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# Stream ट्रिगर करें

"Triggered" मोड में सेट की गई स्ट्रीम हर फ्रेम पर इंफरेंस नहीं चलातीं। इसके बजाय, वे कैमरे से लगातार फ्रेम कैप्चर करती रहती हैं और सबसे हालिया फ्रेम पर कॉन्फ़िगर किए गए Workflow को चलाने के लिए स्पष्ट ट्रिगर की प्रतीक्षा करती हैं। यह तब उपयोगी है जब इंफरेंस महँगा हो, जब परिणाम केवल विशिष्ट क्षणों पर चाहिए हों (उदाहरण के लिए, जब एक PLC संकेत दे कि कोई भाग अपनी जगह पर है), या जब कोई बाहरी सिस्टम निरीक्षण की गति को नियंत्रित करता हो।

आप किसी स्ट्रीम को दो तरीकों से ट्रिगर कर सकते हैं:

1. क्लाउड से, Deployment Manager डैशबोर्ड का उपयोग करके।
2. एज से, डिवाइस पर एक स्थानीय HTTP endpoint को कॉल करके।

दोनों में से किसी भी विधि का उपयोग करने के लिए, स्ट्रीम पहले से ही "Triggered" मोड में सेट होनी चाहिए जब आप [इसे जोड़ते हैं](/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-stream.md) या [डिवाइस कॉन्फ़िगरेशन अपडेट करके](/deployment/hi/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/update-device-configuration.md).

## क्लाउड ट्रिगर

क्लाउड ट्रिगर Roboflow ऐप से जारी किया जाता है और Deployment Manager द्वारा डिवाइस तक अग्रेषित किया जाता है। इसका उपयोग मैन्युअल ट्रिगरिंग, डेमो, या तब करें जब ट्रिगर शुरू करने वाले सिस्टम के पास इंटरनेट एक्सेस हो लेकिन वह डिवाइस के स्थानीय नेटवर्क पर न हो।

Deployment Manager डैशबोर्ड में, उस Device पर क्लिक करें जो स्ट्रीम को होस्ट करता है। प्रत्येक Triggered स्ट्रीम में एक "Trigger" बटन होता है। सबसे हालिया फ्रेम के विरुद्ध एकल इंफरेंस रन जारी करने के लिए "Trigger" पर क्लिक करें:

जब डिवाइस ट्रिगर को प्रोसेस करता है, तो स्ट्रीम "Waiting for device..." दिखाती है। जब डिवाइस परिणाम लौटाता है, तो स्थिति "Inference complete" में अपडेट हो जाती है और रेंडर किया गया फ्रेम Workflow output के साथ रिफ्रेश हो जाता है।

ट्रिगर डिवाइस पर एक कमांड के रूप में कतारबद्ध हो जाता है और अगली बार जब डिवाइस Deployment Manager को poll करता है, तब प्रोसेस किया जाता है (आमतौर पर कुछ सेकंड के भीतर)। क्लाउड ट्रिगर उच्च-आवृत्ति ट्रिगरिंग के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं। यदि आपको sub-second latency चाहिए या आप प्रति मिनट कुछ से अधिक ट्रिगर जारी कर रहे हैं, तो इसके बजाय edge trigger का उपयोग करें।

## एज ट्रिगर

एज ट्रिगर डिवाइस पर चल रहे inference server को सीधे किया गया एक HTTP call है। इसका उपयोग PLC, स्थानीय script, या डिवाइस के समान नेटवर्क पर किसी भी सिस्टम से production triggering के लिए करें। Edge triggers Deployment Manager के माध्यम से round trip से बचाते हैं और latency-sensitive integrations के लिए अनुशंसित तरीका हैं।

डिवाइस पर inference server प्रत्येक चल रही स्ट्रीम के लिए एक trigger endpoint उपलब्ध कराता है:

```
POST http://<device-ip>:8000/inference_pipelines/{pipeline_id}/trigger
```

बदलें `<device-ip>` को अपने नेटवर्क पर डिवाइस के IP address से, और `{pipeline_id}` को उस स्ट्रीम की ID से बदलें जिसे आप ट्रिगर करना चाहते हैं। आप Deployment Manager में स्ट्रीम विवरण में pipeline ID पा सकते हैं।

Request body वैकल्पिक है। किसी एक ट्रिगर के लिए स्ट्रीम पर कॉन्फ़िगर किए गए Workflow parameters को override करने के लिए, उन्हें body में शामिल करें:

```json
{
  "workflows_parameters": {
    "confidence": 0.7
  }
}
```

सफल ट्रिगर कैप्चर किए गए फ्रेम के लिए Workflow output लौटाता है:

```json
{
  "success": true,
  "data": {
    "frame_id": 1024,
    "timestamp": 1716220800.123,
    "workflow_output": [
      {
        "predictions": []
      }
    ]
  }
}
```

यदि डिवाइस ने अभी तक कोई फ्रेम कैप्चर नहीं किया है, या पाइपलाइन चल नहीं रही है, तो प्रतिक्रिया लौटाती है `success: false` कारण बताने वाला एक संदेश।

{% hint style="info" %}
एज ट्रिगर endpoint केवल डिवाइस के स्थानीय नेटवर्क से ही पहुँच योग्य है। इसे बाहर से कॉल करने के लिए, डिवाइस को अपनी नेटवर्क infrastructure के माध्यम से expose करें या cloud trigger का उपयोग करें।
{% endhint %}

## क्लाउड और एज ट्रिगर्स के बीच चयन

| उपयोग का मामला                                                  | अनुशंसित ट्रिगर |
| --------------------------------------------------------------- | --------------- |
| Roboflow ऐप से किसी स्ट्रीम का मैन्युअल निरीक्षण                | क्लाउड          |
| Triggered स्ट्रीम का डेमो करना या परीक्षण करना                  | क्लाउड          |
| डिवाइस के समान नेटवर्क पर PLC, sensor, या barcode scanner       | एज              |
| स्थानीय script जिसे उसी request में inference परिणाम वापस चाहिए | एज              |
| उच्च-आवृत्ति ट्रिगरिंग (प्रति मिनट कुछ से अधिक)                 | एज              |