> 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/ko/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md). # 전용 배포 ## 소개 전용 배포는 Roboflow가 관리하는 프라이빗 클라우드 서버로, 컴퓨터 비전 모델과 워크플로를 사용자에게 전용으로 할당된 리소스에서 실행합니다. 자체 인프라를 프로비저닝하거나 유지 관리하지 않고도 추론을 제공할 수 있으며, 시간당 과금과 워크스페이스 API 키를 통한 안전한 접근을 지원합니다. 개발, 테스트 또는 프로덕션 트래픽에 대해 일관되고 전용화된 성능이 필요할 때 사용하세요. ### **전용 배포란 무엇인가요?** 전용 배포는 Roboflow가 관리하는 프라이빗 클라우드 서버로, 컴퓨터 비전 모델을 실행하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 모델에는 다음이 포함될 수 있습니다: * 객체 탐지 * 이미지 세분화 * 분류 * 키포인트 탐지 * Roboflow에서 학습된 경우 CLIP과 같은 파운데이션 모델 * Roboflow 워크플로(로우코드 비전 애플리케이션) * ...그리고 훨씬 더 많습니다! ### **전용 배포의 장점** * **머신 비전 비즈니스 문제에 집중하고, 인프라는 저희에게 맡기세요:** 클라우드 제공업체 가입, 서버 설치 및 보안 설정, TLS 인증서 관리, 서버 관리, 패치, 업데이트 등을 걱정할 필요 없이 몇 번의 클릭만으로 추론 제공 인프라를 가동할 수 있습니다. * **전용 리소스:** 사용자 전용으로 할당된 클라우드 서버를 받아 모델에 대해 일관된 성능을 보장합니다. * **안전한 접근:** 전용 배포는 워크스페이스의 고유 API 키로 접근할 수 있으며, 안전한 통신을 위해 HTTPS를 사용합니다. * **간편한 통합:** 각 배포에는 다음 아래의 서브도메인이 할당됩니다 `roboflow.cloud`로, 애플리케이션과의 통합을 간소화합니다. * **시간당 과금:** 서버가 존재하는 동안에만 요금이 부과됩니다(1분 단위로 과금). * **자동 일시 중지 및 재개**: 전용 배포는 구성 가능한 비활성 기간이 지나면 자동으로 일시 중지됩니다. `dev-cpu` 또는 `dev-gpu` 배포 유형의 경우 이 기간은 1시간으로 고정되어 있습니다. API 키가 포함된 요청을 보내면 빠르게 재개할 수 있습니다. 이 기능은 비용 절감을 돕기 위해 설계되었습니다. ### **현재 제한 사항** * 모든 전용 배포는 현재 미국 기반 데이터 센터에서 호스팅됩니다. 다른 지역의 사용자는 더 높은 지연 시간을 경험할 수 있습니다. 미국 외 지역에 계신 경우 맞춤형 솔루션에 대해 문의해 주세요. 네트워크 지연 시간을 줄이는 데 도움을 드릴 수 있습니다. * 전용 배포는 Core 및 Enterprise 요금제 워크스페이스에서 사용할 수 있습니다. [Roboflow 요금제](https://roboflow.com/pricing). ### 전용 배포 유형 Roboflow는 dev-cpu, dev-gpu, prod-cpu, prod-gpu의 4가지 전용 배포 유형을 제공합니다. dev-cpu와 dev-gpu는 개발 및 테스트용으로 설계되어 몇 시간 후 자동으로 삭제되며, prod-cpu와 prod-gpu는 영구적이며 대규모 프로덕션 트래픽 제공에 이상적입니다.
유형기능
dev-cpu

휘발성: 3시간 후 자동으로 삭제됩니다

CPU: 모델 추론은 CPU에서 수행할 수 있습니다

이상적인 용도 통합 테스트 및 프로토타이핑 애플리케이션

dev-gpu

휘발성: 3시간 후 자동으로 삭제됩니다

통합 테스트에 이상적입니다 및 프로토타이핑 애플리케이션

GPU: 모델에 GPU 가속이 필요합니다(예: Florence 2)

이상적인 용도 통합 테스트 및 프로토타이핑 애플리케이션

prod-cpu

영구적: 전용 서브도메인 <some-name>.roboflow.cloud

CPU: 모델 추론은 CPU에서 수행할 수 있습니다

이상적인 용도 프로덕션 트래픽 제공

prod-gpu

영구적: 전용 서브도메인 <some-name>.roboflow.cloud

GPU: 모델에 GPU 가속이 필요합니다(예: Florence 2)

이상적인 용도 프로덕션 트래픽 제공

### **청구 정보** GPU 배포(dev-gpu, prod-gpu)의 요금은 **1 credit/hour**이며, CPU 배포(dev-cpu, prod-cpu)의 요금은 **0.25 credit/hour**. 전용 배포 서버로 전송된 요청 수를 기준으로 과금받고 싶으시다면, [여기를 클릭해 영업팀에 문의하세요](https://roboflow.com/sales). 모든 전용 배포 서버는 [Roboflow Inference](/deployment/ko/self-hosted/self-hosted.md)인 오픈소스 추론 서버를 실행합니다. [Roboflow Inference 문서](/deployment/ko/self-hosted/self-hosted.md) 를 검토하여 제공되는 모든 기능에 대해 자세히 알아보세요. ### 유용한 링크 * [전용 배포 생성 방법(Roboflow 앱)](/deployment/ko/roboflow-cloud/dedicated-deployments/create-a-dedicated-deployment.md) * [전용 배포 생성 방법(Roboflow CLI)](/deployment/ko/roboflow-cloud/dedicated-deployments/create-a-dedicated-deployment.md#create-a-dedicated-deployment-with-the-cli) * [전용 배포 사용 방법](/deployment/ko/roboflow-cloud/dedicated-deployments/make-requests-to-a-dedicated-deployment.md) * [HTTP API](#http-api) ## HTTP API [전용 배포](/deployment/ko/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md) 는 예측 가능한 지연 시간과 높은 처리량으로 Roboflow 모델을 실행하는 관리형 GPU 머신입니다. 이들은 다음에 호스팅된 전용 서비스에서 관리됩니다 `https://roboflow.cloud`로, 메인 `https://api.roboflow.com` REST API. 이 섹션은 관리 엔드포인트(create, get, list, pause, resume, delete, logs, usage)를 문서화합니다. 배포가 실행된 후 추론을 수행하는 방법은 다음을 참조하세요. [이미지에서 모델 실행](/deployment/ko/roboflow-cloud/serverless-api.md#http-api). {% hint style="info" %} 아래의 "에지 디바이스" 문서는 [Deployment Manager](/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager.md#http-api) 는 별도의 제품입니다. 전용 배포는 Roboflow 클라우드의 관리형 GPU 머신이며, Deployment Manager 디바이스는 다음을 실행하는 온프레미스 하드웨어입니다 [Roboflow Inference](/deployment/ko/self-hosted/self-hosted.md). {% endhint %} **기본 URL:** `https://roboflow.cloud` `api_key` 는 쿼리 매개변수로(또는 다음 요청 본문에 `POST` 엔드포인트)마다 전달됩니다. 응답 코드를 확인하세요. 만약 `200`라면 응답 본문을 JSON 객체로 디코딩하고, 그렇지 않으면 응답 본문에는 문자열 형태의 오류 메시지가 들어 있습니다. ### 머신 유형 목록 조회 `GET` `/machine_types` ```bash curl "https://roboflow.cloud/machine_types?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" ``` **응답** ```json { "machine_types": [ { "name": "gpu-small", "description": "1× T4, 4 vCPU, 16 GB RAM" }, { "name": "gpu-medium", "description": "1× L4, 8 vCPU, 32 GB RAM" } ] } ``` ### 배포 생성 `POST` `/add` **본문** (JSON)
이름유형설명필수
api_key문자열워크스페이스 API 키.true
creator_email문자열워크스페이스 구성원의 이메일.true
deployment_name문자열워크스페이스 내에서 고유한 이름.true
machine_type문자열에서 /machine_types.true
durationfloat자동 정리 전 시간. 기본값 3.false
delete_on_expirationbooleantrue 만료 시 삭제; false 일시 중지.false
inference_version문자열추론 서버 버전. 기본값 latest.false
min_replicasinteger최소 복제본 수. 기본값 1.false
max_replicasinteger최대 복제본 수. 기본값 1.false
```bash curl -X POST "https://roboflow.cloud/add" \ -H "Content-Type: application/json" \\ -d '{ "api_key": "'$ROBOFLOW_API_KEY'", "creator_email": "me@company.com", "deployment_name": "my-deployment", "machine_type": "gpu-small", "duration": 8, "delete_on_expiration": true }' ``` 배포는 비동기적으로 프로비저닝됩니다. 다음을 폴링하세요 `GET /get` 까지 `status == "ready"`. **응답 예시** ```json { "deployment_id": "IwzJ5YLQ0iDhwzqoh3Ae", "deployment_name": "dev-testing", "machine_type": "dev-gpu", "creator_email": YOUR_EMAIL_ADDRESS, "creator_id": YOUR_USER_ID, "subdomain": "dev-testing", "domain": "dev-testing.roboflow.cloud", "duration": 3.0, "inference_version": "0.45.0", "max_replicas": 1, "min_replicas": 1, "num_replicas": 0, "status": "pending", "workspace_id": YOUR_WORKSPACE_ID, "workspace_url": YOUR_WORKSPACE_URL } ``` **응답 스키마** | 필드 | 유형 | 설명 | | ------------------- | ------- | -------------------------------------------------------------- | | `deployment_id` | 문자열 | 배포의 고유 식별자. | | `deployment_name` | 문자열 | 배포에 지정한 이름. | | `machine_type` | 문자열 | 다음 중 하나 `dev-cpu`, `dev-gpu`, `prod-cpu`, `prod-gpu`. | | `creator_email` | 문자열 | 배포를 생성한 사용자의 이메일. | | `creator_id` | 문자열 | 다음에 해당하는 사용자 ID `creator_email`. | | `subdomain` | 문자열 | 항상 다음과 같지는 않음 `deployment_name` — 서브도메인이 이미 사용 중이면 접미사가 추가됩니다. | | `domain` | 문자열 | 배포 엔드포인트의 전체 도메인. | | `duration` | float | 배포가 실행된 시간(시간). | | `inference_version` | 문자열 | 배포에서 실행 중인 추론 서버 버전. | | `min_replicas` | integer | 최소 복제본 수. | | `max_replicas` | integer | 최대 복제본 수. | | `num_replicas` | integer | 현재 사용 가능한 복제본 수. | | `상태` | 문자열 | 현재 배포 상태. | | `workspace_id` | 문자열 | 소유 워크스페이스의 ID. | | `workspace_url` | 문자열 | 소유 워크스페이스의 URL 슬러그. | ### 배포 가져오기 `GET` `/get?api_key=...&deployment_name=...` **쿼리 매개변수** | 이름 | 유형 | 필수 | 설명 | | ----------------- | --- | -- | ------------- | | `api_key` | 문자열 | 예 | 워크스페이스 API 키. | | `deployment_name` | 문자열 | 예 | 가져올 배포의 이름. | ```bash curl "https://roboflow.cloud/get?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&deployment_name=my-deployment" ``` **응답** (다음과 동일한 스키마: [배포 생성](#create-a-deployment) 응답) ```json { "deployment_name": "my-deployment", "status": "ready", "machine_type": "gpu-small", "public_url": "https://my-deployment.roboflow.cloud", "created_at": "2026-05-01T17:05:33.000Z", "expires_at": "2026-05-02T01:05:33.000Z" } ``` ### 배포 목록 조회 `GET` `/list?api_key=...` **쿼리 매개변수** | 이름 | 유형 | 필수 | 설명 | | -------------- | --- | --- | --------------------------- | | `api_key` | 문자열 | 예 | 워크스페이스 API 키. | | `show_expired` | 문자열 | 아니요 | 만료된 배포를 포함합니다. 기본값 `false`. | | `show_deleted` | 문자열 | 아니요 | 삭제된 배포를 포함합니다. 기본값 `false`. | ```bash curl "https://roboflow.cloud/list?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" ``` **응답** 각 항목이 다음과 동일한 스키마를 갖는 전용 배포 항목 목록입니다. [배포 생성](#create-a-deployment) 응답. ```json [ { "deployment_id": "IwzJ5YLQ0iDhwzqoh3Ae", "deployment_name": "dev-testing", "machine_type": "dev-gpu", "creator_email": YOUR_EMAIL_ADDRESS, "creator_id": YOUR_USER_ID, "subdomain": "dev-testing", "domain": "dev-testing.roboflow.cloud", "duration": 3.0, "inference_version": "0.45.0", "max_replicas": 1, "min_replicas": 1, "num_replicas": 0, "status": "pending", "workspace_id": YOUR_WORKSPACE_ID, "workspace_url": YOUR_WORKSPACE_URL } ] ``` ### 로그 `GET` `/get_log?api_key=...&deployment_name=...&from_timestamp=...&to_timestamp=...&max_entries=...` **쿼리 매개변수** | 이름 | 유형 | 필수 | 설명 | | ----------------- | ------- | --- | --------------------------------------------------------------------- | | `api_key` | 문자열 | 예 | 워크스페이스 API 키. | | `deployment_name` | 문자열 | 예 | 로그를 읽을 배포. | | `max_entries` | integer | 아니요 | 반환할 로그 항목 수. 기본값 `50`. | | `from_timestamp` | 문자열 | 아니요 | [ISO 8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) 시작 시간. 기본값은 1시간 전. | | `to_timestamp` | 문자열 | 아니요 | [ISO 8601](https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601) 종료 시간. 기본값은 현재 시각. | ```bash curl "https://roboflow.cloud/get_log?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&deployment_name=my-deployment&max_entries=200" ``` `from_timestamp` 및 `to_timestamp` 는 ISO-8601 문자열입니다. 가장 최근 로그를 다음 시점까지 가져오려면 생략하세요 `max_entries`. **응답 예시** ```json [ { "insert_id": "gpwrgrw55p7b9jdq", "payload": "INFO: 10.18.0.38:46296 - \"GET /info HTTP/1.1\" 200 OK", "severity": "INFO", "timestamp": "2025-01-22T13:23:14.209436+00:00" }, { "insert_id": "mbieh16zdjvqp81j", "payload": "INFO: 10.18.0.38:46294 - \"GET /info HTTP/1.1\" 200 OK", "severity": "INFO", "timestamp": "2025-01-22T13:23:14.208738+00:00" } ] ``` **응답 스키마** 각 항목이 다음 속성을 갖는 로그 항목 목록입니다: | 필드 | 유형 | 설명 | | ----------- | --- | -------------- | | `insert_id` | 문자열 | 로그 항목의 고유 식별자. | | `payload` | 문자열 | 로그 내용. | | `severity` | 문자열 | 로그 수준. | | `timestamp` | 문자열 | 항목이 기록된 시점. | ### 사용량 워크스페이스 전체: `GET` `/usage_workspace?api_key=...&from_timestamp=...&to_timestamp=...` 배포별: `GET` `/usage_deployment?api_key=...&deployment_name=...&from_timestamp=...&to_timestamp=...` ```bash curl "https://roboflow.cloud/usage_workspace?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&from_timestamp=2026-04-01T00:00:00Z&to_timestamp=2026-05-01T00:00:00Z" ``` ### 일시 중지 / 재개 / 삭제 `POST` `/pause` `POST` `/resume` `POST` `/delete` **본문** (JSON) | 이름 | 유형 | 필수 | 설명 | | ----------------- | --- | -- | ------------- | | `api_key` | 문자열 | 예 | 워크스페이스 API 키. | | `deployment_name` | 문자열 | 예 | 작업을 수행할 배포. | ```bash curl -X POST "https://roboflow.cloud/pause" \ -H "Content-Type: application/json" \\ -d '{"api_key": "'$ROBOFLOW_API_KEY'", "deployment_name": "my-deployment"}' ``` 동일한 본문 형식이 다음에도 적용됩니다 `/resume` 및 `/delete`. **응답 예시** ```json { "message": "OK" } ``` ## Python SDK [전용 배포](/deployment/ko/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md) 은 예측 가능한 지연 시간과 높은 처리량으로 Roboflow 모델을 실행하는 관리형 GPU 머신입니다. SDK는 다음을 통해 이를 관리합니다 `roboflow.adapters.deploymentapi` 어댑터 - 고수준 `Workspace` 클래스는 현재 배포 메서드를 노출하지 않습니다. 각 함수는 다음을 반환합니다 `(status_code, body)` 튜플이므로 HTTP 결과에 따라 분기할 수 있습니다: ```python from roboflow.adapters import deploymentapi status, body = deploymentapi.list_deployment("YOUR_API_KEY") if status == 200: for d in body.get("deployments", []): print(d["deployment_name"], d["status"]) 그 외: print("Failed:", body) ``` ### 사용 가능한 머신 유형 목록 조회 ```python from roboflow.adapters import deploymentapi status, body = deploymentapi.list_machine_types("YOUR_API_KEY") for m in body.get("machine_types", []): print(m["name"], m.get("description")) ``` ### 배포 생성 ```python status, body = deploymentapi.add_deployment( api_key="YOUR_API_KEY", creator_email="me@company.com", # 워크스페이스 구성원이어야 함 machine_type="gpu-small", duration=8, # 시간 delete_on_expiration=True, deployment_name="my-deployment", inference_version=None, # None → 최신 ) ``` 배포는 비동기적으로 프로비저닝됩니다. 다음을 폴링하세요 `get_deployment` 까지 `status == "ready"`. ### 배포 세부 정보 가져오기 ```python status, body = deploymentapi.get_deployment("YOUR_API_KEY", "my-deployment") print(body["status"], body.get("public_url")) ``` ### 일시 중지 / 재개 / 삭제 ```python deploymentapi.pause_deployment("YOUR_API_KEY", "my-deployment") deploymentapi.resume_deployment("YOUR_API_KEY", "my-deployment") deploymentapi.delete_deployment("YOUR_API_KEY", "my-deployment") ``` ### 로그 ```python import datetime as dt status, body = deploymentapi.get_deployment_log( api_key="YOUR_API_KEY", deployment_name="my-deployment", from_timestamp=dt.datetime.utcnow() - dt.timedelta(hours=1), to_timestamp=dt.datetime.utcnow(), max_entries=200, ) for entry in body.get("logs", []): print(entry["timestamp"], entry["message"]) ``` ### 사용량 ```python status, ws_usage = deploymentapi.get_workspace_usage( api_key="YOUR_API_KEY", from_timestamp=dt.datetime(2026, 4, 1), to_timestamp=dt.datetime(2026, 5, 1), ) status, dep_usage = deploymentapi.get_deployment_usage( api_key="YOUR_API_KEY", deployment_name="my-deployment", from_timestamp=dt.datetime(2026, 4, 1), to_timestamp=dt.datetime(2026, 5, 1), ) ``` ### 전용 배포에 대해 추론 실행 배포가 준비되면 추론 SDK 호출의 대상을 해당 `public_url` 로 지정하세요(다음에서 반환됨 `get_deployment`): ```python from inference_sdk import InferenceHTTPClient client = InferenceHTTPClient(api_url=body["public_url"], api_key="YOUR_API_KEY") result = client.infer("photo.jpg", model_id="my-detector/3") ``` ## CLI 다음을 생성, 모니터링, 관리할 수 있습니다 [전용 배포](/deployment/ko/roboflow-cloud/dedicated-deployments.md) 명령줄에서. ### 배포 목록 조회 ```bash roboflow deployment list ``` ### 머신 유형 목록 조회 ```bash roboflow deployment machine-type ``` ### 배포 생성 ```bash roboflow deployment create -m -e ``` #### 옵션 | 플래그 | 설명 | | --------------------------- | ------------------------------------------------------ | | `-m`, `--machine-type` | 머신 유형(필수). 실행 `deployment machine-type` 을 통해 옵션을 확인하세요 | | `-e`, `--email` | 사용자 이메일, 워크스페이스 구성원이어야 함(필수) | | `--duration` | 시간 단위 지속 시간(기본값: 3) | | `--inference-version` | 추론 서버 버전(기본값: 최신) | | `--no-delete-on-expiration` | 만료 시 배포 유지 | | `--wait` | 배포가 준비될 때까지 대기 | 예시: ```bash roboflow deployment create my-deployment -m gpu-small -e me@company.com --duration 8 ``` ### 배포 세부 정보 가져오기 ```bash roboflow deployment get ``` 보류 중인 배포가 준비될 때까지 기다리기: ```bash roboflow deployment get my-deployment --wait ``` ### 로그 보기 ```bash roboflow deployment log ``` 실시간으로 로그를 متابعة: ```bash roboflow deployment log my-deployment -f ``` #### 옵션 | 플래그 | 설명 | | ------------------ | --------------------------- | | `-d`, `--duration` | 로그 창의 초 단위 길이(기본값: 3600) | | `-n`, `--tail` | 끝에서 표시할 줄 수(최대 50, 기본값: 10) | | `-f`, `--follow` | 로그 출력을 계속 추적 | ### 사용량 통계 워크스페이스 전체 사용량 가져오기: ```bash roboflow 배포 사용량 ``` 특정 배포의 사용량을 가져오려면: ```bash roboflow deployment usage my-deployment ``` #### 옵션 | 플래그 | 설명 | | -------- | --------------- | | `--from` | 시작 시간(ISO 8601) | | `--to` | 종료 시간(ISO 8601) | ### 일시 중지, 재개, 삭제 ```bash roboflow deployment pause my-deployment roboflow deployment resume my-deployment roboflow deployment delete my-deployment ``` ### JSON 출력 모든 배포 명령은 지원합니다 `--json`: ```bash roboflow deployment list --json roboflow deployment get my-deployment --json ```