Dedicated Deployments
전용 서버에서 Roboflow로 비전 모델을 실행하세요
Dedicated Deployments란 무엇인가요?
Dedicated Deployments는 Roboflow가 관리하는 프라이빗 클라우드 서버로, 컴퓨터 비전 모델을 실행하도록 특별히 설계되어 있습니다. 이러한 모델에는 다음이 포함될 수 있습니다:
객체 감지
이미지 분할
분류
키포인트 감지
CLIP과 같은 파운데이션 모델(Roboflow에서 학습된 경우)
Roboflow Workflows(로우코드 비전 애플리케이션)
...및 그 외 많은 것들!
Dedicated Deployments의 장점
인프라 관리는 저희에게 맡기고 머신 비전 비즈니스 문제에 집중하세요: 클라우드 제공업체에 가입하거나 서버를 설치·보안 설정하고 TLS 인증서를 관리하거나 서버 관리, 패치, 업데이트 등을 걱정하지 않고 몇 번의 클릭으로 추론 서빙 인프라를 시작할 수 있습니다.
전용 리소스: 모델의 일관된 성능을 보장하기 위해 귀하 전용으로 할당된 클라우드 서버를 제공합니다.
보안된 접근: Dedicated Deployments는 워크스페이스의 고유 API 키로 접근 가능하며 안전한 통신을 위해 HTTPS를 사용합니다.
간편한 통합: 각 배포는 다음 내에서 서브도메인을 받습니다
roboflow.cloud으로 애플리케이션과의 통합이 단순해집니다.시간당 요금제: 서버가 존재하는 기간에 대해서만 비용이 청구됩니다(1분 단위로 청구).
자동 일시정지 및 재개: 귀하의 Dedicated Deployments는 구성 가능한 비활성 기간 후 자동으로 일시정지됩니다. 경우에 따라
dev-cpu또는dev-gpu배포 유형에서는 이 기간이 1시간으로 고정됩니다. API 키를 사용해 요청을 보내면 빠르게 재개할 수 있습니다. 이 기능은 비용 절감을 돕기 위해 설계되었습니다.
현재 제한사항
모든 Dedicated Deployments는 현재 미국 기반 데이터센터에 호스팅되어 있으며, 다른 지역의 사용자는 더 높은 지연 시간을 경험할 수 있습니다. 미국 외 지역에 있는 경우 네트워크 지연 시간을 줄이기 위한 맞춤형 솔루션이 필요하면 저희에게 문의해 주세요.
Dedicated Deployments는 Core 및 Enterprise 플랜 워크스페이스에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Roboflow 플랜.
Dedicated Deployments의 유형
Roboflow는 dev-cpu, dev-gpu, prod-cpu, prod-gpu 등 4가지 유형의 Dedicated Deployments를 제공합니다. dev-cpu와 dev-gpu는 개발 및 테스트용으로 설계되어 몇 시간 후 자동으로 삭제되는 반면, prod-cpu와 prod-gpu는 대규모 프로덕션 트래픽 서빙에 적합한 영속적 배포입니다.
dev-cpu
일시적: 3시간 후 자동으로 삭제됩니다
CPU: 모델 추론을 CPU에서 수행할 수 있습니다
적합한 용도 통합 테스트 및 프로토타이핑 애플리케이션
dev-gpu
일시적: 3시간 후 자동으로 삭제됩니다
통합 테스트에 적합 및 프로토타이핑 애플리케이션
GPU: Florence 2와 같이 GPU 가속이 필요한 모델
적합한 용도 통합 테스트 및 프로토타이핑 애플리케이션
prod-cpu
영속적: 전용 서브도메인 <some-name>.roboflow.cloud
CPU: 모델 추론을 CPU에서 수행할 수 있습니다
적합한 용도 프로덕션 트래픽 서빙
prod-gpu
영속적: 전용 서브도메인 <some-name>.roboflow.cloud
GPU: Florence 2와 같이 GPU 가속이 필요한 모델
적합한 용도 프로덕션 트래픽 서빙
청구 정보
GPU 배포(dev-gpu, prod-gpu)의 요율은 1 크레딧/시간이고 CPU 배포(dev-cpu, prod-cpu)의 요율은 0.25 크레딧/시간.
전용 배포 서버로 전송된 요청 수를 기준으로 청구받기를 원하시면, 영업팀에 문의하려면 여기를 클릭하세요.
모든 전용 배포 서버는 Roboflow Inference를 실행합니다. 이는 저희의 오픈소스 추론 서버입니다. 모든 사용 가능한 기능에 대해 자세히 알아보려면 Roboflow Inference 문서 를 검토하세요.
유용한 링크
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