries`.

**प्रतिक्रिया उदाहरण**

```json
[
	{
		"insert_id": "gpwrgrw55p7b9jdq",
		"payload": "INFO:     10.18.0.38:46296 - \"GET /info HTTP/1.1\" 200 OK",
		"severity": "INFO",
		"timestamp": "2025-01-22T13:23:14.209436+00:00"
	},
	{
		"insert_id": "mbieh16zdjvqp81j",
		"payload": "INFO:     10.18.0.38:46294 - \"GET /info HTTP/1.1\" 200 OK",
		"severity": "INFO",
		"timestamp": "2025-01-22T13:23:14.208738+00:00"
	}
]
```

**प्रतिक्रिया स्कीमा**

लॉग प्रविष्टियों की एक सूची, जहाँ प्रत्येक प्रविष्टि में निम्नलिखित विशेषताएँ होती हैं:

| फ़ील्ड      | प्रकार   | विवरण                                     |
| ----------- | -------- | ----------------------------------------- |
| `insert_id` | स्ट्रिंग | लॉग प्रविष्टि के लिए अद्वितीय पहचानकर्ता। |
| `payload`   | स्ट्रिंग | लॉग सामग्री।                              |
| `severity`  | स्ट्रिंग | लॉग स्तर।                                 |
| `timestamp` | स्ट्रिंग | जब प्रविष्टि लिखी गई थी।                  |

### उपयोग

पूरे वर्कस्पेस में:

<mark style="color:हरा;">`GET`</mark> `/usage_workspace?api_key=...&from_timestamp=...&to_timestamp=...`

प्रति-डिप्लॉयमेंट:

<mark style="color:हरा;">`GET`</mark> `/usage_deployment?api_key=...&deployment_name=...&from_timestamp=...&to_timestamp=...`

```bash
curl "https://roboflow.cloud/usage_workspace?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&from_timestamp=2026-04-01T00:00:00Z&to_timestamp=2026-05-01T00:00:00Z"
```

### विराम / पुनरारंभ / हटाएँ

<mark style="color:हरा;">`POST`</mark> `/pause`   <mark style="color:हरा;">`POST`</mark> `/resume`   <mark style="color:लाल;">`POST`</mark> `/delete`

**बॉडी** (JSON)

| नाम               | प्रकार   | आवश्यक | विवरण                                |
| ----------------- | -------- | ------ | ------------------------------------ |
| `api_key`         | स्ट्रिंग | हाँ    | वर्कस्पेस API कुंजी।                 |
| `deployment_name` | स्ट्रिंग | हाँ    | जिस डिप्लॉयमेंट पर कार्रवाई करनी है। |

```bash
curl -X POST "https://roboflow.cloud/pause" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"api_key": "'$ROBOFLOW_API_KEY'", "deployment_name": "my-deployment"}'
```

उसी बॉडी संरचना का उपयोग होती है `/resume` और `/delete`.

**प्रतिक्रिया उदाहरण**

```json
{
	"message": "OK"
}
```

## Python SDK

[डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स](/deployment/hi/roboflow/dedicated-deployments.md) प्रबंधित GPU मशीनें हैं जो आपके Roboflow मॉडल को अनुमानित लेटेंसी और उच्च थ्रूपुट के साथ चलाती हैं। SDK उन्हें के माध्यम से प्रबंधित करता है `roboflow.adapters.deploymentapi` एडाप्टर - उच्च-स्तरीय `वर्कस्पेस` क्लास वर्तमान में डिप्लॉयमेंट मेथड्स उपलब्ध नहीं कराती।

प्रत्येक फ़ंक्शन एक `(status_code, body)` ट्यूपल लौटाता है ताकि आप HTTP परिणाम के आधार पर शाखा बना सकें:

```python
from roboflow.adapters import deploymentapi

status, body = deploymentapi.list_deployment("YOUR_API_KEY")
if status == 200:
    for d in body.get("deployments", []):
        print(d["deployment_name"], d["status"])
else:
    print("Failed:", body)
```

### उपलब्ध मशीन प्रकारों की सूची

```python
from roboflow.adapters import deploymentapi

status, body = deploymentapi.list_machine_types("YOUR_API_KEY")
for m in body.get("machine_types", []):
    print(m["name"], m.get("description"))
```

### डिप्लॉयमेंट बनाएँ

```python
status, body = deploymentapi.add_deployment(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    creator_email="me@company.com",          # वर्कस्पेस सदस्य होना चाहिए
    machine_type="gpu-small",
    duration=8,                                # घंटे
    delete_on_expiration=True,
    deployment_name="my-deployment",
    inference_version=None,                    # None → नवीनतम
)
```

डिप्लॉयमेंट असिंक्रोनस रूप से प्रावधान होता है। पोल करें `get_deployment` जब तक `status == "ready"`.

### डिप्लॉयमेंट विवरण प्राप्त करें

```python
status, body = deploymentapi.get_deployment("YOUR_API_KEY", "my-deployment")
print(body["status"], body.get("public_url"))
```

### विराम / पुनरारंभ / हटाएँ

```python
deploymentapi.pause_deployment("YOUR_API_KEY", "my-deployment")
deploymentapi.resume_deployment("YOUR_API_KEY", "my-deployment")
deploymentapi.delete_deployment("YOUR_API_KEY", "my-deployment")
```

### लॉग्स

```python
import datetime as dt

status, body = deploymentapi.get_deployment_log(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    deployment_name="my-deployment",
    from_timestamp=dt.datetime.utcnow() - dt.timedelta(hours=1),
    to_timestamp=dt.datetime.utcnow(),
    max_entries=200,
)
body.get("logs", []) में entry के लिए:
    print(entry["timestamp"], entry["message"])
```

### उपयोग

```python
status, ws_usage = deploymentapi.get_workspace_usage(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    from_timestamp=dt.datetime(2026, 4, 1),
    to_timestamp=dt.datetime(2026, 5, 1),
)

status, dep_usage = deploymentapi.get_deployment_usage(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    deployment_name="my-deployment",
    from_timestamp=dt.datetime(2026, 4, 1),
    to_timestamp=dt.datetime(2026, 5, 1),
)
```

### एक समर्पित डिप्लॉयमेंट के विरुद्ध इन्फरेंस चलाना

एक बार डिप्लॉयमेंट तैयार हो जाए, तो इन्फरेंस SDK कॉल्स को उसके `public_url` (द्वारा लौटाया गया `get_deployment`):

```python
from inference_sdk import InferenceHTTPClient, InferenceConfiguration

client = InferenceHTTPClient(
    api_url=body["public_url"], api_key="YOUR_API_KEY"
).configure(InferenceConfiguration(api_key_transport="header"))
result = client.infer("photo.jpg", model_id="my-detector/3")
```

## सीएलआई

आप बना सकते हैं, मॉनिटर कर सकते हैं, और प्रबंधित कर सकते हैं [डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स](/deployment/hi/roboflow/dedicated-deployments.md) कमांड लाइन से।

### डिप्लॉयमेंट्स की सूची

```bash
roboflow deployment list
```

### मशीन प्रकारों की सूची

```bash
roboflow deployment machine-type
```

### डिप्लॉयमेंट बनाएँ

```bash
roboflow deployment create <name> -m <machine-type> -e <email>
```

#### विकल्प

| फ़्लैग                      | विवरण                                                                     |
| --------------------------- | ------------------------------------------------------------------------- |
| `-m`, `--machine-type`      | मशीन प्रकार (आवश्यक)। चलाएँ `deployment machine-type` विकल्प देखने के लिए |
| `-e`, `--email`             | आपका ईमेल, workspace का सदस्य होना चाहिए (आवश्यक)                         |
| `--duration`                | घंटों में अवधि (डिफ़ॉल्ट: 3)                                              |
| `--inference-version`       | इन्फरेंस सर्वर संस्करण (डिफ़ॉल्ट: latest)                                 |
| `--no-delete-on-expiration` | समाप्त होने पर डिप्लॉयमेंट बनाए रखें                                      |
| `--wait`                    | जब तक डिप्लॉयमेंट तैयार न हो जाए, प्रतीक्षा करें                          |

उदाहरण:

```bash
roboflow deployment create my-deployment -m gpu-small -e me@company.com --duration 8
```

### डिप्लॉयमेंट विवरण प्राप्त करें

```bash
roboflow deployment get <name>
```

लंबित डिप्लॉयमेंट के तैयार होने तक प्रतीक्षा करें:

```bash
roboflow deployment get my-deployment --wait
```

### लॉग देखें

```bash
roboflow deployment log <name>
```

लॉग्स को रीयल-टाइम में फ़ॉलो करें:

```bash
roboflow deployment log my-deployment -f
```

#### विकल्प

| फ़्लैग             | विवरण                                                    |
| ------------------ | -------------------------------------------------------- |
| `-d`, `--duration` | सेकंड में लॉग विंडो (डिफ़ॉल्ट: 3600)                     |
| `-n`, `--tail`     | अंत से दिखाने के लिए पंक्तियाँ (अधिकतम 50, डिफ़ॉल्ट: 10) |
| `-f`, `--follow`   | लॉग आउटपुट फ़ॉलो करें                                    |

### उपयोग आँकड़े

पूरे workspace का उपयोग प्राप्त करें:

```bash
roboflow deployment usage
```

किसी विशिष्ट डिप्लॉयमेंट का उपयोग प्राप्त करें:

```bash
roboflow deployment usage my-deployment
```

#### विकल्प

| फ़्लैग   | विवरण                  |
| -------- | ---------------------- |
| `--from` | प्रारंभ समय (ISO 8601) |
| `--to`   | समाप्ति समय (ISO 8601) |

### रोकें, फिर शुरू करें, और हटाएँ

```bash
roboflow deployment pause my-deployment
roboflow deployment resume my-deployment
roboflow deployment delete my-deployment
```

### JSON आउटपुट

सभी डिप्लॉयमेंट कमांड समर्थन करते हैं `--json`:

```bash
roboflow deployment list --json
roboflow deployment get my-deployment --json
```