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# 올바른 도구 선택

[추론](https://github.com/roboflow/inference) Roboflow의 호스팅 API 뒤에서 작동하는 오픈 소스 컴퓨터 비전 배포 프레임워크입니다. 함께 작동하는 네 가지 구성 요소로 제공됩니다. 대부분의 프로젝트는 서버를 실행하고 SDK로 서버와 통신합니다.

| 구성 요소                                                                      | 무엇인지                                            | 언제 사용해야 하는지                                                                                  |
| -------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [추론 서버](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/inference-server) | 모델과 워크플로를 HTTP API로 노출하는 Docker 컨테이너입니다.        | 여러 클라이언트, 언어, 또는 비디오 스트림이 호출할 수 있는 하나의 배포본이 필요할 때 사용합니다.                                     |
| [`추론` 패키지](/reference/ko/inference/inference-python.md)                    | 자신의 프로세스에서 모델을 직접 로드하고 실행하는 Python 라이브러리입니다.    | 가장 낮은 지연 시간, HTTP 왕복 없음; 앱이 Python으로 되어 있고 모델과 같은 머신에서 실행됩니다.                                |
| [`inference-sdk` 패키지](/reference/ko/inference/inference-sdk.md)            | 서버용 경량 Python HTTP 클라이언트입니다.                    | 로컬 서버, Serverless Hosted API, 또는 Dedicated Deployment를 호출하는 표준 방법입니다 - 오직 `api_url` 가 변경됩니다. |
| [`inference-cli` 패키지](/reference/ko/inference/inference-cli.md)            | 서버를 시작하고, 모델과 워크플로를 실행하며, 배포를 벤치마킹하는 명령줄 도구입니다. | 서버 설치 및 관리, 빠른 일회성 예측, 벤치마킹.                                                                 |

실행 중인 서버의 아키텍처(요청, 비디오 스트림, 워크플로가 서버를 통해 흐르는 방식)에 대해서는 다음을 참조하세요 [추론 아키텍처](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/inference-server/architecture). 자체 하드웨어에 서버를 설치하고 실행하려면, 다음부터 시작하세요 [자가 호스팅 배포](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

## 예제 노트북

Inference로 특정 문제를 해결하는 실행 가능한 노트북:

* [CLIP을 사용해 비디오 분류하기](https://github.com/roboflow/inference/blob/main/docs/notebooks/clip_classification.ipynb) - 비디오의 프레임이 임의의 텍스트 프롬프트와 얼마나 유사한지 식별합니다.
* [WebRTC로 비디오 스트리밍](/reference/ko/inference/inference-sdk/webrtc.md) - 웹캠, RTSP 스트림, 또는 비디오 파일을 모델이나 워크플로로 처리합니다.
* [RGB 이상 감지](https://github.com/roboflow/inference/blob/main/docs/notebooks/rgb_anomaly_detection.ipynb) - 분할 마스크의 색상이 올바른지 확인합니다.

해당 [Roboflow 노트북](https://github.com/roboflow/notebooks) 저장소에는 훨씬 더 많은 학습 및 배포 예제가 있습니다.

## 커뮤니티 및 소스 코드

* [GitHub의 추론](https://github.com/roboflow/inference) - 소스 코드, 이슈, 기능 요청. 다음을 참조하세요: [CONTRIBUTING.md](https://github.com/roboflow/inference/blob/main/CONTRIBUTING.md) 에 기여하세요.
* [Roboflow 포럼](https://discuss.roboflow.com) - 컴퓨터 비전 개발자 커뮤니티에서 도움을 받고 연결하세요.
* [Roboflow 블로그](https://blog.roboflow.com) - 튜토리얼, 모델 출시 소식, 그리고 컴퓨터 비전 뉴스.
* [Supervision](https://supervision.roboflow.com) - 예측에 주석 달기, 필터링, 추적을 위한 재사용 가능한 유틸리티.