> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md).

# 専用デプロイメント

## 概要

Dedicated Deployments は、Roboflow が管理するプライベートクラウドサーバーで、あなた専用に割り当てられたリソース上でコンピュータビジョンモデルと Workflows を実行します。これにより、自前のインフラを構築・維持することなく推論を提供でき、時間単位の課金とワークスペース API キーによる安全なアクセスが利用できます。開発、テスト、または本番トラフィックに対して、一貫した専用のパフォーマンスが必要なときに使用してください。

### **Dedicated Deployments とは何ですか？**

Dedicated Deployments は、Roboflow が管理するプライベートクラウドサーバーで、コンピュータビジョンモデルの実行のために特別に設計されています。これらのモデルには次のようなものがあります。

* 物体検出
* 画像セグメンテーション
* 分類
* キーポイント検出
* Roboflow で学習した場合の CLIP のような基盤モデル
* Roboflow Workflows（ローコードのビジョンアプリケーション）
* ...ほかにも多数あります！

### **Dedicated Deployments の利点**

* **機械視覚のビジネス上の課題に集中し、インフラは私たちにお任せください。** 数回クリックするだけで推論提供用のインフラを立ち上げられます。クラウドプロバイダーへの登録、サーバーのインストールやセキュリティ対策、TLS 証明書の管理、サーバー管理、パッチ適用、更新などを心配する必要はありません。
* **専用リソース:** あなた専用に割り当てられたクラウドサーバーを利用し、モデルの安定したパフォーマンスを保証します。
* **安全なアクセス:** Dedicated Deployments にはワークスペース固有の API キーでアクセスでき、通信には HTTPS を使用します。
* **簡単な統合:** 各デプロイには `roboflow.cloud`内のサブドメインが割り当てられ、アプリケーションとの統合が簡単になります。
* **時間単位課金:** サーバーが存在する時間分のみ課金されます（1分単位で請求）。
* **自動一時停止と再開**：Dedicated Deployments は、設定可能な非アクティブ期間の後に自動的に一時停止されます。 `dev-cpu` または `dev-gpu` デプロイタイプの場合、この期間は1時間に固定されています。API キーを使ってリクエストを送ることで、すぐに再開できます。この機能はコスト削減のために設計されています。

### **現在の制限事項**

* すべての Dedicated Deployments は現在、米国ベースのデータセンターでホストされています。その他の地域のユーザーは、より高い遅延を感じる場合があります。米国外にいる場合は、カスタムソリューションについてご連絡ください。ネットワーク遅延の低減をお手伝いできます。
* Dedicated Deployments は Core および Enterprise プランのワークスペースで利用できます。 [Roboflow のプラン](https://roboflow.com/pricing).

### Dedicated Deployments の種類

Roboflow では、dev-cpu、dev-gpu、prod-cpu、prod-gpu の4種類の Dedicated Deployments を提供しています。dev-cpu と dev-gpu は開発・テスト用途向けで、数時間後に自動削除されます。一方、prod-cpu と prod-gpu は永続的で、大規模な本番トラフィックの提供に最適です。

<table data-search="false"><thead><tr><th width="184">型</th><th>機能</th></tr></thead><tbody><tr><td>dev-cpu</td><td><p><strong>一時的</strong>：3時間後に自動削除されます</p><p><strong>CPU</strong>：モデル推論は CPU 上で実行できます</p><p>最適な用途 <strong>統合のテスト</strong> および <strong>プロトタイピング</strong> アプリケーション</p></td></tr><tr><td>dev-gpu</td><td><p><strong>一時的</strong>：3時間後に自動削除されます</p><p><strong>統合のテストに最適</strong> および <strong>プロトタイピング</strong> アプリケーション</p><p><strong>GPU</strong>：モデルには GPU アクセラレーションが必要です（Florence 2 など）</p><p>最適な用途 <strong>統合のテスト</strong> および <strong>プロトタイピング</strong> アプリケーション</p></td></tr><tr><td>prod-cpu</td><td><p><strong>永続的</strong>：専用サブドメイン <code>&#x3C;some-name>.roboflow.cloud</code></p><p><strong>CPU</strong>：モデル推論は CPU 上で実行できます</p><p>最適な用途 <strong>本番トラフィックの提供</strong></p></td></tr><tr><td>prod-gpu</td><td><p><strong>永続的</strong>：専用サブドメイン <code>&#x3C;some-name>.roboflow.cloud</code></p><p><strong>GPU</strong>：モデルには GPU アクセラレーションが必要です（Florence 2 など）</p><p>最適な用途 <strong>本番トラフィックの提供</strong></p></td></tr></tbody></table>

### **請求情報**

GPU デプロイ（dev-gpu、prod-gpu）の料金は **1 credit/hour**で、CPU デプロイ（dev-cpu、prod-cpu）の料金は **0.25 credit/hour**.

専用デプロイサーバーへのリクエスト数に基づいて請求されることを希望する場合は、 [こちらをクリックして営業にお問い合わせください](https://roboflow.com/sales).

すべての専用デプロイサーバーは [Roboflow Inference](/deployment/ja/serufuhosuto/self-hosted.md)を実行します。これはオープンソースの推論サーバーです。 [Roboflow Inference のドキュメント](/deployment/ja/serufuhosuto/self-hosted.md) を参照して、利用可能なすべての機能の詳細をご確認ください。

### 便利なリンク <a href="#provision-and-manage-dedicated-deployments-web-application" id="provision-and-manage-dedicated-deployments-web-application"></a>

* [専用デプロイの作成方法（Roboflow アプリ）](/deployment/ja/roboflow-cloud/dedicated-deployments/create-a-dedicated-deployment.md)
* [専用デプロイの作成方法（Roboflow CLI）](/deployment/ja/roboflow-cloud/dedicated-deployments/create-a-dedicated-deployment.md#create-a-dedicated-deployment-with-the-cli)
* [専用デプロイの使い方](/deployment/ja/roboflow-cloud/dedicated-deployments/make-requests-to-a-dedicated-deployment.md)
* [HTTP API](#http-api)

## HTTP API

[Dedicated Deployment](/deployment/ja/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md) は、予測可能な遅延と高スループットで Roboflow モデルを実行する管理対象の GPU マシンです。これらは、 `https://roboflow.cloud`にある専用サービスによって管理され、メインの `https://api.roboflow.com` REST API

とは別です。このセクションでは管理エンドポイント（作成、取得、一覧、一時停止、再開、削除、ログ、使用状況）を説明します。デプロイが稼働した後の推論については、 [画像でモデルを実行する](/deployment/ja/roboflow-cloud/serverless-api.md#http-api).

{% hint style="info" %}
の下にある「エッジデバイス」のドキュメントは別製品です。Dedicated Deployments は Roboflow のクラウド上の管理対象 GPU マシンであり、Deployment Manager デバイスは [デプロイメント マネージャー](/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager.md#http-api) を実行するオンプレミスのハードウェアです。 [Roboflow Inference](/deployment/ja/serufuhosuto/self-hosted.md).
{% endhint %}

**ベース URL:** `https://roboflow.cloud`

`api_key` はクエリパラメータとして（または `POST` エンドポイントではリクエスト本文内に）毎回送信されます。レスポンスコードを確認してください。もし `200`なら、レスポンス本文を JSON オブジェクトとしてデコードします。それ以外の場合、レスポンス本文にはエラーメッセージが文字列として含まれます。

### マシンタイプを一覧表示

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

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

**レスポンス**

```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" }
  ]
}
```

### デプロイを作成

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

**本文** （JSON）

<table data-search="false"><thead><tr><th width="200">名前</th><th width="120">型</th><th>説明</th><th data-type="checkbox">必須</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>api_key</code></td><td>文字列</td><td>ワークスペース API キー。</td><td>true</td></tr><tr><td><code>creator_email</code></td><td>文字列</td><td>ワークスペースメンバーのメールアドレス。</td><td>true</td></tr><tr><td><code>deployment_name</code></td><td>文字列</td><td>ワークスペース内で一意の名前。</td><td>true</td></tr><tr><td><code>machine_type</code></td><td>文字列</td><td>From <code>/machine_types</code>.</td><td>true</td></tr><tr><td><code>duration</code></td><td>float</td><td>自動クリーンアップまでの時間。デフォルト <code>3</code>.</td><td>false</td></tr><tr><td><code>delete_on_expiration</code></td><td>boolean</td><td><code>true</code> 期限切れ時に削除するには <code>false</code> 一時停止するには。</td><td>false</td></tr><tr><td><code>inference_version</code></td><td>文字列</td><td>推論サーバーのバージョン。デフォルト <code>latest</code>.</td><td>false</td></tr><tr><td><code>min_replicas</code></td><td>integer</td><td>最小レプリカ数。デフォルト <code>1</code>.</td><td>false</td></tr><tr><td><code>max_replicas</code></td><td>integer</td><td>最大レプリカ数。デフォルト <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
  }'
```

デプロイは非同期でプロビジョニングされます。 `GET /get` をポーリングしてください `status == "ready"`.

**レスポンス例**

```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
}
```

**レスポンススキーマ**

| フィールド               | 型       | 説明                                                        |
| ------------------- | ------- | --------------------------------------------------------- |
| `deployment_id`     | 文字列     | デプロイの一意識別子。                                               |
| `deployment_name`   | 文字列     | デプロイに付けた名前。                                               |
| `machine_type`      | 文字列     | のいずれか `dev-cpu`, `dev-gpu`, `prod-cpu`, `prod-gpu`.       |
| `creator_email`     | 文字列     | デプロイを作成したユーザーのメールアドレス。                                    |
| `creator_id`        | 文字列     | に対応するユーザー ID `creator_email`.                             |
| `subdomain`         | 文字列     | 常に `deployment_name` と同じとは限りません。サブドメインが使用中の場合は接尾辞が追加されます。 |
| `domain`            | 文字列     | デプロイエンドポイントの完全なドメイン。                                      |
| `duration`          | float   | デプロイが稼働していた時間数。                                           |
| `inference_version` | 文字列     | デプロイ上で動作している推論サーバーのバージョン。                                 |
| `min_replicas`      | integer | 最小レプリカ数。                                                  |
| `max_replicas`      | integer | 最大レプリカ数。                                                  |
| `num_replicas`      | integer | 現在利用可能なレプリカ数。                                             |
| `状態`                | 文字列     | 現在のデプロイ状態。                                                |
| `workspace_id`      | 文字列     | 所有ワークスペースの ID。                                            |
| `workspace_url`     | 文字列     | 所有ワークスペースの URL スラッグ。                                      |

### デプロイを取得

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

**クエリパラメータ**

| 名前                | 型   | 必須 | 説明              |
| ----------------- | --- | -- | --------------- |
| `api_key`         | 文字列 | はい | ワークスペース API キー。 |
| `deployment_name` | 文字列 | はい | 取得するデプロイの名前。    |

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

**レスポンス** （ [デプロイを作成](#create-a-deployment) レスポンスと同じスキーマ）

```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"
}
```

### デプロイを一覧表示

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

**クエリパラメータ**

| 名前             | 型   | 必須  | 説明                           |
| -------------- | --- | --- | ---------------------------- |
| `api_key`      | 文字列 | はい  | ワークスペース API キー。              |
| `show_expired` | 文字列 | いいえ | 期限切れのデプロイを含める。デフォルト `false`. |
| `show_deleted` | 文字列 | いいえ | 削除済みのデプロイを含める。デフォルト `false`. |

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

**レスポンス**

各エントリが [デプロイを作成](#create-a-deployment) レスポンスと同じスキーマを持つ、専用デプロイ項目のリスト。

```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
}
]
```

### ログ

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

**クエリパラメータ**

| 名前                | 型       | 必須  | 説明                                                                  |
| ----------------- | ------- | --- | ------------------------------------------------------------------- |
| `api_key`         | 文字列     | はい  | ワークスペース API キー。                                                     |
| `deployment_name` | 文字列     | はい  | ログを読み取るデプロイ。                                                        |
| `max_entries`     | integer | いいえ | 返すログエントリ数。デフォルト `50`.                                               |
| `from_timestamp`  | 文字列     | いいえ | [ISO 8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) 開始時刻。デフォルトは1時間前。 |
| `to_timestamp`    | 文字列     | いいえ | [ISO 8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) 終了時刻。デフォルトは現在時刻。 |

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

`from_timestamp` および `to_timestamp` は ISO-8601 形式の文字列です。指定を省略すると、最新のログを `max_entries`.

**レスポンス例**

```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"
	}
]
```

**レスポンススキーマ**

各ログエントリには次の属性があります。

| フィールド       | 型   | 説明             |
| ----------- | --- | -------------- |
| `insert_id` | 文字列 | ログエントリの一意識別子。  |
| `payload`   | 文字列 | ログ内容。          |
| `severity`  | 文字列 | ログレベル。         |
| `timestamp` | 文字列 | エントリが書き込まれた時刻。 |

### 使用状況

ワークスペース全体:

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

デプロイごと:

<mark style="color:緑;">`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"
```

### 一時停止 / 再開 / 削除

<mark style="color:緑;">`POST`</mark> `/pause`   <mark style="color:緑;">`POST`</mark> `/resume`   <mark style="color:赤;">`POST`</mark> `/delete`

**本文** （JSON）

| 名前                | 型   | 必須 | 説明              |
| ----------------- | --- | -- | --------------- |
| `api_key`         | 文字列 | はい | ワークスペース API キー。 |
| `deployment_name` | 文字列 | はい | 操作対象のデプロイ。      |

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

同じ本文形式が `/resume` および `/delete`.

**レスポンス例**

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

## Python SDK

[Dedicated Deployment](/deployment/ja/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md) は、予測可能な遅延と高スループットで Roboflow モデルを実行する管理対象の GPU マシンです。SDK は `roboflow.adapters.deploymentapi` アダプターを通じてそれらを管理します - 高レベルの `Workspace` クラスは現在、デプロイメソッドを公開していません。

各関数は `（status_code, body）` タプルを返すので、HTTP 結果で分岐できます。

```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"])

それ以外の場合：
    print("失敗:", body)
```

### 利用可能なマシンタイプを一覧表示

```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"))
```

### デプロイを作成

```python
status, body = deploymentapi.add_deployment(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    creator_email="me@company.com",          # ワークスペースメンバーである必要があります
    machine_type="gpu-small",
    duration=8,                                # 時間
    delete_on_expiration=True,
    deployment_name="my-deployment",
    inference_version=None,                    # None → 最新
)
```

デプロイは非同期でプロビジョニングされます。 `get_deployment` をポーリングしてください `status == "ready"`.

### デプロイの詳細を取得

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

### 一時停止 / 再開 / 削除

```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")
```

### ログ

```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,
)
for entry in body.get("logs", []):
    print(entry["timestamp"], entry["message"])

```

### 使用状況

```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),
)
```

### 専用デプロイに対する推論の実行

デプロイの準備ができたら、推論 SDK の呼び出し先をその `public_url` （ `get_deployment`):

```python
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

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

## CLI

コマンドラインから [Dedicated Deployment](/deployment/ja/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md) を作成、監視、管理できます。

### デプロイを一覧表示

```bash
roboflow deployment list
```

### マシンタイプを一覧表示

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

### デプロイを作成

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

#### オプション

| フラグ                         | 説明                                                         |
| --------------------------- | ---------------------------------------------------------- |
| `-m`, `--machine-type`      | マシンタイプ（必須）。次を実行して `deployment machine-type` オプションを確認してください |
| `-e`, `--email`             | あなたのメールアドレス。ワークスペースメンバーである必要があります（必須）                      |
| `--duration`                | 継続時間（時間）（デフォルト: 3）                                         |
| `--inference-version`       | 推論サーバーのバージョン（デフォルト: latest）                                |
| `--no-delete-on-expiration` | 期限切れ時にデプロイを保持する                                            |
| `--wait`                    | デプロイの準備が整うまで待機する                                           |

例:

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

### デプロイ詳細を取得

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

保留中のデプロイが準備完了になるのを待つ:

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

### ログを表示

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

リアルタイムでログを追跡する:

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

#### オプション

| フラグ                | 説明                          |
| ------------------ | --------------------------- |
| `-d`, `--duration` | ログ期間（秒）（デフォルト: 3600）        |
| `-n`, `--tail`     | 末尾から表示する行数（最大 50、デフォルト: 10） |
| `-f`, `--follow`   | ログ出力を追跡する                   |

### 使用状況統計

ワークスペース全体の使用状況を取得:

```bash
roboflow デプロイメントの使用方法
```

特定のデプロイメントの使用状況を取得するには:

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

#### オプション

| フラグ      | 説明             |
| -------- | -------------- |
| `--from` | 開始時刻（ISO 8601） |
| `--to`   | 終了時刻（ISO 8601） |

### 一時停止、再開、削除

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

### JSON出力

すべてのデプロイメントコマンドは対応しています `--json`:

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