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# (Legacy) Serverless Hosted API

{% hint style="info" %}
हम **अनुशंसा करते हैं** हमारे Serverless Hosted API के V2 का उपयोग करने की सलाह देते हैं। V2 API अधिक तेज़ है।\
\
[नए API के साथ शुरुआत करने के लिए Serverless Hosted API V2 दस्तावेज़ देखें।](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless-hosted-api-v2.md)
{% endhint %}

## मॉडल समर्थन

{% hint style="warning" %}
Florence-2, SAM 3, और अन्य जैसी नई मॉडल आर्किटेक्चर केवल Serverless Hosted API V2 पर उपलब्ध हैं। जिन legacy workspaces को credit-based plan में migrate नहीं किया गया है, उन्हें एक प्राप्त करेंगे `402` इन मॉडलों का उपयोग करने का प्रयास करने पर त्रुटि। [अपना plan अपग्रेड करें](/roboflow/roboflow-hi/billing/plans/purchase-a-plan.md) के माध्यम से समर्थित मॉडलों के पूर्ण सेट तक पहुँचने के लिए [Serverless Hosted API V2](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless-hosted-api-v2.md).
{% endhint %}

निम्नलिखित मॉडल प्रकार Serverless Hosted API (v1) द्वारा समर्थित हैं:

| कार्य प्रकार                                                                                                  | Hosted API (v1) द्वारा समर्थित |
| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------ |
| [ऑब्जेक्ट डिटेक्शन](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless/object-detection.md)                              | ✅                              |
| [वर्गीकरण](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless/classification.md)                                         | ✅                              |
| [इंस्टेंस सेगमेंटेशन](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless/instance-segmentation.md)                       | ✅                              |
| [सिमैंटिक सेगमेंटेशन](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless/instance-segmentation/semantic-segmentation.md) | ✅                              |
| [कीपॉइंट डिटेक्शन](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless/keypoint-detection.md)                             | ✅                              |

## लेटेंसी तुलना (v1 बनाम v2)

Serverless Hosted API को भेजे गए अनुरोधों की एंड-टू-एंड लेटेंसी कई कारकों पर निर्भर करती है:

1. मॉडल आर्किटेक्चर, जिसका निष्पादन समय पर प्रभाव पड़ता है
2. छवियों का आकार और रिज़ॉल्यूशन, जो अपलोड समय और निष्पादन के दौरान मॉडल इन्फ़रेंस समय को प्रभावित करते हैं
3. नेटवर्क लेटेंसी और बैंडविड्थ, जो अनुरोध अपलोड समय और प्रतिक्रिया डाउनलोड समय को प्रभावित करती है।
4. किसी भी विशिष्ट समय पर सेवा सदस्यता और अन्य उपयोगकर्ताओं द्वारा उपयोग, जिसके परिणामस्वरूप queueing latency हो सकती है

<figure><img src="/files/9ecda490ba5d9f82b4de821c04b5f68183cd0ab1" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

नीचे दी गई तालिका में हम v1 और v2 Serverless Hosted API के कुछ प्रतिनिधि benchmarks दिखाते हैं। इसमें एंड-टू-एंड लेटेंसी (E2E) और निष्पादन समय (Exec) दोनों दिखाए गए हैं। ये संख्याएँ केवल जानकारी के लिए हैं, हम उपयोगकर्ताओं को प्रोत्साहित करते हैं कि वे [हमारे inference benchmark tools](https://inference.roboflow.com/inference_helpers/cli_commands/benchmark/) या अपने स्वयं के custom benchmarks.

<table><thead><tr><th width="176.14410400390625">मॉडल</th><th>V2 (E2E)</th><th>V2 (Exec)</th><th>V1 (E2E)</th><th>V1 (Exec)</th></tr></thead><tbody><tr><td>yolov8x-640</td><td>401 ms</td><td>29 ms</td><td>4084 ms</td><td>821 ms</td></tr><tr><td>yolov8m-640</td><td>757 ms</td><td>21 ms</td><td>572 ms</td><td>265 ms</td></tr><tr><td>yolov8n-640</td><td>384 ms</td><td>17 ms</td><td>312 ms</td><td>63 ms</td></tr><tr><td>yolov8x-1280</td><td>483 ms</td><td>97 ms</td><td>6431 ms</td><td>3032 ms</td></tr><tr><td>yolov8m-1280</td><td>416 ms</td><td>52 ms</td><td>1841 ms</td><td>1006 ms</td></tr><tr><td>yolov8n-1280</td><td>428 ms</td><td>35 ms</td><td>464 ms</td><td>157 ms</td></tr></tbody></table>

हम उपयोगकर्ताओं को प्रोत्साहित करते हैं कि वे अपनी विशिष्ट usecases के लिए वास्तविक metrics प्राप्त करने हेतु अपने मॉडल inferences और workflows के लिए अपने स्वयं के benchmarks चलाएँ।

## सीमाएँ

Serverless Hosted API (v1), विशिष्ट task type की परवाह किए बिना, 5MB तक की फ़ाइलें स्वीकार करता है। इस सीमा में image file size के साथ-साथ संलग्न कोई भी request information शामिल है, लेकिन केवल इन्हीं तक सीमित नहीं है।

{% hint style="info" %}
जब requests बहुत बड़े हों, तो हम किसी भी संलग्न images का आकार कम करने की अनुशंसा करते हैं। इससे आमतौर पर प्रदर्शन खराब नहीं होगा, क्योंकि images को हमारे servers पर प्राप्त होने के बाद चाहे जो भी हो, मॉडल आर्किटेक्चर द्वारा स्वीकार किए गए input size तक डाउनसाइज़ किया जाता है।\
\
हमारे कुछ SDKs, जैसे Python SDK, images को API पर भेजे जाने से पहले स्वतः मॉडल आर्किटेक्चर के input size तक डाउनसाइज़ कर देते हैं।
{% endhint %}


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