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# 専用デプロイメント

## 概要

専用デプロイメントは、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。自分でインフラを用意・管理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、本番トラフィックに対して一貫した専用パフォーマンスが必要な場合に使用してください。

### **専用デプロイメントとは？**

専用デプロイメントは、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を実行する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
* CLIP のような基盤モデル（Roboflow で学習した場合）
* Roboflow Workflows（ローコードのビジョンアプリケーション）
* ...ほかにもたくさんあります！

### **専用デプロイメントのメリット**

* **マシンビジョンのビジネス課題に集中し、インフラは私たちにお任せください:** クリック数回で推論提供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確保、TLS 証明書の管理、サーバー管理、パッチ適用、更新などを気にする必要はありません。
* **専用リソース:** モデルに対して一貫した性能を確保できるよう、専用に割り当てられたクラウドサーバーを利用できます。
* **安全なアクセス:** 専用デプロイメントは、ワークスペース固有の API キーでアクセスでき、セキュアな通信には HTTPS を使用します。
* **簡単な統合:** 各デプロイメントには次のドメイン内のサブドメインが割り当てられます `roboflow.cloud`、アプリケーションとの統合が簡単になります。
* **時間課金:** サーバーが存在している時間分だけ課金されます（1分単位で請求）。
* **自動一時停止と再開**：専用デプロイメントは、設定可能な非アクティブ期間の後に自動的に一時停止します。 `dev-cpu` または `dev-gpu` デプロイメントタイプでは、この期間は固定で 1 時間です。API キーを使ってリクエストを送ることで、すばやく再開できます。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**

* 現在、すべての専用デプロイメントは米国ベースのデータセンターでホストされています。米国外のユーザーはレイテンシが高くなる場合があります。米国外にお住まいの場合は、カスタマイズされたソリューションについてお問い合わせください。ネットワークレイテンシの削減をお手伝いできます。
* 専用デプロイメントは Core および Enterprise プランのワークスペースで利用できます。参照: [Roboflow のプラン](https://roboflow.com/pricing).

### 専用デプロイメントの種類

Roboflow では、dev-cpu、dev-gpu、prod-cpu、prod-gpu の 4 種類の専用デプロイメントを提供しています。dev-cpu と dev-gpu は開発およびテスト用に設計されており、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>特徴</th></tr></thead><tbody><tr><td>dev-cpu</td><td><p><strong>一時的</strong>: 3 時間後に自動的に削除されます</p><p><strong>CPU</strong>: モデル推論を CPU で実行できます</p><p>最適用途 <strong>統合テスト</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 時間後に自動的に削除されます</p><p><strong>統合テストに最適</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 GPU アクセラレーションが必要です（Florence 2 のような）</p><p>最適用途 <strong>統合テスト</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>: モデル推論を CPU で実行できます</p><p>最適用途 <strong>本番トラフィックを処理</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 GPU アクセラレーションが必要です（Florence 2 のような）</p><p>最適用途 <strong>本番トラフィックを処理</strong></p></td></tr></tbody></table>

### **請求情報**

GPU デプロイメント（dev-gpu、prod-gpu）の料金は **1 クレジット/時間**、CPU デプロイメント（dev-cpu、prod-cpu）の料金は **0.25 クレジット/時間**.

送信されたリクエスト数に基づいて専用デプロイメントサーバーの請求を受けたい場合は、 [こちらをクリックして営業までお問い合わせください](https://roboflow.com/sales).

すべての専用デプロイメントサーバーは次を実行します [Roboflow Inference](/deployment/ja/serufuhosuto/self-hosted.md)、オープンソースの推論サーバーです。次を確認してください: [Roboflow Inference のドキュメント](/deployment/ja/serufuhosuto/self-hosted.md) 利用可能なすべての機能について詳しく学べます。

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

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

## HTTP API

[専用デプロイメント](/deployment/ja/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md) は、予測可能なレイテンシと高いスループットであなたの Roboflow モデルを実行する管理対象 GPU マシンです。次の場所でホストされる専用サービスによって管理されます: `https://roboflow.cloud`、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、使用量）を説明します。デプロイメントが稼働した後の推論については、次を参照してください: [画像上でモデルを実行](/deployment/ja/roboflow-cloud/serverless-api.md#http-api).

{% hint style="info" %}
「エッジデバイス」のドキュメントは次の下にあります [Deployment Manager](/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager.md#http-api) は別製品です。専用デプロイメントは Roboflow のクラウド上の管理対象 GPU マシンであり、Deployment Manager デバイスは次を実行するオンプレミスハードウェアです [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渡されます（または次の `POST` エンドポイントではリクエスト本文内）。各リクエストで行ってください。レスポンスコードを確認してください。もし `200`、レスポンス本文を JSON オブジェクトとしてデコードしてください。そうでない場合、レスポンス本文には文字列としてエラーメッセージが含まれます。

### マシンタイプ一覧

<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" }
  ]
}
```

### デプロイメントを作成

<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>から <code>/machine_types</code>.</td><td>true</td></tr><tr><td><code>duration</code></td><td>浮動小数</td><td>自動クリーンアップまでの時間（時間単位）。デフォルト <code>3</code>.</td><td>false</td></tr><tr><td><code>delete_on_expiration</code></td><td>真偽値</td><td><code>true</code> 有効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>整数</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>整数</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
  }'
```

デプロイメントは非同期でプロビジョニングされます。次をポーリングしてください `GET /get` まで `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  | デプロイメントの一意識別子。                                               |
| `deployment_name`   | 文字列  | あなたがデプロイメントに付けた名前。                                           |
| `machine_type`      | 文字列  | 次のいずれか `dev-cpu`, `dev-gpu`, `prod-cpu`, `prod-gpu`.         |
| `creator_email`     | 文字列  | デプロイメント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  | 常に次と同じとは限りません `deployment_name` - サブドメインが使用済みの場合は接尾辞が追加されます。 |
| `domain`            | 文字列  | デプロイメントエンドポイントの完全なドメイン。                                      |
| `duration`          | 浮動小数 | デプロイメントの稼働時間（時間）。                                            |
| `inference_version` | 文字列  | デプロイメント上で実行されている推論サーバーのバージョン。                                |
| `min_replicas`      | 整数   | 最小レプリカ数。                                                     |
| `max_replicas`      | 整数   | 最大レプリカ数。                                                     |
| `num_replicas`      | 整数   | 現在利用可能なレプリカ数。                                                |
| `status`            | 文字列  | 現在のデプロイメント状態。                                                |
| `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。                                         |

### デプロイメントを取得

<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 | 取得するデプロイメントの名前。 |

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

**レスポンス** （次と同じスキーマ） [デプロイメントを作成](#create-a-deployment) レスポンス）

```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"
}
```

### デプロイメント一覧

<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メントを含めます。デフォルト `false`. |
| `show_deleted` | 文字列 | いいえ | 削除済みデプロイメントを含めます。デフォルト `false`.  |

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

**レスポンス**

専用デプロイメントのエントリ一覧です。各エントリは次と同じスキーマを持ちます: [デプロイメントを作成](#create-a-deployment) レスポンス。

```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  | ログを取得するデプロイメント。                                                       |
| `max_entries`     | 整数  | 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。省略すると、最新のログを次まで取得します `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**

ログエントリの一覧で、各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。 |

### 使用量

ワークスペース全体:

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

デプロイメント別:

<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メント。   |

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

同じ本文形式が次にも適用されます `/resume` および `/delete`.

**レスポンス例**

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

## Python SDK

[専用デプロイメント](/deployment/ja/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md) は、予測可能なレイテンシと高いスループットであなたの Roboflow モデルを実行する管理対象 GPU マシンです。SDK は次を通じてそれらを管理します: `roboflow.adapters.deploymentapi` アダプター - 高レベルの `ワークスペース` クラスは現在、デプロイメントメソッドを公開していません。

各関数は次を返します `（status_code, body）` タプルなので、HTTP 結果に応じて分岐できます:

```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"])

else:
    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"))
```

### デプロイメントを作成

```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 → latest
)
```

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

### デプロイメントの詳細を取得

```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"])
```

### 使用量

```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),
)
```

### 専用デプロイメントに対して推論を実行する

デプロイメントの準備ができたら、推論 SDK の呼び出し先をその `public_url` （次によって返される `get_deployment`):

```python
from inference_sdk import InferenceHTTPClient, InferenceConfiguration

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

## CLI

コマンドラインから作成、監視、管理できます [専用デプロイメント](/deployment/ja/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md) コマンドラインから。

### デプロイメント一覧

```bash
roboflow deployment list
```

### マシンタイプ一覧

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

### デプロイメントを作成

```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）。実行 `deployment machine-type` オプションを表示するには |
| `-e`, `--email`             | あなたのメールアドレス。ワークスペースのメンバーである必要があります（必須）               |
| `--duration`                | 時間単位の期間（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` | 有効期限が切れてもデプロイメントを保持する                                |
| `--wait`                    | デプロイメント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
```

### デプロイメントの詳細を取得

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

保留中のデプロイメントが準備完了になるまで待機する:

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

### ログを表示

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

ログをリアルタイムで追跡する:

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

#### オプション

| フラグ                | 説明                         |
| ------------------ | -------------------------- |
| `-d`, `--duration` | ログの表示期間（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 deployment usage
```

特定のデプロイメントの使用状況を取得:

```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 `--json`:

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