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# एक Model या Workflow deploy करें

हम models और workflows, दोनों के managed deployments और self-hosted deployment को सपोर्ट करते हैं।

### Managed Deployments

ये विकल्प आपके models और workflows चलाने के लिए Roboflow के cloud infrastructure का उपयोग करते हैं, जिससे आपको अपना हार्डवेयर या software manage करने की आवश्यकता नहीं रहती।

<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-cover data-type="image">कवर इमेज</th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Serverless Hosted API</strong></td><td>तुरंत शुरू करें और अपने-आप scale करें।</td><td><a href="/files/4f3feef070feadd327eb599c2d661f629af9a5f2">/files/4f3feef070feadd327eb599c2d661f629af9a5f2</a></td><td><a href="/pages/b21f3ea263827d7819b66ec2bda198e3046805cb">/pages/b21f3ea263827d7819b66ec2bda198e3046805cb</a></td></tr><tr><td><strong>Dedicated Deployment</strong></td><td>बड़े models और predictable workloads के लिए।</td><td><a href="/files/e890d29cd8494bf6376f79b8f722e69ab0936cf3">/files/e890d29cd8494bf6376f79b8f722e69ab0936cf3</a></td><td><a href="/pages/39b17e20849fcaeedde3ce9a84a581a65f904adc">/pages/39b17e20849fcaeedde3ce9a84a581a65f904adc</a></td></tr><tr><td><strong>Batch Processing</strong></td><td>संग्रहीत डेटा का लागत-प्रभावी processing।</td><td><a href="/files/fd76dc389bbed6ec6c2dcd7636f6196245fcd4a1">/files/fd76dc389bbed6ec6c2dcd7636f6196245fcd4a1</a></td><td><a href="/pages/2b22a5053aeeb13d527b1c3e5301a6c6bd245d77">/pages/2b22a5053aeeb13d527b1c3e5301a6c6bd245d77</a></td></tr></tbody></table>

### Self-Hosted Deployment

आप अपने models और workflows को self-hosted पर भी deploy कर सकते हैं [Roboflow Inference](https://inference.roboflow.com/) , जो आपके environment, resources, और latency पर अधिक control प्रदान करता है।

* [अपने खुद के cloud server पर self-hosting](https://inference.roboflow.com/install/cloud/)
* [एक Edge device पर self-hosting](https://inference.roboflow.com/install/)

{% hint style="info" %}
इस विकल्प के लिए infrastructure management और expertise की आवश्यकता होती है।
{% endhint %}

<details>

<summary>Inference क्या है?</summary>

{% hint style="info" %}
कंप्यूटर vision में, inference का मतलब एक trained model का उपयोग करके नए images या videos का विश्लेषण करने और predictions बनाने की प्रक्रिया से है। उदाहरण के लिए, object detection model का उपयोग video stream में objects की पहचान करने और उनके स्थान का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, या classification model का उपयोग उनकी सामग्री के आधार पर images को वर्गीकृत करने के लिए किया जा सकता है।
{% endhint %}

[***Roboflow Inference***](https://inference.roboflow.com/) एक open-source project है जो computer vision models और workflows को deploy करने के लिए एक powerful और flexible framework प्रदान करता है। यही वह engine है जो Roboflow की अधिकांश managed deployment services को power देता है। आप इसे खुद host भी कर सकते हैं या इसका उपयोग अपने vision workflows को Edge devices पर deploy करने के लिए कर सकते हैं। Roboflow Inference कई features और capabilities प्रदान करता है, जिनमें शामिल हैं:

* विभिन्न model architectures और tasks के लिए support, जिसमें object detection, classification, instance segmentation, और भी बहुत कुछ शामिल है।
* Workflows, जो आपको hundreds of building Blocks में से चुनकर विभिन्न models, pre-built logic, और external applications को जोड़कर computer vision applications बनाने की सुविधा देता है।
* विभिन्न devices, जिनमें CPUs, GPUs, और NVIDIA Jetson जैसे Edge devices शामिल हैं, पर optimized performance के लिए hardware acceleration।
* संसाधनों के कुशल उपयोग के लिए multiprocessing।
* video streams के seamless processing के लिए video decoding।
* deployment को सरल बनाने के लिए HTTP interface, APIs और docker images
* Roboflow के hosted deployment options और Roboflow platform के साथ integration।

</details>

<details>

<summary>Workflow क्या है?</summary>

[Workflows](/roboflow/roboflow-hi/workflows/what-is-workflows.md) आपको विभिन्न models, pre-built logic, और external applications को जोड़कर complex computer vision applications बनाने में सक्षम बनाते हैं। ये sophisticated computer vision pipelines को design और deploy करने के लिए एक visual, low-code environment प्रदान करते हैं।

Workflows के साथ, आप:

* कई models को एक साथ जोड़कर complex tasks कर सकते हैं।
* अपने applications में custom logic और decision-making जोड़ सकते हैं।
* external systems और APIs के साथ integration कर सकते हैं।
* images और videos में objects को track, count, time, measure, और visualize कर सकते हैं।

</details>

### सही Deployment Option चुनना

{% hint style="info" %}
inference Getting Started guide में अपने use case के लिए सबसे अच्छा deployment method चुनने पर एक बेहतरीन guide है [Getting Started guide](https://inference.roboflow.com/start/getting-started/).
{% endhint %}

आपके लिए सबसे अच्छा deployment option आपकी विशिष्ट जरूरतों और requirements पर निर्भर करता है। अपना निर्णय लेते समय निम्नलिखित कारकों पर विचार करें:

* Scalability: यदि आपके application को traffic या data volume के विभिन्न स्तरों को संभालना है, तो serverless API real-time use-cases के लिए उत्कृष्ट scalability प्रदान करता है; अन्यथा, [Batch Processing](/roboflow/roboflow-hi/deploy/batch-processing.md) एक सुझाया गया विकल्प है।
* Latency: यदि आपको low latency या video processing की आवश्यकता है, तो शक्तिशाली hardware वाले dedicated deployments या self-hosted deployments सबसे अच्छा विकल्प हो सकते हैं।
* Control: Self-hosted deployments आपको अपने environment और resources पर सबसे अधिक control प्रदान करते हैं।
* Expertise: Self-hosted deployments को setup और manage करने के लिए अधिक technical expertise की आवश्यकता होती है।


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