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# 자가 호스팅

- [자가 호스팅 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/self-hosted.md): 오픈 소스 컴퓨터 비전 배포 프레임워크인 Inference를 사용하여 자체 하드웨어에서 Roboflow 모델과 워크플로를 실행합니다.
- [Inference 서버](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server.md): Inference Server가 무엇인지, Docker와 Inference CLI로 시작하는 방법, 그리고 내장된 JupyterLab 노트북을 여는 방법입니다.
- [추론 서버 설치](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install.md): Docker 또는 Linux, Windows, macOS, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, 또는 자체 클라우드의 네이티브 데스크톱 앱을 사용하여 Roboflow Inference Server를 설치합니다.
- [최소 요구 사항](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/minimum-requirements.md): Roboflow Inference를 실행하기 위한 최소 하드웨어 및 OS 요구 사항과, 테스트 및 지원되는 장치에 대한 정보입니다.
- [Linux에 설치](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/linux.md): Inference CLI, Docker 또는 Docker Compose를 사용하여 CPU, GPU 또는 TensorRT에서 Linux용 Roboflow Inference Server를 설치하고 실행합니다.
- [Windows에 설치](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/windows.md): 기본 설치 프로그램 또는 Docker Desktop을 사용하여 CPU, GPU 또는 TensorRT에서 Windows용 Roboflow Inference Server를 설치합니다.
- [Mac에 설치](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/mac.md): 기본 Apple Silicon 앱, Docker 또는 MPS 가속이 적용된 Docker 외부 환경을 사용하여 macOS에 Roboflow Inference Server를 설치합니다.
- [NVIDIA Jetson에 설치](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/jetson.md): JetPack 전용 컨테이너, TensorRT 가속 및 Docker Compose를 사용하여 NVIDIA Jetson 장치에 Roboflow Inference Server를 설치합니다.
- [Raspberry Pi에 설치](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/raspberry-pi.md): Docker를 사용하여 64비트 Raspberry Pi 4 또는 5에 Roboflow Inference Server를 설치하고, 예상 성능을 확인합니다.
- [자체 클라우드에 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/cloud.md): Inference CLI의 SkyPilot 통합을 사용하여 자체 AWS, Azure 또는 GCP 인프라에서 Roboflow Inference를 실행합니다.
- [AWS에 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/cloud/aws.md): Inference CLI와 SkyPilot을 사용하여 AWS EC2 인스턴스에 Roboflow Inference 서버를 배포합니다.
- [Azure에 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/cloud/azure.md): Inference CLI와 SkyPilot을 사용하여 Azure 가상 머신에 Roboflow Inference 서버를 배포합니다.
- [Google Cloud Platform에 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/cloud/gcp.md): Inference CLI와 SkyPilot을 사용하여 Google Cloud Platform의 컴퓨트 VM에 Roboflow Inference 서버를 배포합니다.
- [다른 장치 사용](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/install/other.md): 대체 ONNX Runtime 실행 제공자를 통한 비NVIDIA GPU를 포함하여 지원되지 않는 하드웨어와 기타 엣지 SDK에서 Roboflow Inference를 실행합니다.
- [구성](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration.md): 자가 호스팅 Roboflow Inference 서버를 구성, 보호 및 모니터링합니다. 컨테이너 옵션, 환경 변수, HTTPS, 입력 형식 및 메트릭을 포함합니다.
- [Docker 구성 옵션](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/docker-configuration.md): 자가 호스팅 Roboflow Inference 컨테이너를 구성합니다. 네트워킹, CORS, NMS 기본값, 모델 캐시, 워커, HTTPS 및 Secure Gateway를 포함합니다.
- [Inference 서버 환경 변수](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/environment-variables.md): 자가 호스팅 Roboflow Inference 서버를 제어하는 환경 변수입니다. 실행 제공자, 캐싱, 워크플로, Roboflow API 재시도, 텔레메트리, HTTPS 및 보안을 포함합니다.
- [자가 호스팅 서버 보안 강화](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/security.md): 네트워크 격리, 인증, TLS, 사용자 지정 Python 제한, URL 이미지 입력에 대한 SSRF 제어를 통해 자가 호스팅 Roboflow Inference 서버를 보호합니다.
- [HTTPS로 Inference 제공](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/https.md): 자체 TLS 인증서, 사용자 지정 인증서 경로, 암호화된 키 및 상호 TLS를 사용하여 자가 호스팅 Roboflow Inference 서버를 HTTPS로 제공합니다.
- [허용되는 입력 형식](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/input-formats.md): 자가 호스팅 Roboflow Inference 서버에서 허용되는 입력 형식과, pickle된 numpy 페이로드 및 URL 이미지 가져오기처럼 덜 안전한 형식을 비활성화하는 방법입니다.
- [Inference 서버 텔레메트리](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/configuration/telemetry.md): Prometheus 메트릭과 Docker 컨테이너 통계를 사용하여 자가 호스팅 Roboflow Inference 서버를 모니터링합니다.
- [Inference 아키텍처](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-server/architecture.md): Roboflow Inference의 아키텍처 - 요청 라우팅, 병렬화, 마이크로서비스 및 어플라이언스 패턴, 기능, 그리고 Docker가 권장되는 이유입니다.
- [Inference 라이브러리](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-library.md): 서버나 HTTP 호출 없이 inference 패키지를 사용하여 자체 Python 프로세스에서 직접 모델을 실행합니다.
- [Windows에서 Bare Metal Inference GPU 설치](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/inference-library/bare-metal-gpu-windows.md): Docker 없이 Windows에 NVIDIA CUDA 및 cuDNN이 포함된 inference-gpu Python 패키지를 설치합니다.
- [기타 SDK](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks.md): 웹 브라우저, 모바일, Lens Studio, Luxonis OAK, OpenMV에 모델을 배포하기 위한 Roboflow SDK입니다.
- [iOS SDK](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks/ios-sdk.md): 학습한 Roboflow 모델을 iOS 앱에 배포합니다
- [Luxonis OAK](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks/luxonis-oak.md): Myriad X VPU 가속을 사용하여 Roboflow Train 모델을 OpenCV AI Kit에 배포합니다.
- [OpenMV](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks/openmv.md): 매우 저전력 엣지 카메라에 컴퓨터 비전 모델을 배포합니다.
- [Lens Studio](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks/lens-studio.md): Snap Lens 구축에 사용하도록 모델을 Lens Studio에 배포합니다.
- [변경 로그 - Lens Studio](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks/lens-studio/changelog-lens-studio.md): Lens Studio 통합에 대한 공개 변경 사항 목록
- [웹 브라우저](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks/web-browser.md): 웹 브라우저에서 모델을 실행하기 위한 inference-sdk와 inferencejs JavaScript 패키지를 비교합니다.
- [inferencejs 레퍼런스](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs-reference.md): \`inferencejs\`에 대한 레퍼런스. Roboflow로 구축한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 웹/JavaScript 환경에 배포하기 위한 엣지 라이브러리입니다.
- [inferencejs 요구 사항](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs-requirements.md): \`inferencejs\` 실행 요구 사항
- [웹 inference.js](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks/web-browser/inferencejs.md): 브라우저에서 inference.js를 사용하여 엣지에서 실시간 예측을 실행합니다.
- [웹 inference-sdk](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/sdks/web-browser/web-inference-sdk.md): Roboflow 클라우드에서 실행되는 inference-sdk로 브라우저에서 실시간 비디오 추론을 실행합니다.
- [엔터프라이즈 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise.md): Secure Gateway, 오프라인 모드, Kubernetes 같은 고급 Roboflow Enterprise 배포 기능입니다.
- [Docker Compose](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/docker-compose.md): Docker Compose를 통해 다중 컨테이너 애플리케이션을 구축하기 위해 다른 Docker 컨테이너와 함께 Roboflow inference 서버를 실행합니다.
- [Kubernetes](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/kubernetes.md): Kubernetes에서 Roboflow Inference 시작하기
- [라이선스 서버](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/license-server.md): Roboflow Deployment 서버에 필요한 경로를 회사의 DMZ로 프록시하기 위해 Roboflow License 서버를 사용할 수 있습니다.
- [오프라인 모드](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/offline-mode.md): Roboflow Enterprise 고객은 모델을 오프라인으로 배포할 수 있습니다.
- [병렬 HTTP API](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/parallel-http-api.md): Roboflow Inference 병렬 HTTP 서버를 실행하여 추론 요청을 비동기적으로 처리함으로써 처리량을 높이고 지연 시간을 줄입니다.
- [MicroShift의 보안 게이트웨이](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/secure-gateway-microshift.md): Roboflow Deployment Manager가 관리하는 MicroShift 워크로드로 게이트웨이와 암호화된 캐시를 실행하면서, Red Hat Device Edge에 Secure Gateway를 배포합니다.
- [Podman이 있는 RHEL의 보안 게이트웨이](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/secure-gateway-podman.md): Roboflow Deployment Manager가 관리하는 Podman 컨테이너로 게이트웨이와 암호화된 캐시를 실행하면서, Kubernetes 없이 Red Hat Enterprise Linux 호스트에 Secure Gateway를 배포합니다.
- [Secure Gateway](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/secure-gateway.md): Secure Gateway는 Roboflow Deployment 서버가 회사의 DMZ로 필요로 하는 경로를 프록시하고, 모델 가중치와 컨테이너 이미지를 로컬에 캐시합니다.
- [스트림 관리 API](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/stream-management-api.md): Stream Management API를 사용하여 Roboflow Inference 비디오 파이프라인을 원격으로 관리합니다. Docker에서 실행하고, HTTP로 통합하며, Stream Manager 프로토콜을 사용합니다.
- [배포 관리자](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager.md): 엣지 하드웨어에 배포된 컴퓨터 비전 모델을 관리하고 모니터링합니다.
- [설정하기](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up.md): 장치를 설정하고, 스트림을 추가하고, Deployment Manager에서 경고를 구성하는 단계별 절차입니다.
- [디바이스 추가](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-device.md): Deployment Manager를 사용하여 워크플로를 배포하는 데 필요한 모든 것으로 장치를 설정합니다.
- [스트림 추가](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/add-a-stream.md): 워크플로 실행에 사용할 수 있는 스트림을 구성하는 방법을 알아봅니다.
- [하드웨어 요구 사항](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/hardware-requirements.md): Deployment Manager에 대한 지원 하드웨어, 카메라, 네트워크 및 외부 트래픽 요구 사항입니다.
- [디바이스 알림 설정](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/set-up-device-alerts.md): 장치 연결성, 디스크 사용량, 카메라 FPS 및 추론 FPS 문제에 대한 이메일 알림을 구성합니다.
- [유지보수 창 설정](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/setting-up/setup-maintenance-windows.md): 배포에 영향을 주는 구성 변경이 합의된 시간에만 적용되도록 유지 관리 시간대를 예약합니다.
- [변경하기](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes.md): Deployment Manager에서 이미 실행 중인 장치와 스트림을 업데이트하기 위한 작업입니다.
- [Deployment Manager용 API 키](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/api-keys-for-device-manager.md): 장치를 추가하거나 제거할 때 장치 API 키가 생성, 범위 지정, 조회 및 취소되는 방식입니다.
- [AI1 카메라 설정 구성](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/configure-ai1-camera-settings.md): AI1 장치에서 노출, 게인, 포커스, 화이트 밸런스 및 기타 카메라 설정을 실시간으로 조정합니다.
- [디바이스 네트워크 구성](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/configure-device-network.md): Configuration 탭에서 클라우드로부터 장치 IP 주소, 게이트웨이, DNS 및 호스트 이름을 설정합니다.
- [디바이스 삭제](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/delete-a-device.md): 더 이상 사용하지 않는 장치를 Deployment Manager에서 영구적으로 제거합니다.
- [스트림 종료](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/delete-a-stream.md): 스트림을 영구적으로 종료하고 Deployment Manager 대시보드에서 해당 구성을 제거합니다.
- [Deployment Manager 재배포](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/redeploy-deployment-manager.md): 장애 발생 후 Roboflow 구성을 복구하기 위해 기존 장치에 Deployment Manager를 다시 배포합니다.
- [카메라에 고정 IP 설정](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/set-camera-static-ip.md): Deployment Manager에서 GigE Basler 또는 Lucid 카메라의 고정 IP를 할당, 편집 또는 제거합니다.
- [PoE 포트 소프트 재설정](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/soft-reset-poe-port.md): 대시보드에서 PoE 포트를 전원 재순환하여 지원되는 엣지 장치의 멈춘 카메라 링크를 복구합니다.
- [스트림 일시 중지 및 재개](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/stop-a-stream.md): 비디오 스트림에서 실행 중인 워크플로를 일시 중지하고 나중에 Deployment Manager 대시보드에서 재개합니다.
- [스트림 트리거](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/trigger-a-stream.md): Triggered 스트림의 최신 프레임에 대해 필요 시 워크플로를 실행합니다.
- [디바이스 구성 업데이트](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/making-changes/update-device-configuration.md): 장치 설정, 서비스 버전, 추론 엔진, CA 인증서 및 추가 서비스를 관리합니다.
- [모니터링](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring.md): Deployment Manager에서 장치 상태, 로그, 스트림 및 Event Store 상태를 확인하는 방법입니다.
- [스트림 보기](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-a-stream.md): Deployment Manager로 구성된 스트림을 보는 방법을 알아봅니다.
- [디바이스 로그 보기](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-device-logs.md): 엣지 장치에서 실행 중인 Roboflow 서비스의 로그를 보고, 검색하고, 필터링하고, 다운로드합니다.
- [Event Store 상태 보기](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-event-store-status.md): 장치의 Event Store 상태, 저장소 사용량, 백업 진행 상황 및 사용 이력을 모니터링합니다.
- [리소스 모니터 보기](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/monitoring/view-the-resource-monitor.md): 장치의 디스크, 메모리, CPU 및 GPU 사용량, 스트림 FPS, 서비스 컨테이너 및 네트워크 인터페이스를 모니터링합니다.
- [서비스](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services.md): 추론 서버와 함께 Deployment Manager 장치가 실행할 수 있는 선택적 엣지 컨테이너 서비스입니다.
- [Event Store](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/event-store.md): 자동 보존, 저장 공간 제한 및 선택적 클라우드 백업을 통해 엣지 장치에 추론 이벤트를 저장합니다.
- [Event Store REST API](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/event-store/rest-api.md): 이벤트 스키마 및 관리 경로를 포함한 온디바이스 Event Store v2 API의 엔드포인트 레퍼런스입니다.
- [PLC Relay](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/plc-relay.md): Allen-Bradley, Modbus TCP 또는 Siemens S7을 통해 PLC 태그를 읽고 쓰도록 PLC Relay를 구성합니다.
- [OPC UA Server](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/opc-ua-server.md): PLC, SCADA 시스템 및 기타 산업용 클라이언트가 읽고 쓸 수 있도록 장치 데이터를 OPC UA 태그로 노출합니다.
- [RTSP Simulator](https://docs.roboflow.com/deployment/ko/self-hosted/enterprise/deployment-manager/services/rtsp-simulator.md): 카메라 없이 추론 파이프라인을 테스트할 수 있도록 업로드한 비디오 파일을 루프 RTSP 소스로 스트리밍합니다.