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# Self-Hosted

- [Self-Hosted Deployment](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/self-hosted.md): ओपन सोर्स computer vision deployment framework Inference 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 के साथ कैसे शुरू करें, और इसका 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 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 डिवाइस जिन पर इसका परीक्षण किया गया है और जिन्हें समर्थन प्राप्त है।
- [Linux पर इंस्टॉल करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/linux.md): Inference CLI, Docker, या Docker Compose के साथ, CPU, GPU, या TensorRT पर Linux में Roboflow Inference Server इंस्टॉल और चलाएँ।
- [Windows पर इंस्टॉल करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/windows.md): मूल installer या Docker Desktop के साथ, CPU, GPU, या TensorRT पर Windows में Roboflow Inference Server इंस्टॉल करें।
- [Mac पर इंस्टॉल करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/mac.md): मूल 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-विशिष्ट 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 अपेक्षित performance क्या होगी।
- [अपने स्वयं के Cloud में Deploy करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/cloud.md): Inference CLI में SkyPilot integration का उपयोग करके अपने स्वयं के AWS, Azure, या GCP infrastructure पर Roboflow Inference चलाएँ।
- [AWS पर Deploy 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 तैनात करें।
- [Azure पर Deploy 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 तैनात करें।
- [Google Cloud Platform पर Deploy 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 तैनात करें।
- [अन्य डिवाइसों का उपयोग](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): स्व-होस्टेड Roboflow Inference server को कॉन्फ़िगर, सुरक्षित, और मॉनिटर करें - container options, environment variables, HTTPS, input formats, और metrics।
- [Docker कॉन्फ़िगरेशन विकल्प](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/docker-configuration.md): स्व-होस्टेड 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): स्व-होस्टेड Roboflow Inference server को नियंत्रित करने वाले environment variables - execution providers, caching, Workflows, Roboflow API retries, telemetry, HTTPS, और security।
- [एक Self-Hosted Server को सुरक्षित करना](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/security.md): network isolation, authentication, TLS, custom Python restrictions, और URL image input पर SSRF controls के साथ एक स्व-होस्टेड Roboflow Inference server को सुरक्षित करें।
- [HTTPS के माध्यम से Inference परोसना](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 स्व-होस्टेड Roboflow Inference server को HTTPS के माध्यम से परोसें।
- [स्वीकृत input formats](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/input-formats.md): स्व-होस्टेड Roboflow Inference server द्वारा स्वीकार किए गए input formats, और pickled numpy payloads तथा URL image fetching जैसे कम सुरक्षित विकल्पों को कैसे अक्षम 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 स्व-होस्टेड Roboflow Inference server की निगरानी करें।
- [Inference Architecture](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-server/architecture.md): Roboflow Inference की architecture कैसी है - request routing, parallelization, microservice और appliance patterns, capabilities, और Docker की अनुशंसा क्यों की जाती है।
- [Inference Library](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/inference-library.md): inference package के साथ, बिना server और बिना HTTP hop के, सीधे अपने स्वयं के Python process में 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 तैनात 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 तैनात करें
- [Luxonis OAK](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/luxonis-oak.md): अपने Roboflow Train मॉडल को Myriad X VPU acceleration के साथ अपने OpenCV AI Kit पर तैनात करें।
- [OpenMV](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/openmv.md): अत्यंत कम power वाली edge cameras पर computer vision models तैनात करें।
- [Lens Studio](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/lens-studio.md): Snap Lens बनाने में उपयोग के लिए Lens Studio पर एक model तैनात करें।
- [Changelog - Lens Studio](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/lens-studio/changelog-lens-studio.md): Lens Studio integration के लिए सार्वजनिक रूप से दिखाई देने 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 Reference](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs-reference.md): \`inferencejs\` के लिए संदर्भ, Roboflow के साथ बनाए गए computer vision applications को web/JavaScript environments में तैनात करने हेतु एक edge library
- [inferencejs आवश्यकताएँ](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs-requirements.md): \`inferencejs\` चलाने के लिए आवश्यकताएँ
- [Web inference.js](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs.md): browser पर, edge पर, inference.js के साथ realtime predictions चलाएँ
- [Web inference-sdk](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/sdks/web-browser/web-inference-sdk.md): Roboflow cloud पर चल रहे 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 Deployment servers के लिए आवश्यक routes को अपनी कंपनी के DMZ में proxy करने के लिए Roboflow License server का उपयोग कर सकते हैं
- [Offline Mode](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/offline-mode.md): Roboflow Enterprise ग्राहक models को offline तैनात 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 asynchronously 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 तैनात करें, जिसमें गेटवे और उसका एन्क्रिप्टेड कैश Roboflow Deployment Manager द्वारा प्रबंधित MicroShift वर्कलोड के रूप में चलें।
- [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 होस्ट्स पर Secure Gateway तैनात करें, जिसमें गेटवे और उसका एन्क्रिप्टेड कैश Roboflow Deployment Manager द्वारा प्रबंधित Podman कंटेनरों के रूप में चलें।
- [Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/secure-gateway.md): Secure Gateway उन routes को proxy करता है जिनकी Roboflow Deployment servers को आपकी कंपनी के DMZ में आवश्यकता होती 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 integrate करें, और Stream Manager protocol का उपयोग करें।
- [Deployment Manager](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager.md): edge hardware पर तैनात computer vision models का प्रबंधन और निगरानी करें।
- [सेटअप](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।
- [डिवाइस जोड़ें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-device.md): Deployment Manager का उपयोग करके Workflow तैनात करने के लिए आपको जो कुछ भी चाहिए, उसके साथ एक device सेट करें।
- [स्ट्रीम जोड़ें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-stream.md): ऐसी stream को कॉन्फ़िगर करना सीखें जिसका उपयोग आप Workflow चलाने के लिए 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।
- [डिवाइस अलर्ट सेट अप 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 अप करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/setup-maintenance-windows.md): maintenance windows शेड्यूल करें ताकि deploy को प्रभावित करने वाले configuration changes केवल सहमति किए गए 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 कुंजियाँ](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, तो device API keys कैसे generate, scope, view, और revoke की जाती हैं।
- [AI1 कैमरा सेटिंग्स 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।
- [डिवाइस नेटवर्क 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।
- [डिवाइस हटाएँ](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/delete-a-device.md): जिस device का आप अब उपयोग नहीं करते, उसे Deployment Manager से स्थायी रूप से हटाएँ।
- [स्ट्रीम 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 उसका configuration Deployment Manager dashboard से हटाएँ।
- [Deployment Manager को फिर से 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 Deployment Manager को किसी मौजूदा device पर पुनः तैनात करें।
- [कैमरा के लिए एक स्थिर 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 पोर्ट का सॉफ्ट रीसेट करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/soft-reset-poe-port.md): समर्थित edge devices पर अटके हुए camera links को पुनर्प्राप्त करने के लिए dashboard से PoE port का power-cycle करें।
- [स्ट्रीम रोकें और फिर शुरू करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/stop-a-stream.md): video stream पर चल रहे Workflow को pause करें और बाद में Deployment Manager dashboard से उसे resume करें।
- [स्ट्रीम ट्रिगर करें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/trigger-a-stream.md): Triggered stream से नवीनतम frame के विरुद्ध मांग पर एक Workflow चलाएँ।
- [डिवाइस कॉन्फ़िगरेशन 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 services 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 देखने के तरीके।
- [स्ट्रीम देखें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-a-stream.md): Deployment Manager के साथ कॉन्फ़िगर की गई Stream को देखना सीखें।
- [डिवाइस लॉग देखें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-device-logs.md): अपने edge device पर चल रही Roboflow services के logs देखें, खोजें, filter करें, और डाउनलोड करें।
- [Event Store स्थिति देखें](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-event-store-status.md): किसी 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): किसी 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 Deployment Manager device inference server के साथ-साथ चला सकता है।
- [इवेंट स्टोर](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/event-store.md): स्वचालित 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 reference, जिसमें event schemas और administration routes शामिल हैं।
- [PLC रिले](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/plc-relay.md): Allen-Bradley, Modbus TCP, या Siemens S7 पर 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 उजागर करें जिन्हें PLCs, SCADA systems, और अन्य industrial clients पढ़ और लिख सकते हैं।
- [RTSP सिम्युलेटर](https://docs.roboflow.com/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/rtsp-simulator.md): बिना camera के inference pipelines का परीक्षण करने के लिए एक uploaded video file को looping RTSP source के रूप में stream करें।