Deploy a Model or Workflow
Roboflow でトレーニングまたはアップロードされたワークフローとモデルをデプロイする方法を学びます。
モデルとワークフローの両方について、マネージドデプロイとセルフホスト型デプロイの両方をサポートしています。
Managed Deployments
これらのオプションは Roboflow のクラウドインフラストラクチャを活用してモデルとワークフローを実行するため、ハードウェアやソフトウェアを自分で管理する必要がありません。
Self-Hosted Deployment
モデルとワークフローをセルフホストの Roboflow Inference上にデプロイすることもでき、環境、リソース、レイテンシーに対するより高い制御を提供します。
このオプションはインフラ管理と専門知識を必要とします。
Inferenceとは何ですか？
コンピュータビジョンにおける推論（inference）は、学習済みモデルを使用して新しい画像やビデオを解析し、予測を行うプロセスを指します。例えば、物体検出モデルはビデオストリーム内の物体を識別・位置特定するために使われたり、分類モデルは画像を内容に基づいてカテゴリ分けするために使われたりします。
Roboflow Inference は、コンピュータビジョンモデルとワークフローをデプロイするための強力で柔軟なフレームワークを提供するオープンソースプロジェクトです。これは Roboflow の管理されたデプロイサービスの多くを支えるエンジンです。セルフホストすることも、ビジョンワークフローをエッジデバイスにデプロイするために使用することもできます。Roboflow Inference は次のような機能と能力を提供します：
物体検出、分類、インスタンスセグメンテーションなど、多様なモデルアーキテクチャとタスクをサポートします。
Workflows は、数百のビルディングブロックから選択して異なるモデル、事前構築ロジック、外部アプリケーションを組み合わせることでコンピュータビジョンアプリケーションを構築できる機能です。
CPU、GPU、NVIDIA Jetson のようなエッジデバイスを含むさまざまなデバイスで最適化されたパフォーマンスを実現するハードウェアアクセラレーション。
リソースの効率的な使用のためのマルチプロセッシング。
ビデオストリームのシームレスな処理のためのビデオデコーディング。
デプロイを簡素化する HTTP インターフェース、API、および Docker イメージ。
Roboflow のホスト型デプロイオプションおよび Roboflow プラットフォームとの統合。
Workflow とは何ですか？
Workflows は、異なるモデル、事前構築ロジック、外部アプリケーションを組み合わせることで複雑なコンピュータビジョンアプリケーションを構築できるようにします。高度なコンピュータビジョンパイプラインを設計・デプロイするための視覚的でローコードな環境を提供します。
Workflows を使うと、次のことができます：
複数のモデルを連鎖させて複雑なタスクを実行する。
アプリケーションにカスタムロジックや意思決定を追加する。
外部システムや API と統合する。
画像やビデオ内の物体を追跡、カウント、時間計測、測定、可視化する。
適切なデプロイオプションの選択
inference にある、ユースケースに最適なデプロイ方法を選ぶための優れたガイドがあります Getting Started guide.
最適なデプロイオプションは、あなたの特定のニーズと要件によって異なります。意思決定の際には次の要素を検討してください：
スケーラビリティ：アプリケーションが変動するトラフィックやデータ量を扱う必要がある場合、サーバーレス API はリアルタイムユースケースに対して優れたスケーラビリティを提供します。そうでなければ、 Batch Processing は推奨されるオプションです。
レイテンシー：低遅延やビデオ処理が必要な場合、Dedicated Deployment や強力なハードウェアを用いたセルフホストデプロイが最良の選択かもしれません。
コントロール：セルフホストデプロイは環境とリソースに対する最も高い制御を提供します。
専門知識：セルフホストデプロイはセットアップと管理により高い技術的専門知識を必要とします。
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