> 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/serufuhosuto.md).

# セルフホスト

- [セルフホストデプロイメント](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、Roboflow のモデルや Workflow を自分のハードウェア上で実行します。
- [Inference Server](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、組み込みの 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 またはネイティブの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要件と OS 要件、およびテスト済み・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/serufuhosuto/inference-server/install/linux.md): Inference CLI、Docker、または Docker Compose を使用して、CPU、GPU、TensorRT 上で Linux に Roboflow Inference Server をインストールして実行します。
- [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 を使用して、CPU、GPU、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 MPS アクセラレーションを使って Docker 外で、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 固有のコンテナー、TensorRT アクセラレーション、Docker Compose を使用して、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 を使用して 64 ビットの Raspberry Pi 4 または 5 に Roboflow Inference Server をインストールし、期待できる性能について説明します。
- [独自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、独自の AWS、Azure、または GCP インフラストラクチャ上で 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/serufuhosuto/inference-server/install/cloud/azure.md): Inference CLI と SkyPilot を使用して、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/serufuhosuto/inference-server/install/cloud/gcp.md): Inference CLI と SkyPilot を使用して、Google Cloud Platform の compute VM 上に Roboflow Inference サーバーをデプロイします。
- [その他のデバイスを使う](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/install/other.md): 非対応ハードウェア上で Roboflow Inference を実行します。これには、代替の ONNX Runtime 実行プロバイダーを通じた非 NVIDIA GPU や、その他のエッジ SDK が含まれます。
- [構成](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration.md): セルフホストの Roboflow Inference サーバーを設定、保護、監視します。コンテナーオプション、環境変数、HTTPS、入力形式、メトリクスを含みます。
- [Docker の構成オプション](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/docker-configuration.md): セルフホストの Roboflow Inference コンテナーを設定します。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 を含みます。
- [Inference Server の環境変数](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/environment-variables.md): セルフホストの 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、セキュリティを含みます。
- [セルフホストサーバーの保護](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/security.md): ネットワーク分離、認証、TLS、カスタム Python 制限、URL 画像入力に対する SSRF 制御を使って、セルフホストの Roboflow Inference サーバーを保護します。
- [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 を使って、セルフホストの 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): セルフホストの Roboflow Inference サーバーで受け入れ可能な入力形式と、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化する方法。
- [Inference Server のテレメトリ](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用して、セルフホストの 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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/inference-library.md): inference パッケージを使って、自分の Python プロセス内でサーバーなし・HTTP なし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 上で 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 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): 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/serufuhosuto/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/serufuhosuto/sdks/lens-studio/changelog-lens-studio.md): Lens Studio 統合に関する公開変更点の一覧
- [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 で作成したコンピュータビジョンアプリケーションを 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): inference.js を使って、ブラウザー上のエッジでリアルタイム予測を実行します
- [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 クラウド上でブラウザーからリアルタイムの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 server 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 Roboflow Inference を始める
- [ライセンスサーバー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/license-server.md): Roboflow Deployment サーバーに必要なルートを、会社の DMZ 内へプロキシするために Roboflow License server を使用できます
- [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/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で処理してスループットを高め、レイテンシを下げます。
- [MicroShift 上の Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/secure-gateway-microshift.md): Red Hat Device Edge 上に Secure Gateway をデプロイします。ゲートウェイとその暗号化キャッシュは、Roboflow Deployment Manager によって管理される MicroShift ワークロードとして実行されます。
- [Podman を使用した 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 をデプロイします。ゲートウェイとその暗号化キャッシュは、Roboflow Deployment Manager によって管理される Podman コンテナとして実行されます。
- [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 内へプロキシし、モデルの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。
- [ストリーム管理 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 経由で統合し、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): Deployment Manager でデバイスをセットアップし、ストリームを追加し、アラートを設定する手順。
- [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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-stream.md): Workflow の実行に使用できるストリームを構成する方法を学びます。
- [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、外向き通信要件。
- [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 の問題について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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/setting-up/setup-maintenance-windows.md): メンテナンスウィンドウをスケジュールして、デプロイに影響する構成変更を合意済みの時間にのみ適用します。
- [変更の適用](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes.md): Deployment Manager で既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 用 API キー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes/api-keys-for-device-manager.md): デバイスを追加または削除するときに、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、取り消されるか。
- [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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes/configure-device-network.md): 設定タブから、デバイスの IP アドレス、ゲートウェイ、DNS、ホスト名をクラウド上で設定します。
- [デバイスを削除](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes/delete-a-device.md): もう使っていないデバイスを 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構成を削除します。
- [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 の構成を復旧するため、既存のデバイスへ 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): サポート対象のエッジデバイスで停止したカメラリンクを回復するために、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・再開](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes/trigger-a-stream.md): Triggered 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/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/making-changes/update-device-configuration.md): デバイス設定、サービスのバージョン、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 でデバイスの状態、ログ、ストリーム、Event Store のステータスを確認する方法。
- [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/serufuhosuto/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/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/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付きで、エッジデバイス上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): イベントスキーマや管理用ルートを含む、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): PLC Relay を構成して、Allen-Bradley、Modbus TCP、または Siemens S7 経由で PLC タグを読み書きします。
- [OPC UA サーバー](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/services/opc-ua-server.md): 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 OPC UA タグとしてデバイスデータを公開します。
- [RTSP シミュレーター](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/deployment-manager/services/rtsp-simulator.md): アップロードされ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。