# Managed Deployments Roboflow कई managed deployment options प्रदान करता है जो आपके models को चलाने के लिए हमारे cloud infrastructure का उपयोग करते हैं। ये options उपयोग में आसान हैं और उत्कृष्ट scalability options प्रदान करते हैं, जिससे ये कई तरह के applications के लिए आदर्श बनते हैं। ### Serverless API The [Serverless Hosted API](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless.md) आपको infinitely-scalable API के माध्यम से Roboflow के infrastructure पर सीधे workflows और models चलाने की सुविधा देता है। यह आपके models को deploy करने और inference शुरू करने का सबसे आसान तरीका है। ***लाभ***: * **Scalability**: API आपकी inference आवश्यकताओं को संभालने के लिए अपने आप scale हो जाती है, इसलिए आपको servers को provision या manage करने की चिंता नहीं करनी पड़ती। * **उपयोग में आसानी**: आप अपने models को एक सरल REST API के माध्यम से access कर सकते हैं, जिससे inference को अपने applications में integrate करना आसान हो जाता है। * **Infrastructure Management की आवश्यकता नहीं**: Roboflow सभी infrastructure को संभालता है, ताकि आप अपने applications बनाने पर ध्यान केंद्रित कर सकें। * **Workflow Support**: आपके सभी workflows Serveless API पर API endpoints के रूप में उपलब्ध हैं, इसलिए आप एक simple HTTP request का उपयोग करके अपने workflows आसानी से चला सकते हैं ***Limitations***: * ***Warmup Requests***: जब आप ऐसे requests करते हैं जिनमें किसी ऐसे model को load करना होता है जो किसी भी server में loaded नहीं है, तो initial requests में कई सेकंड की बढ़ी हुई latency हो सकती है। बाद के requests के बाद request latency बहुत बेहतर हो जाएगी क्योंकि आपका model वर्तमान में चल रहे servers में cache हो जाएगा। * ***CPU based***: [Serverless Hosted API](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless.md) model inference के लिए CPU का उपयोग करता है; आपको dedicated deployments या self-hosted deployments की तुलना में अधिक latency का अनुभव हो सकता है और आप उन models का उपयोग नहीं कर सकते जिनके लिए GPU की आवश्यकता होती है (**Serverless GPU API जल्द आ रहा है**). ### Workflows The [Serverless Hosted API](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless.md) आपको चलाने की सुविधा देता है [Workflows](/roboflow/roboflow-hi/workflows/what-is-workflows.md) Roboflow cloud में। इससे आप अपनी खुद की infrastructure को manage किए बिना complex computer vision applications बना और चला सकते हैं। आप इसके अलावा workflows भी चला सकते हैं [Dedicated Deployments](#dedicated-deployments) या self hosted inference servers पर, जिससे आप अधिक शक्तिशाली GPU based models का उपयोग कर सकते हैं और [Custom Python Blocks](https://inference.roboflow.com/workflows/custom_python_code_blocks/). आप Workflows कैसे create, test, और deploy करें, इसके बारे में अधिक जानकारी [यहाँ](/roboflow/roboflow-hi/workflows/what-is-workflows.md). #### Model Inference के अलावा [workflows](/roboflow/roboflow-hi/workflows/what-is-workflows.md) आप किसी specific model के खिलाफ inference भी चला सकते हैं, [Serverless Hosted API](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless.md). आप Roboflow पर train किए गए किसी भी model, किसी भी [supported foundation models](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless/foundation-models.md)के खिलाफ inference कर सकते हैं, या trained model वाले projects यहाँ खोज सकते हैं कैसे उपयोग करें, इसका अवलोकन [Serverless Hosted API](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless.md): 1. Roboflow dashboard से अपना API key प्राप्त करें। 2. अपनी image और model information के साथ API endpoint पर एक POST request भेजें। 3. JSON format में inference results प्राप्त करें। देखें [Serverless Hosted API](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless.md) विवरण और API specifications के लिए docs ### Batch Processing [Roboflow Batch Processing](https://inference.roboflow.com/workflows/batch_processing/about/) एक पूरी तरह managed solution है, जो द्वारा संचालित है **Workflows** जो आपको code लिखे बिना videos और images की बड़ी मात्रा को process करने की सुविधा देता है। यह quick tasks के लिए उपयोग में आसान UI और data processing को automate करने के लिए एक comprehensive API प्रदान करता है—जो छोटे और बड़े दोनों workloads के लिए उपयुक्त है। Configurable processing workflows, real-time monitoring, और event-based notifications के साथ, Roboflow Batch Processing आपको data processing को efficiently manage करने, progress track करने, और other systems के साथ integrate करने में मदद करता है—जिससे अपने goals हासिल करना आसान हो जाता है। ***लाभ***: * **Scalability**: सेवा automatically आपके data volume के अनुसार scale हो जाती है, और लाखों images तथा हजारों video files को efficiently process करने में सक्षम है। * **उपयोग में आसानी**: आप सेवा को कई तरीकों से उपयोग कर सकते हैं—एक simple UI click से लेकर CLI commands execute करने तक, और यहाँ तक कि बनाने तक [production-grade automations](https://inference.roboflow.com/workflows/batch_processing/integration/) जो आपके system के साथ seamlessly integrate होती हैं। * **Infrastructure Management की आवश्यकता नहीं**: Roboflow सभी infrastructure और data management को संभालता है, ताकि आप अपने business use-cases को solve करने पर ध्यान केंद्रित कर सकें। ***Limitations***: * ***Processing का asynchronous nature**:* Batch Processing service उपलब्ध compute resources के होने पर background में चलने के लिए processing jobs शुरू करती है। जबकि आवश्यक servers provision करने में सामान्यतः केवल कुछ मिनट लगते हैं, job के exact start time की कोई guarantee नहीं होती। परिणामस्वरूप, यह service real-time processing के लिए उपयुक्त नहीं है। * **Custom Python Blocks समर्थित नहीं हैं**: चूँकि यह सेवा Roboflow के infrastructure पर चलती है, इसलिए हम वर्तमान में Custom Python Blocks के माध्यम से arbitrary code के execution का समर्थन नहीं करते हैं। ### Dedicated Deployments [Dedicated Deployments](/roboflow/roboflow-hi/deploy/dedicated-deployments.md) आपके models चलाने के लिए dedicated GPUs और CPUs प्रदान करते हैं। यह विकल्प consistent performance, resource isolation, और enhanced security प्रदान करता है, जिससे यह demanding applications और production workloads के लिए उपयुक्त हो जाता है जिन्हें resource isolation या custom code execution की आवश्यकता होती है। ***लाभ***: * ***संगत प्रदर्शन***: Dedicated resources आपके models के लिए consistent performance सुनिश्चित करते हैं। * ***Resource Isolation***: आपके models isolated resources पर चलते हैं, जिससे अन्य users के interference को रोका जाता है। * ***GPU support***: आप Dedicated Deployments पर GPU support की आवश्यकता वाले बड़े models चला सकते हैं (जैसे e.g. SAM2, CogVML) ***Limitations***: * US-Based Data Centers तक सीमित: वर्तमान में, Dedicated Deployments केवल US-based data centers में उपलब्ध हैं, जिसके कारण अन्य regions के users के लिए latency अधिक हो सकती है। --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-hi/deploy/roboflow-managed-deployments-overview.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.