전용 배포

Roboflow의 전용 서버에서 비전 모델 실행

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.cloud로, 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.

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.

유형	기능
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/hour이며, 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.

모든 전용 배포 서버는 Roboflow Inference인 오픈소스 추론 서버를 실행합니다. Roboflow Inference 문서 를 검토하여 제공되는 모든 기능에 대해 자세히 알아보세요.

유용한 링크

• 전용 배포 생성 방법(Roboflow 앱)

• 전용 배포 생성 방법(Roboflow CLI)

• 전용 배포 사용 방법

• HTTP API

HTTP API

전용 배포 는 예측 가능한 지연 시간과 높은 처리량으로 Roboflow 모델을 실행하는 관리형 GPU 머신입니다. 이들은 다음에 호스팅된 전용 서비스에서 관리됩니다 https://roboflow.cloud로, 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.

아래의 "에지 디바이스" 문서는 Deployment Manager 는 별도의 제품입니다. 전용 배포는 Roboflow 클라우드의 관리형 GPU 머신이며, Deployment Manager 디바이스는 다음을 실행하는 온프레미스 하드웨어입니다 Roboflow Inference.

기본 URL: https://roboflow.cloud

api_key 는 쿼리 매개변수로(또는 다음 요청 본문에 POST 엔드포인트)마다 전달됩니다. 응답 코드를 확인하세요. 만약 200라면 응답 본문을 JSON 객체로 디코딩하고, 그렇지 않으면 응답 본문에는 문자열 형태의 오류 메시지가 들어 있습니다.

머신 유형 목록 조회

GET /machine_types

curl "https://roboflow.cloud/machine_types?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"

응답

{
  "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)

이름	유형	설명	필수
api_key	문자열	워크스페이스 API 키.
creator_email	문자열	워크스페이스 구성원의 이메일.
deployment_name	문자열	워크스페이스 내에서 고유한 이름.
machine_type	문자열	에서 /machine_types.
duration	float	자동 정리 전 시간. 기본값 3.
delete_on_expiration	boolean	true 만료 시 삭제; false 일시 중지.
inference_version	문자열	추론 서버 버전. 기본값 latest.
min_replicas	integer	최소 복제본 수. 기본값 1.
max_replicas	integer	최대 복제본 수. 기본값 1.

curl -X POST "https://roboflow.cloud/add" \
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{
    "api_key": "'$ROBOFLOW_API_KEY'",
    "creator_email": "[e-mail]",
    "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

{
	"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.

curl "https://roboflow.cloud/get?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY&deployment_name=my-deployment"

응답 (다음과 동일한 스키마: 배포 생성 응답)

{
  "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.

curl "https://roboflow.cloud/list?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY"

응답

각 항목이 다음과 동일한 스키마를 갖는 전용 배포 항목 목록입니다. 배포 생성 응답.

[
{
	"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 시작 시간. 기본값은 1시간 전.
to_timestamp	문자열	아니요	ISO 8601 종료 시간. 기본값은 현재 시각.

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

[
	{
		"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=...

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.

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

{
	"message": "OK"
}

Python SDK

전용 배포 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:

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

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

status, body = deploymentapi.add_deployment(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    creator_email="[e-mail]",          # 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

status, body = deploymentapi.get_deployment("YOUR_API_KEY", "my-deployment")
print(body["status"], body.get("public_url"))

일시 중지 / 재개 / 삭제

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

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

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):

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 명령줄에서.

배포 목록 조회

roboflow deployment list

머신 유형 목록 조회

roboflow deployment machine-type

배포 생성

roboflow deployment create <name> -m <machine-type> -e <email>

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:

roboflow deployment create my-deployment -m gpu-small -e [e-mail] --duration 8

배포 세부 정보 가져오기

roboflow deployment get <name>

보류 중인 배포가 준비될 때까지 기다리기:

roboflow deployment get my-deployment --wait

로그 보기

roboflow deployment log <name>

실시간으로 로그를 متابعة:

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:

roboflow 배포 사용량

특정 배포의 사용량을 가져오려면:

roboflow deployment usage my-deployment

옵션

플래그	설명
--from	시작 시간(ISO 8601)
--to	종료 시간(ISO 8601)

일시 중지, 재개, 삭제

roboflow deployment pause my-deployment
roboflow deployment resume my-deployment
roboflow deployment delete my-deployment

JSON 출력

모든 배포 명령은 지원합니다 --json:

roboflow deployment list --json
roboflow deployment get my-deployment --json