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# Raspberry Pi पर इंस्टॉल करें

Docker के साथ 64-bit Raspberry Pi 4 या 5 पर Roboflow Inference Server इंस्टॉल करें, और अपेक्षित प्रदर्शन क्या होगा।

इस पृष्ठ पर दिए गए Docker उदाहरण localhost पर पोर्ट 9001 प्रकाशित करते हैं। किसी अन्य मशीन पर मौजूद क्लाइंट्स के लिए, जानबूझकर मैपिंग को किसी पहुँच योग्य होस्ट पते पर बदलें और कॉन्फ़िगर करें [सर्वर एक्सेस](/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/security.md#restrict-network-access).

इन्फ़रेंस Raspberry Pi 4 Model B और Raspberry Pi 5 पर काम करता है, बशर्ते आप उपयोग करें [ऑपरेटिंग सिस्टम के 64-बिट संस्करण का](https://www.raspberrypi.com/software/operating-systems/). यदि आपका SD कार्ड पर्याप्त बड़ा है, तो हम 64-बिट "Raspberry Pi OS with desktop and recommended software" संस्करण की अनुशंसा करते हैं।

एक बार जब आपने 64-बिट OS इंस्टॉल कर लिया हो, [Docker इंस्टॉल करें](https://docs.docker.com/engine/install/debian/), फिर सही Inference Docker कंटेनर को स्वचालित रूप से चुनने, कॉन्फ़िगर करने और शुरू करने के लिए Inference CLI का उपयोग करें:

```bash
pip install inference-cli
inference server start
```

{% hint style="warning" %}
**डिफ़ॉल्ट रूप से सर्वर केवल इसी डिवाइस से उपलब्ध है।** `inference server start` पोर्ट प्रकाशित करता है `9001` पर `127.0.0.1`, इसलिए लैपटॉप या उसी नेटवर्क पर किसी अन्य होस्ट से आने वाले अनुरोध अस्वीकार कर दिए जाते हैं। अपने LAN पर इसे एक्सेस करने के लिए, इसे इस तरह शुरू करें `inference server start --bind-address 0.0.0.0` (या कंटेनर पोर्ट को इस प्रकार प्रकाशित करें `-p 0.0.0.0:9001:9001`) - और पढ़ें [एक self-hosted server को सुरक्षित करना](/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/security.md) पहले, क्योंकि सर्वर में डिफ़ॉल्ट रूप से कोई प्रमाणीकरण नहीं है और यह Workflows Custom Python blocks चलाता है।
{% endhint %}

## हार्डवेयर त्वरण

Inference अभी तक Raspberry Pi पर हार्डवेयर त्वरण का समर्थन नहीं करता। एक "Roboflow 3.0 Fast" ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल (जो "nano" आकार के YOLO मॉडल के समकक्ष है) के लिए Pi 4 पर लगभग 1 FPS और Pi 5 पर 4 FPS की उम्मीद करें।

Segment Anything जैसे बड़े मॉडल और Florence-2 जैसे VLMs Pi की कंप्यूटिंग क्षमता पर संघर्ष करेंगे। यदि आपको अधिक फ्रेम रेट या बड़े मॉडल चाहिए, तो विचार करें [एक NVIDIA Jetson](/deployment/hi/self-hosted/inference-server/install/jetson.md).

## कंटेनर को मैन्युअल रूप से शुरू करना

यदि आप कंटेनर सेटिंग्स पर अधिक नियंत्रण चाहते हैं, तो इसे स्वयं शुरू करें:

```bash
sudo docker run -d \\
    --name inference-server \\
    --read-only \\
    -p 127.0.0.1:9001:9001 \
    --volume ~/.inference/cache:/tmp:rw \\
    --security-opt="no-new-privileges" \\
    --cap-drop="ALL" \\
    --cap-add="NET_BIND_SERVICE" \\
    roboflow/roboflow-inference-server-cpu:latest
```

## Docker Compose

यदि आप अपने एप्लिकेशन के लिए Docker Compose का उपयोग करते हैं, तो समकक्ष YAML यह है:

```yaml
version: "3.9"

services:
  inference-server:
    container_name: inference-server
    image: roboflow/roboflow-inference-server-cpu:latest

    read_only: true
    ports:
      - "127.0.0.1:9001:9001"

    volumes:
      - "${HOME}/.inference/cache:/tmp:rw"

    security_opt:
      - no-new-privileges
    cap_drop:
      - ALL
    cap_add:
      - NET_BIND_SERVICE
```

{% hint style="info" %}
Roboflow Enterprise योजनाएँ जोड़ती हैं [एक Helm chart](https://github.com/roboflow/inference/tree/main/inference/enterprise/helm-chart) Kubernetes परिनियोजन, OT नेटवर्क के लिए नेटवर्किंग समाधान, और अनुकूलित सहायता एवं स्थापना पैकेजों के लिए। [अधिक जानने के लिए sales team से संपर्क करें](https://roboflow.com/sales) ।
{% endhint %}

## अगले चरण

* [एक मॉडल चलाएँ](/deployment/hi/self-hosted/self-hosted.md#run-model-locally) अपने नए सर्वर के विरुद्ध।
* [Docker कॉन्फ़िगरेशन विकल्प](/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/docker-configuration.md) पोर्ट, कैशिंग और मॉडल सीमाओं के लिए।
* [एक self-hosted server को सुरक्षित करना](/deployment/hi/self-hosted/inference-server/configuration/security.md) इससे पहले कि आप इसे localhost से आगे उपलब्ध कराएँ।