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- [Self-Hosted Deployment](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/self-hosted.md): Inference, open source computer vision deployment framework, के साथ अपने स्वयं के hardware पर Roboflow models और Workflows चलाएँ।
- [Inference Server](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server.md): Inference Server क्या है, इसे Docker और Inference CLI से कैसे शुरू करें, और इसकी built-in JupyterLab notebook कैसे खोलें।
- [Inference Server इंस्टॉल करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install.md): Linux, Windows, macOS, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, या अपने स्वयं के cloud पर Docker या native desktop app के साथ Roboflow Inference Server इंस्टॉल करें।
- [न्यूनतम आवश्यकताएँ](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/minimum-requirements.md): Roboflow Inference चलाने के लिए न्यूनतम हार्डवेयर और OS आवश्यकताएँ, साथ ही वे devices जिन पर इसका परीक्षण और समर्थन किया गया है।
- [Linux पर इंस्टॉल करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/linux.md): CPU, GPU, या TensorRT पर Inference CLI, Docker, या Docker Compose के साथ Linux पर Roboflow Inference Server इंस्टॉल और चलाएँ।
- [Windows पर इंस्टॉल करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/windows.md): native installer या Docker Desktop के साथ, CPU, GPU, या TensorRT पर Windows पर Roboflow Inference Server इंस्टॉल करें।
- [Mac पर इंस्टॉल करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/mac.md): native Apple Silicon app, Docker, या MPS acceleration के साथ Docker के बाहर macOS पर Roboflow Inference Server इंस्टॉल करें।
- [NVIDIA Jetson पर इंस्टॉल करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/jetson.md): JetPack-specific containers, TensorRT acceleration, और Docker Compose के साथ NVIDIA Jetson device पर Roboflow Inference Server इंस्टॉल करें।
- [Raspberry Pi पर इंस्टॉल करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/raspberry-pi.md): Docker के साथ 64-bit Raspberry Pi 4 या 5 पर Roboflow Inference Server इंस्टॉल करें, और क्या performance अपेक्षित है।
- [अपने स्वयं के क्लाउड में डिप्लॉय करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/cloud.md): Inference CLI में SkyPilot इंटीग्रेशन का उपयोग करके अपने स्वयं के AWS, Azure, या GCP infrastructure पर Roboflow Inference चलाएँ।
- [AWS पर डिप्लॉय करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/cloud/aws.md): Inference CLI और SkyPilot के साथ AWS EC2 instance पर Roboflow Inference server डिप्लॉय करें।
- [Azure पर डिप्लॉय करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/cloud/azure.md): Inference CLI और SkyPilot के साथ Azure virtual machine पर Roboflow Inference server डिप्लॉय करें।
- [Google Cloud Platform पर डिप्लॉय करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/cloud/gcp.md): Inference CLI और SkyPilot के साथ Google Cloud Platform compute VM पर Roboflow Inference server डिप्लॉय करें।
- [अन्य devices का उपयोग करना](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/other.md): असमर्थित hardware पर Roboflow Inference चलाएँ, जिसमें वैकल्पिक ONNX Runtime execution providers के माध्यम से non-NVIDIA GPUs और अन्य edge SDKs शामिल हैं।
- [कॉन्फ़िगरेशन](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration.md): एक self-hosted Roboflow Inference server को कॉन्फ़िगर, सुरक्षित, और मॉनिटर करें - container options, environment variables, HTTPS, input formats, और metrics।
- [Self-Hosted Server को सुरक्षित करना](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/security.md): डिफ़ॉल्ट रूप से self-hosted Inference को स्थानीय रखें, तय करें कि कौन Workflows चला सकता है, और model, media, तथा transport controls कॉन्फ़िगर करें।
- [सुरक्षा कॉन्फ़िगरेशन माइग्रेशन](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/security-migration.md): रिलीज़ दायरा जांचें और localhost बाइंडिंग, मॉडल प्राधिकरण, वीडियो सीमाएँ, और रनटाइम हार्डनिंग के लिए self-hosted Inference सेटिंग्स अपडेट करें।
- [Docker Configuration Options](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/docker-configuration.md): एक self-hosted Roboflow Inference container कॉन्फ़िगर करें - networking, CORS, NMS defaults, model cache, workers, HTTPS, और Secure Gateway।
- [Inference Server Environment Variables](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/environment-variables.md): Environment variables जो self-hosted Roboflow Inference server को नियंत्रित करते हैं - execution providers, caching, Workflows, Roboflow API retries, telemetry, HTTPS, और सुरक्षा।
- [मॉडल पैकेज सुरक्षा](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/model-security.md): सर्वर प्रमाणीकरण के साथ भ्रमित किए बिना प्रति-मॉडल प्राधिकरण और स्थानीय या अविश्वसनीय मॉडल पैकेज लोडिंग कॉन्फ़िगर करें।
- [वीडियो कॉन्फ़िगरेशन](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/video-configuration.md): प्रबंधित वीडियो वर्कर्स के लिए सीमाएँ सेट करें और self-hosted Inference में सर्वर-साइड वीडियो स्रोत कॉन्फ़िगर करें।
- [HTTPS के माध्यम से Inference सर्व करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/https.md): अपने स्वयं के TLS certificate, custom cert paths, encrypted keys, और mutual TLS के साथ self-hosted Roboflow Inference server को HTTPS के माध्यम से सर्व करें।
- [स्वीकृत इनपुट प्रारूप](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/input-formats.md): self-hosted Roboflow Inference server द्वारा स्वीकृत input formats, और pickled numpy payloads तथा URL image fetching जैसे कम सुरक्षित विकल्पों को कैसे निष्क्रिय करें।
- [Inference Server Telemetry](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/telemetry.md): Prometheus metrics और Docker container statistics के साथ self-hosted Roboflow Inference server की निगरानी करें।
- [Inference Architecture](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/architecture.md): Roboflow Inference की संरचना कैसी है - request routing, parallelization, microservice और appliance patterns, capabilities, और Docker क्यों अनुशंसित है।
- [Inference Library](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-library.md): कोई server और HTTP hop के बिना, inference package के साथ अपने Python process में सीधे models चलाएँ।
- [Windows पर Bare Metal Inference GPU इंस्टॉल करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-library/bare-metal-gpu-windows.md): Docker के बिना, Windows पर NVIDIA CUDA और cuDNN के साथ inference-gpu Python package इंस्टॉल करें।
- [अन्य SDKs](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks.md): web browsers, mobile, Lens Studio, Luxonis OAK, और OpenMV पर models डिप्लॉय करने के लिए Roboflow SDKs।
- [iOS SDK](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/ios-sdk.md): अपने प्रशिक्षित Roboflow model को अपने iOS app में डिप्लॉय करें
- [Luxonis OAK](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/luxonis-oak.md): अपने Roboflow Train model को Myriad X VPU acceleration के साथ अपने OpenCV AI Kit पर डिप्लॉय करें।
- [OpenMV](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/openmv.md): computer vision models को अत्यंत कम-शक्ति वाले edge cameras पर डिप्लॉय करें।
- [Lens Studio](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/lens-studio.md): Snap Lens बनाने में उपयोग के लिए model को Lens Studio में डिप्लॉय करें।
- [चेंजलॉग - Lens Studio](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/lens-studio/changelog-lens-studio.md): Lens Studio इंटीग्रेशन के लिए सार्वजनिक रूप से दिखने वाले परिवर्तनों की सूची
- [Web Browser](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/web-browser.md): web browsers में models चलाने के लिए inference-sdk और inferencejs JavaScript packages की तुलना करें।
- [inferencejs संदर्भ](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs-reference.md): Roboflow के साथ निर्मित computer vision applications को web/JavaScript environments में डिप्लॉय करने के लिए edge library \`inferencejs\` का संदर्भ
- [inferencejs आवश्यकताएँ](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs-requirements.md): \`inferencejs\` चलाने की आवश्यकताएँ
- [Web inference.js](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs.md): inference.js के साथ browser पर edge में realtime predictions चलाएँ
- [Web inference-sdk](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/web-browser/web-inference-sdk.md): Roboflow cloud पर चलने वाले inference-sdk के साथ अपने browser से realtime video inference चलाएँ
- [Enterprise Deployment](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise.md): Secure Gateway, offline mode, और Kubernetes जैसी उन्नत Roboflow Enterprise deployment सुविधाएँ।
- [Docker Compose](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/docker-compose.md): Docker Compose के माध्यम से अपना multi-container application बनाने के लिए Roboflow inference server को अन्य docker containers के साथ चलाएँ।
- [Kubernetes](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/kubernetes.md): Kubernetes पर Roboflow Inference के साथ शुरुआत करना
- [License Server](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/license-server.md): आप Roboflow License server का उपयोग करके Roboflow Deployment servers के लिए आवश्यक routes को अपनी कंपनी के DMZ में proxy कर सकते हैं
- [ऑफलाइन मोड](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/offline-mode.md): Roboflow Enterprise ग्राहक models को offline डिप्लॉय कर सकते हैं।
- [Parallel HTTP API](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/parallel-http-api.md): उच्च throughput और कम latency के लिए inference requests को asynchronous रूप से संसाधित करने हेतु Roboflow Inference parallel HTTP server चलाएँ।
- [MicroShift पर Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/secure-gateway-microshift.md): Red Hat Device Edge पर Secure Gateway डिप्लॉय करें, जिसमें gateway और उसका encrypted cache Roboflow Deployment Manager द्वारा प्रबंधित MicroShift workloads के रूप में चल रहा हो।
- [Podman के साथ RHEL पर Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/secure-gateway-podman.md): Kubernetes के बिना Red Hat Enterprise Linux hosts पर Secure Gateway डिप्लॉय करें, जिसमें gateway और उसका encrypted cache Roboflow Deployment Manager द्वारा प्रबंधित Podman containers के रूप में चल रहा हो।
- [Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/secure-gateway.md): Secure Gateway Roboflow Deployment servers को आपकी कंपनी के DMZ में आवश्यक routes proxy करता है, और model weights तथा container images को स्थानीय रूप से cache करता है।
- [Stream Management API](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/stream-management-api.md): Stream Management API के साथ Roboflow Inference video pipelines को दूरस्थ रूप से प्रबंधित करें - इसे Docker में चलाएँ, HTTP के माध्यम से इंटीग्रेट करें, और Stream Manager protocol का उपयोग करें।
- [डिप्लॉयमेंट मैनेजर](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager.md): edge hardware पर डिप्लॉय किए गए computer vision models को प्रबंधित और मॉनिटर करें।
- [सेटअप करना](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up.md): Deployment Manager में device सेट करने, stream जोड़ने, और alerts कॉन्फ़िगर करने के लिए चरण-दर-चरण क्रम।
- [Device जोड़ें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-device.md): Deployment Manager का उपयोग करके Workflow डिप्लॉय करने के लिए आवश्यक सभी चीज़ों के साथ एक device सेट करें।
- [Stream जोड़ें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-stream.md): एक stream को कॉन्फ़िगर करना सीखें जिसे आप Workflow चलाने के लिए उपयोग कर सकते हैं।
- [हार्डवेयर आवश्यकताएँ](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/hardware-requirements.md): Deployment Manager के लिए समर्थित hardware, cameras, network, और outbound traffic आवश्यकताएँ।
- [Device Alerts सेट करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/set-up-device-alerts.md): device connectivity, disk usage, camera FPS, और inference FPS समस्याओं के लिए email alerts कॉन्फ़िगर करें।
- [मेंटेनेंस विंडो सेट करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/setup-maintenance-windows.md): मेंटेनेंस विंडो शेड्यूल करें ताकि deployment को प्रभावित करने वाले configuration परिवर्तन केवल तय समय पर लागू हों।
- [परिवर्तन करना](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes.md): Deployment Manager के तहत पहले से चल रहे devices और streams को अपडेट करने के कार्य।
- [Deployment Manager के लिए API Keys](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/api-keys-for-device-manager.md): जब आप कोई device जोड़ते या हटाते हैं, तब device API keys कैसे उत्पन्न, scope, देखी, और revoke की जाती हैं।
- [AI1 Camera Settings कॉन्फ़िगर करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/configure-ai1-camera-settings.md): AI1 device पर exposure, gain, focus, white balance, और अन्य camera settings को real time में समायोजित करें।
- [Device Network कॉन्फ़िगर करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/configure-device-network.md): Configuration tab में cloud से device IP addressing, gateway, DNS, और hostname सेट करें।
- [Device हटाएँ](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/delete-a-device.md): Deployment Manager से उस device को स्थायी रूप से हटाएँ जिसे आप अब उपयोग नहीं करते।
- [Stream समाप्त करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/delete-a-stream.md): एक stream को स्थायी रूप से समाप्त करें और उसकी configuration को Deployment Manager dashboard से हटाएँ।
- [Deployment Manager को पुनः डिप्लॉय करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/redeploy-deployment-manager.md): विफलता के बाद उसकी Roboflow configuration पुनर्प्राप्त करने के लिए मौजूदा device पर Deployment Manager को फिर से डिप्लॉय करें।
- [Camera के लिए Static IP सेट करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/set-camera-static-ip.md): Deployment Manager से GigE Basler या Lucid camera के लिए static IP असाइन, संपादित, या हटाएँ।
- [PoE Port का Soft Reset](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/soft-reset-poe-port.md): समर्थित edge devices पर अटकी हुई camera links को पुनर्प्राप्त करने के लिए dashboard से PoE port को power-cycle करें।
- [Stream को Pause और Resume करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/stop-a-stream.md): वीडियो stream पर चल रहे Workflow को pause करें और बाद में Deployment Manager dashboard से उसे resume करें।
- [Stream ट्रिगर करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/trigger-a-stream.md): Triggered stream के नवीनतम frame पर मांग के अनुसार Workflow चलाएँ।
- [Device Configuration अपडेट करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/update-device-configuration.md): device settings, service versions, inference engine, CA certificates, और अतिरिक्त सेवाओं को प्रबंधित करें।
- [निगरानी](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring.md): Deployment Manager में device health, logs, streams, और Event Store status को देखने के तरीके।
- [Stream देखें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-a-stream.md): Deployment Manager के साथ कॉन्फ़िगर किए गए Stream को देखने का तरीका जानें।
- [Device Logs देखें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-device-logs.md): अपने edge device पर चल रही Roboflow सेवाओं के logs देखें, खोजें, फ़िल्टर करें, और डाउनलोड करें।
- [Event Store Status देखें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-event-store-status.md): एक device के लिए Event Store status, storage usage, backup progress, और usage history की निगरानी करें।
- [Resource Monitor देखें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-the-resource-monitor.md): एक device के लिए disk, memory, CPU, और GPU usage, stream FPS, service containers, और network interfaces की निगरानी करें।
- [सेवाएँ](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services.md): वैकल्पिक edge container सेवाएँ जिन्हें एक Deployment Manager device inference server के साथ-साथ चला सकता है।
- [Event Store](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/event-store.md): automatic retention, storage limits, और वैकल्पिक cloud backup के साथ edge device पर inference events संग्रहीत करें।
- [Event Store REST API](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/event-store/rest-api.md): on-device Event Store v2 API के लिए endpoint संदर्भ, जिसमें event schemas और administration routes शामिल हैं।
- [PLC Relay](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/plc-relay.md): Allen-Bradley, Modbus TCP, या Siemens S7 के माध्यम से PLC tags पढ़ने और लिखने के लिए PLC Relay कॉन्फ़िगर करें।
- [OPC UA Server](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/opc-ua-server.md): device data को OPC UA tags के रूप में expose करें जिन्हें PLCs, SCADA systems, और अन्य industrial clients पढ़ और लिख सकते हैं।
- [RTSP Simulator](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/rtsp-simulator.md): camera के बिना inference pipelines का परीक्षण करने के लिए अपलोड की गई video file को looping RTSP source के रूप में stream करें।