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# セルフホスト

- [セルフホスト型デプロイメント](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/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 Workflows を実行します。
- [Inference サーバー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server.md): Inference Server とは何か、Docker と Inference CLI での起動方法、内蔵の JupyterLab ノートブックの開き方。
- [Inference Server をインストール](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/install.md): Linux、Windows、macOS、NVIDIA Jetson、Raspberry Pi、または独自のクラウド上に、Docker もしくはネイティブデスクトップアプリで Roboflow Inference Server をインストールします。
- [最小要件](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/install/minimum-requirements.md): Roboflow Inference を実行するための最小ハードウェアおよび OS 要件と、テスト済みでサポートされているデバイス。
- [Linux にインストール](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/inference-server/install/mac.md): ネイティブの Apple Silicon アプリ、Docker、または Docker 外で 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/serufuhosuto/inference-server/install/jetson.md): JetPack 専用コンテナー、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/serufuhosuto/inference-server/install/raspberry-pi.md): Docker を使って 64 ビット版 Raspberry Pi 4 または 5 に Roboflow Inference Server をインストールし、期待できる性能について説明します。
- [自分のクラウドにデプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/install/cloud.md): Inference CLI の SkyPilot 統合を使用して、自分の AWS、Azure、または GCP インフラで Roboflow Inference を実行します。
- [AWS にデプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/install/cloud/aws.md): Inference CLI と SkyPilot を使用して、AWS EC2 インスタンスに 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/serufuhosuto/inference-server/install/cloud/azure.md): Inference CLI と SkyPilot を使用して、Azure 仮想マシンに 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/serufuhosuto/inference-server/install/cloud/gcp.md): Inference CLI と SkyPilot を使用して、Google Cloud Platform の Compute VM に Roboflow Inference サーバーをデプロイします。
- [他のデバイスの使用](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/install/other.md): 代替の ONNX Runtime 実行プロバイダーを通じた非 NVIDIA GPU を含む非対応ハードウェアや、その他のエッジ SDK で Roboflow Inference を実行します。
- [構成](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration.md): セルフホスト型 Roboflow Inference サーバーの構成、保護、監視 - コンテナーオプション、環境変数、HTTPS、入力形式、メトリクス。
- [セルフホスト型サーバーの保護](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/security.md): セルフホスト型 Inference を既定でローカルに保ち、誰が Workflows を実行できるかを選択し、モデル、メディア、転送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/serufuhosuto/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、ランタイム強化のために self-hosted Inference 設定を更新します。
- [Docker の構成オプション](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/docker-configuration.md): セルフホスト型 Roboflow Inference コンテナーの構成 - ネットワーク、CORS、NMS のデフォルト、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/serufuhosuto/inference-server/configuration/environment-variables.md): セルフホスト型 Roboflow Inference サーバーを制御する環境変数 - 実行プロバイダー、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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/inference-server/configuration/video-configuration.md): 管理対象の動画ワーカーの制限を設定し、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/serufuhosuto/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 を使用して、セルフホスト型 Roboflow Inference サーバーを HTTPS で提供します。
- [受け入れ可能な入力形式](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/input-formats.md): セルフホスト型 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 画像取得など、より安全性の低いものを無効化する方法。
- [Inference Server テレメトリ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/telemetry.md): Prometheus メトリクスと Docker コンテナー統計を使って、セルフホスト型 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/serufuhosuto/inference-server/architecture.md): Roboflow Inference のアーキテクチャ概要 - 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/serufuhosuto/inference-library.md): サーバーなし、HTTP の往復なしで、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 Inference GPU をインストール](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-library/bare-metal-gpu-windows.md): Docker を使わずに、Windows で NVIDIA CUDA と cuDNN を備えた 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/serufuhosuto/sdks.md): Web ブラウザー、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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/sdks/luxonis-oak.md): Myriad X VPU アクセラレーションを使用して、Roboflow Train のモデルを OpenCV AI Kit にデプロイします。
- [OpenMV](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/sdks/openmv.md): 極めて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/serufuhosuto/sdks/lens-studio.md): Snap Lens の構築に使用するため、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/serufuhosuto/sdks/lens-studio/changelog-lens-studio.md): Lens Studio 統合に関する公開変更の一覧
- [Web ブラウザー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/sdks/web-browser.md): Web ブラウザー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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/sdks/web-browser/inferencejs.md): ブラウザー上のエッジでリアルタイム推論を、inference.js を使って実行します
- [Web inference-sdk](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/sdks/web-browser/web-inference-sdk.md): inference-sdk を使用して、Roboflow cloud 上でブラウザー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/serufuhosuto/enterprise.md): Secure Gateway、オフラインモード、Kubernetes などの高度な Roboflow Enterprise デプロイ機能。
- [Docker Compose](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/docker-compose.md): Roboflow inference サーバーを他の docker コンテナーと並行して実行し、Docker Compose でマルチコンテナーアプリケーションを構築します。
- [Kubernetes](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/kubernetes.md): Kubernetes 上での Roboflow Inference 入門
- [ライセンスサーバー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/license-server.md): Roboflow License 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 内へプロキシできます
- [オフラインモード](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/offline-mode.md): Roboflow Enterprise の顧客は、オフラインでモデルをデプロイできます。
- [並列 HTTP API](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/parallel-http-api.md): Roboflow Inference の並列 HTTP サーバーを実行し、推論リクエストを非同期に処理してスループットを高め、レイテンシを低減します。
- [MicroShift 上の Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/secure-gateway-microshift.md): Secure Gateway 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、Red Hat Device Edge 上にデプロイします。
- [Podman を使った RHEL 上の Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/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 コンテナーとして実行します。
- [Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/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ーイメージをローカルにキャッシュします。
- [Stream Management API](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/stream-management-api.md): Stream Management API を使用して 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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager.md): エッジハードウェア上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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/setting-up.md): デバイスのセットアップ、ストリームの追加、Deployment Manager でのアラート設定を行う手順を段階的に説明します。
- [デバイスを追加](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-device.md): Deployment Manager を使用して Workflow をデプロイするために必要なすべてを含む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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-stream.md): Workflow を実行するために使用できるストリームの構成方法を学びます。
- [ハードウェア要件](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/setting-up/hardware-requirements.md): Deployment Manager のサポート対象ハードウェア、カメラ、ネットワーク、外向きトラフィックの要件。
- [デバイスアラートを設定](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/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 の問題に関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の設定](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/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間帯のみに適用されるよう、メンテナンスウィンドウをスケジュールします。
- [変更の作成](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes.md): Deployment Manager の下ですでに実行されている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/serufuhosuto/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され、スコープ設定され、表示され、失効されるか。
- [AI1 カメラ設定を構成](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes/configure-ai1-camera-settings.md): AI1 デバイス上で、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/serufuhosuto/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 アドレス設定、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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes/delete-a-stream.md): ストリームを完全に終了し、Deployment Manager ダッシュボードからその設定を削除します。
- [Deployment Manager を再デプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes/redeploy-deployment-manager.md): 障害後に Roboflow 設定を復旧するため、既存のデバイス上に 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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes/soft-reset-poe-port.md): ダッシュボードから PoE ポートの電源を入れ直し、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回復します。
- [ストリームを一時停止・再開](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes/stop-a-stream.md): 実行中の動画ストリーム上の 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/serufuhosuto/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。
- [デバイス構成を更新](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-a-stream.md): Deployment Manager で構成されたストリームを表示する方法を学びます。
- [デバイスログを表示](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-device-logs.md): エッジデバイスで実行されている 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/serufuhosuto/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、バックアップ進捗、利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/serufuhosuto/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、サービスコンテナー、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/serufuhosuto/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、任意のエッジコンテナーサービス。
- [Event Store](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/services/event-store.md): 自動保持、ストレージ制限、任意のクラウドバックアップを備えて、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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/services/event-store/rest-api.md): イベントスキーマと管理ルートを含む、オンデバイス 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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/services/rtsp-simulator.md): カメラなしで推論パイプラインをテストするため、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ます。