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# 추론

- [적절한 도구 선택](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/choosing-the-right-tool.md): Inference 서버, inference 패키지, Inference SDK, Inference CLI를 언제 사용해야 하는지.
- [Inference Server OpenAPI](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-server-openapi.md): 자체 호스팅 Roboflow Inference Server의 HTTP API를 찾아보고 테스트합니다.
- [Inference Python 패키지](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-python.md): inference Python 패키지: 모델 로드, 자체 프로세스에서 추론 실행, Workflows 실행, 비디오 스트리밍.
- [추론 벤치마크](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-python/benchmarks.md): NVIDIA L4 및 Jetson Orin NX에서 RF-DETR, YOLOv8, ResNet, ViT 모델의 처리량을 측정하고 ONNX와 TensorRT를 비교합니다.
- [Inference 파이프라인](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-python/inference-pipeline.md): InferencePipeline으로 비디오 스트림에서 모델 실행: 비디오 소스, 사용자 지정 추론 로직, Workflows, 싱크.
- [기본 Python API](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-python/native-python-api.md): get\_model로 모델을 불러오고, 자신의 Python 프로세스에서 이미지에 대해 추론을 실행하고, supervision으로 결과를 시각화합니다.
- [모델 가중치 다운로드](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-python/offline-weights.md): inference 패키지가 모델 가중치를 다운로드하고 캐시하는 방식, 지속적 캐시 디렉터리를 구성하는 방법, 가중치를 사전 다운로드하는 방법.
- [Inference SDK](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-sdk.md): Roboflow Inference Server용 HTTP 클라이언트로, Python에서 로컬, 호스팅, 비동기 및 배치 추론을 지원합니다.
- [구성](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-sdk/configuration.md): InferenceConfiguration으로 InferenceHTTPClient 기본값, 작업별 모델 매개변수, Workflows 실행 옵션을 구성합니다.
- [핵심 모델](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-sdk/core-models.md): 동기 및 비동기 메서드로 inference-sdk HTTP 클라이언트를 통해 CLIP 및 DocTR 기반 모델을 호출합니다.
- [모델 관리](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-sdk/model-management.md): inference-sdk 클라이언트로 Inference Server의 모델을 사전 로드, 검사 및 언로드합니다.
- [WebRTC 스트리밍](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-sdk/webrtc.md): WebRTC를 통해 Inference server로 비디오를 스트리밍하고, 모델 ID 또는 Workflow를 사용하여 웹캠, RTSP 카메라, 비디오 파일 또는 수동으로 전송된 프레임에서 실시간 예측을 받습니다.
- [Workflows](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-sdk/workflows.md): workflow ID 또는 인라인 사양으로 inference-sdk 클라이언트를 통해 Roboflow Workflow를 실행합니다.
- [추론 CLI](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-cli.md): Inference Server를 실행하고, Workflows로 데이터를 처리하고, 벤치마킹하고, 예측을 수행하며, 클라우드에 배포하는 명령줄 도구.
- [추론 벤치마크](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-cli/benchmark.md): inference benchmark로 Inference Server 또는 inference Python 패키지의 처리량과 지연 시간을 측정합니다.
- [클라우드에 배포](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-cli/cloud.md): inference cloud를 사용하여 AWS 및 GCP의 CPU 또는 GPU 가상 머신에 Roboflow Inference 컨테이너를 배포합니다.
- [예측 수행](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-cli/infer.md): 명령줄에서 inference infer로 이미지, 이미지 URL, 디렉터리, 비디오 파일에 대해 예측을 실행합니다.
- [Inference Server 제어](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-cli/server.md): inference server 명령으로 로컬 Roboflow Inference Server를 시작, 구성, 검사 및 중지합니다.
- [Workflows 실행](https://docs.roboflow.com/reference/ko/inference/inference-cli/workflows.md): 명령줄에서 Roboflow Workflow로 단일 이미지, 이미지 디렉터리, 비디오 파일을 처리합니다.