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# 모델 또는 Workflow 배포

Roboflow에 훈련되거나 업로드된 Workflow와 모델을 배포하는 방법을 알아봅니다.

우리는 모델과 워크플로우 모두에 대해 관리형 배포와 자체 호스팅 배포를 모두 지원합니다. 학습된 모델은 그 [모델 ID](https://docs.roboflow.com/models/model-ids) 배포하거나 추론을 실행할 때.

## 관리형 배포

이 옵션은 Roboflow의 클라우드 인프라를 활용하여 모델과 워크플로우를 실행하므로, 자체 하드웨어나 소프트웨어를 관리할 필요가 없습니다.

<table data-view="cards" data-search="false"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">표지 이미지</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>서버리스 클라우드 API</strong></td><td>즉시 시작하고 자동으로 확장하세요.</td><td><a href="https://1826078061-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FoksNmwps1HmYr8TqHDnX%2Fuploads%2Fgit-blob-fd0e398e4756979a38115bb06a4cc42fcc039063%2Fserverless-bg.png?alt=media">serverless-bg.png</a></td><td><a href="/deployment/ko/roboflow-cloud/serverless-api.md">서버리스 클라우드 API</a></td></tr><tr><td><strong>전용 배포</strong></td><td>대규모 모델과 예측 가능한 워크로드에 적합합니다.</td><td><a href="https://1826078061-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FoksNmwps1HmYr8TqHDnX%2Fuploads%2Fgit-blob-f98b53fff47372ccaed88f4a9c8f52933b5315e5%2Fbox-bg.png?alt=media">box-bg.png</a></td><td><a href="/deployment/ko/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md">전용 배포</a></td></tr><tr><td><strong>배치 처리</strong></td><td>저장된 데이터를 비용 효율적으로 처리합니다.</td><td><a href="https://1826078061-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FoksNmwps1HmYr8TqHDnX%2Fuploads%2Fgit-blob-c9e1262339398334b7ecdf8e2e91efaf0156fd63%2Fbatchpbg.png?alt=media">batchpbg.png</a></td><td><a href="/deployment/ko/roboflow-cloud/batch-processing.md">배치 처리</a></td></tr></tbody></table>

## 자체 호스팅 배포

직접 관리하는 인프라에서 Inference를 실행하세요. 런타임으로 시작한 다음, 여러 장치군을 관리해야 하는 경우 Deployment Manager를 추가하세요.

<table data-view="cards" data-search="false"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">표지 이미지</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Inference 실행</strong></td><td>Inference Server, Inference Library 또는 다른 SDK를 선택하세요.</td><td><a href="https://1826078061-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FoksNmwps1HmYr8TqHDnX%2Fuploads%2Fgit-blob-11c8f3586195d8e8fb33bad92ceba68778aae3f6%2Fimg-card-run-inference.svg?alt=media">img-card-run-inference.svg</a></td><td><a href="/deployment/ko/self-hosted/self-hosted.md">자체 호스팅 배포</a></td></tr><tr><td><strong>장치군 관리</strong></td><td>장치 전반에 Inference를 배포, 업데이트 및 모니터링하세요.</td><td><a href="https://1826078061-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FoksNmwps1HmYr8TqHDnX%2Fuploads%2Fgit-blob-0cc1f4e6e48a487e1120624bf07333ec8aeb8bfe%2Fimg-card-manage-fleet.svg?alt=media">img-card-manage-fleet.svg</a></td><td><a href="/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager.md">Deployment Manager</a></td></tr></tbody></table>

{% hint style="info" %}
Deployment Manager는 Enterprise 플랜에서 사용할 수 있습니다. 두 옵션 모두 직접 관리하는 인프라에서 실행됩니다.
{% endhint %}

<details>

<summary>Inference란 무엇인가요?</summary>

{% hint style="info" %}
컴퓨터 비전에서 추론은 학습된 모델을 사용해 새로운 이미지나 비디오를 분석하고 예측을 생성하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 객체 감지 모델은 비디오 스트림에서 객체를 식별하고 위치를 찾는 데 사용될 수 있고, 분류 모델은 내용에 따라 이미지를 범주화하는 데 사용될 수 있습니다.
{% endhint %}

[***Roboflow Inference***](/deployment/ko/self-hosted/self-hosted.md) 은 컴퓨터 비전 모델과 워크플로우를 배포하기 위한 강력하고 유연한 프레임워크를 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. 이는 Roboflow의 대부분의 관리형 배포 서비스를 구동하는 엔진입니다. 자체 호스팅할 수도 있고, 엣지 디바이스에 비전 워크플로우를 배포하는 데 사용할 수도 있습니다. Roboflow Inference는 다음을 포함한 다양한 기능과 역량을 제공합니다:

* 객체 감지, 분류, 인스턴스 분할 등을 포함한 다양한 모델 아키텍처와 작업을 지원합니다.
* 수백 개의 빌딩 블록 중에서 선택하여 서로 다른 모델, 사전 구축된 로직, 외부 애플리케이션을 결합함으로써 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주는 Workflows입니다.
* CPU, GPU, NVIDIA Jetson과 같은 엣지 디바이스를 포함한 다양한 장치에서 최적화된 성능을 위한 하드웨어 가속.
* 리소스를 효율적으로 사용하기 위한 멀티프로세싱.
* 비디오 스트림을 원활하게 처리하기 위한 비디오 디코딩.
* 배포를 간소화하기 위한 HTTP 인터페이스, API 및 Docker 이미지
* Roboflow의 호스팅 배포 옵션 및 Roboflow 플랫폼과의 통합.

</details>

<details>

<summary>워크플로우란 무엇인가요?</summary>

[워크플로우](https://docs.roboflow.com/workflows) 서로 다른 모델, 사전 구축된 로직, 외부 애플리케이션을 결합하여 복잡한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다. 정교한 컴퓨터 비전 파이프라인을 설계하고 배포할 수 있는 시각적 로우코드 환경을 제공합니다.

Workflows를 사용하면 다음이 가능합니다:

* 여러 모델을 연결하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
* 애플리케이션에 사용자 지정 로직과 의사 결정을 추가할 수 있습니다.
* 외부 시스템 및 API와 통합할 수 있습니다.
* 이미지와 비디오에서 객체를 추적, 계수, 시간 측정, 측정 및 시각화합니다.

</details>

## 적절한 배포 옵션 선택

최적의 배포 옵션은 워크로드가 실시간인지 대량 처리인지, 허용할 수 있는 지연 시간이 어느 정도인지, 데이터가 어디에 있는지, 그리고 얼마나 많은 인프라를 관리하고 싶은지에 따라 달라집니다. 다음을 참조하세요: [배포 옵션 선택](/deployment/ko/choosing-a-deployment.md) 모든 옵션을 나란히 비교하고 선택에 도움이 되는 간단한 의사 결정 흐름을 보려면.

## 프로덕션으로 전환하기

출시하기 전에 다음을 살펴보세요: [프로덕션 준비 체크리스트](/deployment/ko/production-checklist.md) 오류 처리, 재시도, 타임아웃, 속도 제한 및 확장 지침을 위해.