Raspberry Pi에 설치

Docker를 사용해 64비트 Raspberry Pi 4 또는 5에 Roboflow 추론 서버를 설치하고, 기대할 수 있는 성능을 확인하세요.

Inference는 Raspberry Pi 4 Model B와 Raspberry Pi 5에서 작동합니다. 단, 다음을 사용해야 합니다 운영체제의 64비트 버전. SD 카드 용량이 충분하다면 64비트 "데스크톱 및 권장 소프트웨어가 포함된 Raspberry Pi OS" 버전을 권장합니다.

64비트 OS를 설치한 후에는, Docker를 설치하세요, 그런 다음 Inference CLI를 사용하여 올바른 Inference Docker 컨테이너를 자동으로 선택, 구성 및 시작합니다:

pip install inference-cli
inference server start

하드웨어 가속

Inference는 아직 Raspberry Pi에서 하드웨어 가속을 지원하지 않습니다. "Roboflow 3.0 Fast" 객체 탐지 모델("nano" 크기의 YOLO 모델과 동일)의 경우 Pi 4에서는 약 1 FPS, Pi 5에서는 약 4 FPS를 예상하세요.

Segment Anything 같은 더 큰 모델과 Florence-2 같은 VLM은 Pi의 연산 성능에서 어려움을 겪을 것입니다. 더 높은 프레임 속도나 더 큰 모델이 필요하다면 다음을 고려하세요 NVIDIA Jetson.

컨테이너를 수동으로 시작하기

컨테이너 설정을 더 세밀하게 제어하고 싶다면 직접 시작하세요:

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

애플리케이션에 Docker Compose를 사용하는 경우, 이에 해당하는 YAML은 다음과 같습니다:

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

Roboflow Enterprise 요금제에는 Kubernetes 배포용 Helm 차트 Kubernetes 배포, OT 네트워크용 네트워킹 솔루션, 그리고 맞춤형 지원 및 설치 패키지를 위한 영업팀에 문의하세요 자세한 내용을 알아보세요.

다음 단계

• 모델 실행 를 새 서버에 대해.

• Docker 구성 옵션 포트, 캐싱 및 모델 제한용.

• 자가 호스팅 서버 보안 설정 로컬호스트를 넘어 공개하기 전에.