# Deploy

- [Model または Workflow をデプロイ](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/deployment-overview.md): Roboflow で学習した、または Roboflow にアップロードした workflows と models をデプロイする方法を学びます。
- [サポートされている Models](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/supported-models.md): Roboflow でデプロイできるすべての models です。
- [SAM3](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/supported-models/sam3.md): Roboflow の Serverless Hosted API を通じて Meta の SAM3 model を使用します
- [Serverless Hosted API](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/serverless-hosted-api-v2.md): Roboflow cloud 上の GPU 加速された自動スケーリング基盤で Workflows と Model Inference を実行します。
- [Workflow で使用](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/serverless-hosted-api-v2/use-in-a-workflow.md): Serverless Hosted API は Roboflow Workflows で使用できます。
- [REST API で使用](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/serverless-hosted-api-v2/use-with-the-rest-api.md)
- [Python SDK で使用](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/serverless-hosted-api-v2/use-with-python-sdk.md): Roboflow の Serverless Hosted API を Python SDK で使用します
- [料金](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/serverless-hosted-api-v2/pricing.md): Serverless Hosted API の料金ページ
- [Serverless Video Streaming API](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/serverless-video-streaming-api.md): Roboflow Cloud でライブビデオに対して Roboflow Workflows を実行します。WebRTC 経由でウェブカメラ、RTSP カメラ、またはビデオファイルから入力をストリームし、推論結果をアプリケーションに返します。
- [Batch Processing](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/batch-processing.md)
- [API Reference](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/batch-processing/api-reference.md): Batch Processing エンドポイントの REST API リファレンス。
- [CLI の使用](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/batch-processing/cli-usage.md): Roboflow CLI を使って Batch Processing job を作成・管理します。
- [トラブルシューティング](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/batch-processing/troubleshooting.md): タイムアウト、SAHI の性能、OOM エラーなど、一般的な Batch Processing の問題をトラブルシューティングします。
- [Dedicated Deployments](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/dedicated-deployments.md): Roboflow で Dedicated Servers 上に Vision Models を実行します
- [Dedicated Deployment を作成](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/dedicated-deployments/create-a-dedicated-deployment.md): Roboflow の web インターフェースまたは CLI で Dedicated Deployment を作成できます。
- [Dedicated Deployment を一時停止・再開](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/dedicated-deployments/pause-and-resume-a-dedicated-deployment.md)
- [Dedicated Deployment を削除](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/dedicated-deployments/delete-a-dedicated-deployment.md)
- [Dedicated Deployment にリクエストを送信](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/dedicated-deployments/make-requests-to-a-dedicated-deployment.md): Python SDK、HTTP API、または Workflows の web インターフェースを使用して、Dedicated Deployment に直接リクエストできます。
- [API で Dedicated Deployments を管理](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/dedicated-deployments/manage-dedicated-deployments-with-an-api.md): HTTP API を使って dedicated deployment を管理します。
- [Managed Deployments](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/roboflow-managed-deployments-overview.md)
- [Self-Hosted Deployment](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/self-hosted-deployment.md): Roboflow models と Workflows を自分のハードウェアで実行できます。
- [その他の SDKs](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks.md)
- [Python inference-sdk](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/python-inference-sdk.md): inference-sk に関する情報
- [Web Browser](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/web-browser.md)
- [Web inference.js](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/web-browser/web-inference.js.md): inference.js を使って、ブラウザ上のエッジでリアルタイム予測を実行します
- [inferencejs Reference](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/web-browser/web-inference.js/inferencejs-reference.md): Roboflow で構築したコンピュータビジョンアプリケーションを web/JavaScript 環境にデプロイするためのエッジライブラリである \`inferencejs\` のリファレンス
- [inferencejs Requirements](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/web-browser/web-inference.js/inferencejs-requirements.md): \`inferencejs\` を実行するための要件
- [Web inference-sdk](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/web-browser/web-inference-sdk.md): inference-sdk を使って、Roboflow cloud 上でブラウザからリアルタイム動画推論を実行します
- [Lens Studio](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/lens-studio.md): Snap Lens の構築に使用するために、model を Lens Studio にデプロイします。
- [Changelog - Lens Studio](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/lens-studio/changelog-lens-studio.md): Lens Studio 統合の公開変更一覧
- [Luxonis OAK](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/luxonis-oak.md): Myriad X VPU のアクセラレーションを用いて、Roboflow Train model を OpenCV AI Kit にデプロイします。
- [OpenMV](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/openmv.md): コンピュータビジョン models を非常に低消費電力なエッジカメラにデプロイします。
- [iOS SDK](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/sdks/ios-sdk.md): 学習済みの Roboflow model を iOS アプリにデプロイします
- [カスタム Model Weights をアップロード](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/upload-custom-weights.md): Roboflow では、カスタム学習した models の model weights を Roboflow Projects にアップロードして model をデプロイできます。
- [Model Weights をダウンロード](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/download-roboflow-model-weights.md): Roboflow models を自分のハードウェアで実行するには、Roboflow Inference（推奨される自動方式）を使用するか、Model Weights を手動でダウンロードできます（特定の例外ケース向け）。
- [Enterprise Deployment](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/enterprise-deployment.md)
- [License Server](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/enterprise-deployment/license-server.md): Roboflow License server を使用して、Roboflow Deployment servers に必要なルートを会社の DMZ へプロキシできます
- [オフラインモード](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/enterprise-deployment/offline-mode.md): Roboflow Enterprise の顧客はモデルをオフラインでデプロイできます。
- [Kubernetes](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/enterprise-deployment/kubernetes.md): Kubernetes 上での Roboflow Inference の始め方
- [Docker Compose](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/enterprise-deployment/docker-compose.md): Roboflow inference server を他の docker containers と並行して実行し、Docker Compose 経由でマルチコンテナアプリケーションを構築します。
- [Deployment Manager](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager.md): エッジハードウェアにデプロイされたコンピュータビジョン models を管理・監視します。
- [セットアップ](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/setting-up.md)
- [Hardware Requirements](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/setting-up/hardware-requirements.md)
- [デバイスを追加](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/setting-up/add-a-device.md): Deployment Manager を使用して Workflow をデプロイするために必要なものをすべて揃えてデバイスをセットアップします。
- [ストリームを追加](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/setting-up/add-a-stream.md): Workflow を実行するために使用できる stream を構成する方法を学びます。
- [メンテナンスウィンドウを設定](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/setting-up/setup-maintenance-windows.md)
- [デバイスアラートを設定](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/setting-up/set-up-device-alerts.md)
- [Monitoring](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/monitoring.md)
- [Stream を表示](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/monitoring/view-a-stream.md): Deployment Manager で構成した Stream を表示する方法を学びます。
- [デバイスログを表示](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/monitoring/view-device-logs.md)
- [Resource Monitor を表示](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/monitoring/view-the-resource-monitor.md)
- [変更を加える](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/making-changes.md)
- [デバイス設定を更新](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/making-changes/update-device-configuration.md)
- [Deployment Manager を再デプロイ](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/making-changes/redeploy-deployment-manager.md)
- [Device Manager 用 API Keys](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/making-changes/api-keys-for-device-manager.md)
- [Stream を終了](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/making-changes/delete-a-stream.md)
- [Stream を一時停止・再開](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/making-changes/stop-a-stream.md)
- [デバイスを削除](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/device-manager/making-changes/delete-a-device.md)
- [Model Monitoring](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/model-monitoring.md): Roboflow を使った Model Monitoring のガイドです。
- [Alerting](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/model-monitoring/alerting.md)
- [Vision Events](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/vision-events.md): デプロイ済みコンピュータビジョン models が本番環境で何を見ているかを記録、検索、分析します。
- [Use Cases](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/vision-events/use-cases.md): Use Cases を使って目的ごとに Vision Events をグループ化します。
- [Events を送信](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/vision-events/send-events.md): デプロイ済み models から Vision Events を送信する 3 つの方法です。
- [Events をクエリ](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/vision-events/query-events.md): ダッシュボードおよび API 経由で Vision Events を検索、フィルタリング、閲覧します
- [Events の削除](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/vision-events/delete-events.md): ダッシュボードまたは API から Use Case 内の Vision Events を削除します。
- [Operator Feedback](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/vision-events/operator-feedback.md): オペレーターが Vision Events を確認し、正しい、誤り、または判断不能としてマークできるようにします。
- [Training 用の Images を追加](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-jp/deploy/vision-events/add-images-for-training.md): Vision Events の images をトレーニング用に Roboflow project に送信します。


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# 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-jp/deploy.md?ask=<question>
```

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.