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# 모델 또는 Workflow 배포

모델과 Workflows 모두에 대해 Managed Deployments와 self-hosted deployment를 모두 지원합니다.

### Managed Deployments

이 옵션은 Roboflow의 클라우드 인프라를 활용해 모델과 Workflows를 실행하므로, 직접 하드웨어나 소프트웨어를 관리할 필요가 없습니다.

<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">표지 이미지</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Serverless Hosted API</strong></td><td>즉시 시작하고 자동으로 확장하세요.</td><td><a href="/files/b9868fbe1e1e17035131e45a86fd2b9edd27fc63">/files/b9868fbe1e1e17035131e45a86fd2b9edd27fc63</a></td><td><a href="/pages/12a8864f22e80a64ec7b10edd5982f76555add7a">/pages/12a8864f22e80a64ec7b10edd5982f76555add7a</a></td></tr><tr><td><strong>Dedicated Deployment</strong></td><td>대형 모델과 예측 가능한 워크로드에 적합합니다.</td><td><a href="/files/bfb4b94b82654a7e997106e1c51f4cb010592d6c">/files/bfb4b94b82654a7e997106e1c51f4cb010592d6c</a></td><td><a href="/pages/c4899c2913a6547dde06edeee8d21c90e4d15e17">/pages/c4899c2913a6547dde06edeee8d21c90e4d15e17</a></td></tr><tr><td><strong>Batch Processing</strong></td><td>저장된 데이터를 비용 효율적으로 처리합니다.</td><td><a href="/files/16b61a6c767993c85f48f385e1ac38653dca6603">/files/16b61a6c767993c85f48f385e1ac38653dca6603</a></td><td><a href="/pages/9c9d245a89e6ae236ea7cf83cca26e900c05f25e">/pages/9c9d245a89e6ae236ea7cf83cca26e900c05f25e</a></td></tr></tbody></table>

### Self-Hosted Deployment

또한 self-hosted 환경에 모델과 Workflows를 배포할 수도 있습니다 [Roboflow Inference](https://inference.roboflow.com/), 이를 통해 환경, 리소스, 지연 시간에 대한 제어가 더 향상됩니다.

* [자체 클라우드 서버에서 self-hosting](https://inference.roboflow.com/install/cloud/)
* [Edge device에서 self-hosting](https://inference.roboflow.com/install/)

{% hint style="info" %}
이 옵션에는 인프라 관리와 전문 지식이 필요합니다.
{% endhint %}

<details>

<summary>Inference란 무엇인가요?</summary>

{% hint style="info" %}
컴퓨터 비전에서 inference는 학습된 모델을 사용해 새 이미지나 비디오를 분석하고 예측을 수행하는 과정을 말합니다. 예를 들어, object detection 모델을 사용해 비디오 스트림에서 객체를 식별하고 위치를 찾거나, classification 모델을 사용해 이미지의 내용을 기준으로 이미지를 분류할 수 있습니다.
{% endhint %}

[***Roboflow Inference***](https://inference.roboflow.com/) 오픈 소스 프로젝트로, 컴퓨터 비전 모델과 Workflows를 배포하기 위한 강력하고 유연한 프레임워크를 제공합니다. 이는 Roboflow의 대부분의 managed deployment 서비스를 구동하는 엔진입니다. 또한 직접 호스팅하거나 이를 사용해 vision Workflows를 edge device에 배포할 수도 있습니다. Roboflow Inference는 다음을 포함한 다양한 기능과 역량을 제공합니다:

* object detection, classification, instance segmentation 등 다양한 model architecture와 task를 지원합니다.
* 수백 개의 building Blocks 중에서 선택해 서로 다른 모델, 사전 구축된 로직, 외부 애플리케이션을 결합함으로써 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다.
* CPU, GPU, NVIDIA Jetson 같은 edge device를 포함한 다양한 장치에서 최적화된 성능을 위한 하드웨어 가속.
* 리소스를 효율적으로 사용하기 위한 멀티프로세싱.
* 비디오 스트림을 원활하게 처리하기 위한 비디오 디코딩.
* 배포를 간소화하는 HTTP interface, APIs 및 docker images
* Roboflow의 hosted deployment 옵션 및 Roboflow 플랫폼과의 통합.

</details>

<details>

<summary>Workflow란 무엇인가요?</summary>

[Workflows](/roboflow/roboflow-ko/workflows/what-is-workflows.md) 서로 다른 모델, 사전 구축된 로직, 외부 애플리케이션을 결합해 복잡한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다. 정교한 컴퓨터 비전 파이프라인을 설계하고 배포할 수 있는 시각적 low-code 환경을 제공합니다.

Workflows를 사용하면 다음을 할 수 있습니다:

* 여러 모델을 연결해 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
* 애플리케이션에 사용자 정의 로직과 의사 결정을 추가할 수 있습니다.
* 외부 시스템 및 API와 통합할 수 있습니다.
* 이미지와 비디오에서 객체를 추적, 계산, 시간 측정, 측정, 시각화할 수 있습니다.

</details>

### 적합한 배포 옵션 선택하기

{% hint style="info" %}
사용 사례에 가장 적합한 배포 방법을 선택하는 방법에 대한 훌륭한 가이드가 Inference [Getting Started guide](https://inference.roboflow.com/start/getting-started/).
{% endhint %}

가장 적합한 배포 옵션은 특정 요구 사항과 필요에 따라 달라집니다. 결정을 내릴 때 다음 요소를 고려하세요:

* 확장성: 애플리케이션이 다양한 수준의 트래픽이나 데이터 볼륨을 처리해야 한다면 serverless API는 실시간 use case에 뛰어난 확장성을 제공합니다. 그렇지 않다면, [Batch Processing](/roboflow/roboflow-ko/deploy/batch-processing.md) 이 권장 옵션입니다.
* 지연 시간: 낮은 지연 시간이나 비디오 처리가 필요하다면 dedicated deployments 또는 강력한 하드웨어를 사용하는 self-hosted deployments가 가장 좋은 선택일 수 있습니다.
* 제어: self-hosted deployments는 환경과 리소스에 대한 가장 높은 수준의 제어를 제공합니다.
* 전문성: self-hosted deployments를 설정하고 관리하려면 더 많은 기술적 전문 지식이 필요합니다.


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# Agent Instructions
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