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# Raspberry Pi にインストール

推論は Raspberry Pi 4 Model B と Raspberry Pi 5 で動作します。使用するのが [OS の 64 ビット版](https://www.raspberrypi.com/software/operating-systems/). SD カードの容量が十分に大きい場合は、64 ビット版の「デスクトップと推奨ソフトウェア付き Raspberry Pi OS」をおすすめします。

64 ビット版 OS をインストールしたら、 [Docker をインストールし、](https://docs.docker.com/engine/install/debian/)その後、Inference CLI を使って正しい Inference の Docker コンテナを自動的に選択、設定、起動します。

```bash
pip install inference-cli
inference server start
```

## ハードウェアアクセラレーション

Inference はまだ Raspberry Pi 上でのハードウェアアクセラレーションをサポートしていません。「Roboflow 3.0 Fast」の物体検出モデル（「nano」サイズの YOLO モデルに相当）では、Pi 4 で約 1 FPS、Pi 5 で約 4 FPS を想定してください。

Segment Anything のような大きなモデルや、Florence-2 のような VLM は、Pi の計算能力では厳しいでしょう。より高いフレームレートやより大きなモデルが必要な場合は、 [NVIDIA Jetson](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/install/jetson.md).

## コンテナを手動で起動する

コンテナ設定をより細かく制御したい場合は、自分で起動してください。

```bash
sudo docker run -d \\
    --name inference-server \\
    --read-only \\
    -p 9001:9001 \\
    --volume ~/.inference/cache:/tmp:rw \\
    --security-opt="no-new-privileges" \\
    --cap-drop="ALL" \\
    --cap-add="NET_BIND_SERVICE" \\
    roboflow/roboflow-inference-server-cpu:latest
```

## Docker Compose

アプリケーションで Docker Compose を使う場合、同等の YAML は次のとおりです。

```yaml
version: "3.9"

services:
  inference-server:
    container_name: inference-server
    image: roboflow/roboflow-inference-server-cpu:latest

    read_only: true
    ports:
      - "9001:9001"

    volumes:
      - "${HOME}/.inference/cache:/tmp:rw"

    security_opt:
      - no-new-privileges
    cap_drop:
      - ALL
    cap_add:
      - NET_BIND_SERVICE
```

{% hint style="info" %}
Roboflow Enterprise プランでは次が追加されます [Helm チャート](https://github.com/roboflow/inference/tree/main/inference/enterprise/helm-chart) Kubernetes デプロイメント、OT ネットワーク向けのネットワークソリューション、およびカスタマイズされたサポートとインストールパッケージ向けです。 [営業チームにお問い合わせください](https://roboflow.com/sales) 詳細はこちら。
{% endhint %}

## 次の手順

* [モデルを実行する](/deployment/ja/serufuhosuto/self-hosted.md#run-a-model) 新しいサーバーに対して。
* [Dockerの設定オプション](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/docker-configuration.md) ポート、キャッシュ、モデル制限用の。
* [セルフホスト型サーバーのセキュリティ保護](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/security.md) localhost の外部に公開する前に。