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# Self-Hosted

- [Self-Hosted デプロイメント](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/self-hosted.md): オープンソースのコンピュータビジョンデプロイメントフレームワークである Inference を使って、自分のハードウェア上で Roboflow のモデルと Workflow を実行します。
- [Inference Server](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server.md): Inference Server とは何か、Docker と Inference CLI での起動方法、組み込みの JupyterLab ノートブックを開く方法。
- [Inference Server をインストール](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install.md): Linux、Windows、macOS、NVIDIA Jetson、Raspberry Pi、または自分のクラウド上で、Docker もしくはネイティブデスクトップアプリを使って Roboflow Inference Server をインストールします。
- [必要最小要件](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/minimum-requirements.md): Roboflow Inference を実行するために必要な最低限のハードウェアおよび OS 要件と、テストおよびサポート対象のデバイス。
- [Linux にインストール](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/linux.md): CPU、GPU、または TensorRT 上で、Inference CLI、Docker、または Docker Compose を使って Linux に Roboflow Inference Server をインストールし、実行します。
- [Windows にインストール](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/windows.md): ネイティブインストーラーまたは Docker Desktop を使って、CPU、GPU、または TensorRT 上で Windows に Roboflow Inference Server をインストールします。
- [Mac にインストール](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/mac.md): ネイティブの Apple Silicon アプリ、Docker、または Docker 外での MPS アクセラレーションを使って macOS に Roboflow Inference Server をインストールします。
- [NVIDIA Jetson にインストール](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/jetson.md): JetPack 固有のコンテナ、TensorRT アクセラレーション、Docker Compose を使って NVIDIA Jetson デバイスに Roboflow Inference Server をインストールします。
- [Raspberry Pi にインストール](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/raspberry-pi.md): Docker を使って 64 ビットの Raspberry Pi 4 または 5 に Roboflow Inference Server をインストールし、期待できる性能を説明します。
- [自分のクラウドにデプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/cloud.md): Inference CLI の SkyPilot 連携を使って、自分の AWS、Azure、または GCP インフラ上で Roboflow Inference を実行します。
- [AWS にデプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/cloud/aws.md): Inference CLI と SkyPilot を使って、AWS EC2 インスタンス上に Roboflow Inference サーバーをデプロイします。
- [Azure にデプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/cloud/azure.md): Inference CLI と SkyPilot を使って、Azure 仮想マシン上に Roboflow Inference サーバーをデプロイします。
- [Google Cloud Platform にデプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/cloud/gcp.md): Inference CLI と SkyPilot を使って、Google Cloud Platform の Compute VM 上に Roboflow Inference サーバーをデプロイします。
- [その他のデバイスの使用](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/install/other.md): 非対応ハードウェア上で Roboflow Inference を実行します。非 NVIDIA GPU を代替 ONNX Runtime 実行プロバイダで使用する場合や、その他のエッジ SDK も含みます。
- [設定](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/configuration.md): self-hosted の Roboflow Inference サーバーを構成、保護、監視します - コンテナオプション、環境変数、HTTPS、入力形式、メトリクス。
- [self-hosted サーバーのセキュリティ保護](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/configuration/security.md): self-hosted Inference を既定でローカルに保ち、Workflows を実行できるユーザーを選択し、モデル、メディア、トランスポートの制御を構成します。
- [セキュリティ設定の移行](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/configuration/security-migration.md): リリース範囲を確認し、localhost バインディング、モデル認証、動画制限、ランタイムのハードニングに関する self-hosted Inference の設定を更新します。
- [Docker 設定オプション](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/configuration/docker-configuration.md): self-hosted の Roboflow Inference コンテナを構成します - ネットワーク、CORS、NMS の既定値、モデルキャッシュ、ワーカー、HTTPS、Secure Gateway。
- [Inference Server の環境変数](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/configuration/environment-variables.md): self-hosted の Roboflow Inference サーバーを制御する環境変数 - 実行プロバイダ、キャッシュ、Workflows、Roboflow API の再試行、テレメトリ、HTTPS、セキュリティ。
- [モデルパッケージのセキュリティ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/configuration/model-security.md): サーバー認証と混同しないように、モデルごとの認証と、ローカルまたは信頼されていないモデルパッケージの読み込みを設定します。
- [動画設定](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/configuration/video-configuration.md): 管理対象の動画ワーカーの上限を設定し、self-hosted Inference でサーバー側の動画ソースを構成します。
- [HTTPS で Inference を提供](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/configuration/https.md): 独自の TLS 証明書、カスタム証明書パス、暗号化キー、相互 TLS を使って、self-hosted の Roboflow Inference サーバーを HTTPS で提供します。
- [受け付ける入力形式](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/configuration/input-formats.md): self-hosted の Roboflow Inference サーバーが受け付ける入力形式と、pickle 化された NumPy ペイロードや URL 画像取得のような安全性の低い形式を無効にする方法。
- [Inference Server テレメトリ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/configuration/telemetry.md): Prometheus メトリクスと Docker コンテナ統計で self-hosted の Roboflow Inference サーバーを監視します。
- [Inference アーキテクチャ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-server/architecture.md): Roboflow Inference のアーキテクチャ、つまりリクエストルーティング、並列化、マイクロサービスとアプライアンスのパターン、機能、そして Docker が推奨される理由。
- [Inference ライブラリ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-library.md): サーバーも HTTP の往復もなしで、inference パッケージを使って自分の Python プロセス内で直接モデルを実行します。
- [Windows にベアメタル版 Inference GPU をインストール](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/inference-library/bare-metal-gpu-windows.md): Docker を使わずに、Windows 上で NVIDIA CUDA と cuDNN を含む inference-gpu Python パッケージをインストールします。
- [その他の SDK](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks.md): Web ブラウザ、モバイル、Lens Studio、Luxonis OAK、OpenMV にモデルをデプロイするための Roboflow SDK。
- [iOS SDK](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks/ios-sdk.md): 学習済みの Roboflow モデルを iOS アプリにデプロイします
- [Luxonis OAK](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks/luxonis-oak.md): Myriad X VPU アクセラレーションを使って、Roboflow Train モデルを OpenCV AI Kit にデプロイします。
- [OpenMV](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks/openmv.md): 非常に低消費電力のエッジカメラにコンピュータビジョンモデルをデプロイします。
- [Lens Studio](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks/lens-studio.md): Snap Lens の作成に使うため、モデルを Lens Studio にデプロイします。
- [変更履歴 - Lens Studio](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks/lens-studio/changelog-lens-studio.md): Lens Studio 連携に関する公開変更の一覧
- [Web ブラウザ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks/web-browser.md): Web ブラウザでモデルを実行するための inference-sdk と inferencejs の JavaScript パッケージを比較します。
- [inferencejs リファレンス](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs-reference.md): Roboflow で構築したコンピュータビジョンアプリを Web/JavaScript 環境にデプロイするためのエッジライブラリ \`inferencejs\` のリファレンス
- [inferencejs の要件](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs-requirements.md): \`inferencejs\` を実行するための要件
- [Web inference.js](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs.md): edge 上、ブラウザ上で inference.js を使ってリアルタイム予測を実行します
- [Web inference-sdk](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/sdks/web-browser/web-inference-sdk.md): Roboflow クラウド上で動作する inference-sdk を使って、ブラウザからリアルタイム動画推論を実行します
- [エンタープライズデプロイメント](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise.md): Secure Gateway、オフラインモード、Kubernetes などの高度な Roboflow Enterprise デプロイメント機能。
- [Docker Compose](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/docker-compose.md): Roboflow inference サーバーを他の Docker コンテナと並行して実行し、Docker Compose でマルチコンテナアプリケーションを構築します。
- [Kubernetes](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/kubernetes.md): Kubernetes で Roboflow Inference を始める
- [ライセンスサーバー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/license-server.md): Roboflow ライセンスサーバーを使用して、Roboflow Deployment サーバーに必要なルートを会社の DMZ にプロキシできます
- [オフラインモード](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/offline-mode.md): Roboflow Enterprise のお客様はモデルをオフラインでデプロイできます。
- [並列 HTTP API](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/parallel-http-api.md): Roboflow Inference の並列 HTTP サーバーを実行して、推論リクエストを非同期に処理し、スループットを向上させレイテンシを低減します。
- [MicroShift 上の Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/secure-gateway-microshift.md): Secure Gateway を Red Hat Device Edge にデプロイし、ゲートウェイとその暗号化キャッシュを Roboflow Deployment Manager が管理する MicroShift ワークロードとして実行します。
- [Podman を使う RHEL 上の Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/secure-gateway-podman.md): Kubernetes を使わずに Red Hat Enterprise Linux ホスト上へ Secure Gateway をデプロイし、ゲートウェイとその暗号化キャッシュを Roboflow Deployment Manager が管理する Podman コンテナとして実行します。
- [Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/secure-gateway.md): Secure Gateway は Roboflow Deployment サーバーに必要なルートを会社の DMZ にプロキシし、モデル重みとコンテナイメージをローカルにキャッシュします。
- [ストリーム管理 API](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/stream-management-api.md): Stream Management API で Roboflow Inference の動画パイプラインをリモート管理します。Docker で実行し、HTTP で統合し、Stream Manager プロトコルを使用します。
- [Deployment Manager](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager.md): エッジハードウェアにデプロイされたコンピュータビジョンモデルを管理・監視します。
- [セットアップ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up.md): Deployment Manager でデバイスをセットアップし、ストリームを追加し、アラートを構成する手順。
- [デバイスを追加](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-device.md): Deployment Manager を使って Workflow をデプロイするために必要なものをすべて備えたデバイスをセットアップします。
- [ストリームを追加](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-stream.md): Workflow の実行に使えるストリームを設定する方法を学びます。
- [ハードウェア要件](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/hardware-requirements.md): Deployment Manager に必要な、サポート対象のハードウェア、カメラ、ネットワーク、外向き通信の要件。
- [デバイスアラートを設定](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/set-up-device-alerts.md): デバイス接続、ディスク使用量、カメラ FPS、推論 FPS の問題に対するメールアラートを設定します。
- [メンテナンスウィンドウを設定](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/setup-maintenance-windows.md): デプロイに影響する設定変更が合意した時刻にのみ適用されるよう、メンテナンスウィンドウをスケジュールします。
- [変更を加える](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes.md): Deployment Manager ですでに実行中のデバイスとストリームを更新するためのタスク。
- [Deployment Manager の API キー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/api-keys-for-device-manager.md): デバイスの追加・削除時に、デバイス API キーがどのように生成、スコープ設定、表示、失効されるか。
- [AI1 カメラ設定を構成](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/configure-ai1-camera-settings.md): AI1 デバイス上の露出、ゲイン、フォーカス、ホワイトバランス、その他のカメラ設定をリアルタイムで調整します。
- [デバイスネットワークを構成](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/configure-device-network.md): Configuration タブで、クラウドからデバイスの IP アドレス、ゲートウェイ、DNS、ホスト名を設定します。
- [デバイスを削除](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/delete-a-device.md): もう使用しないデバイスを Deployment Manager から完全に削除します。
- [ストリームを終了](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/delete-a-stream.md): ストリームを完全に終了し、その設定を Deployment Manager ダッシュボードから削除します。
- [Deployment Manager を再デプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/redeploy-deployment-manager.md): 障害後に Roboflow の設定を復旧するため、既存のデバイスに Deployment Manager を再デプロイします。
- [カメラに静的 IP を設定](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/set-camera-static-ip.md): Deployment Manager から、GigE Basler または Lucid カメラの静的 IP を割り当て、編集、または削除します。
- [PoE ポートをソフトリセット](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/soft-reset-poe-port.md): サポート対象のエッジデバイスで停止したカメラ接続を復旧するため、ダッシュボードから PoE ポートを電源再投入します。
- [ストリームを一時停止および再開](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/stop-a-stream.md): 動画ストリーム上で実行中の Workflow を一時停止し、後で Deployment Manager ダッシュボードから再開します。
- [ストリームをトリガー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/trigger-a-stream.md): トリガーされたストリームの最新フレームに対して、必要に応じて Workflow を実行します。
- [デバイス設定を更新](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/update-device-configuration.md): デバイス設定、サービスバージョン、推論エンジン、CA 証明書、追加サービスを管理します。
- [監視](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring.md): Deployment Manager でデバイスの健全性、ログ、ストリーム、Event Store の状態を確認する方法。
- [ストリームを表示](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-a-stream.md): Deployment Manager で構成したストリームの表示方法を学びます。
- [デバイスログを表示](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-device-logs.md): エッジデバイス上で実行中の Roboflow サービスのログを表示、検索、フィルタリング、ダウンロードします。
- [Event Store の状態を表示](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-event-store-status.md): デバイスの Event Store の状態、ストレージ使用量、バックアップの進行状況、使用履歴を監視します。
- [リソースモニターを表示](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-the-resource-monitor.md): デバイスのディスク、メモリ、CPU、GPU 使用率、ストリーム FPS、サービスコンテナ、ネットワークインターフェースを監視します。
- [サービス](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services.md): Deployment Manager デバイスが推論サーバーと並行して実行できる、オプションのエッジコンテナサービス。
- [Event Store](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/event-store.md): 自動保持、ストレージ制限、オプションのクラウドバックアップ付きで、エッジデバイスに推論イベントを保存します。
- [Event Store REST API](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/event-store/rest-api.md): イベントスキーマや管理用ルートを含む、デバイス上の Event Store v2 API のエンドポイントリファレンス。
- [PLC リレー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/plc-relay.md): Allen-Bradley、Modbus TCP、または Siemens S7 を介して PLC タグを読み書きするよう PLC Relay を構成します。
- [OPC UA サーバー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/opc-ua-server.md): デバイスデータを OPC UA タグとして公開し、PLC、SCADA システム、その他の産業用クライアントが読み書きできるようにします。
- [RTSP シミュレーター](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/rtsp-simulator.md): アップロードした動画ファイルをループする RTSP ソースとしてストリーミングし、カメラなしで推論パイプラインをテストします。