Dedicated Deployment 만들기

Roboflow 웹 인터페이스나 CLI에서 Dedicated Deployment를 만들 수 있습니다.

Dedicated Deployments는 Public(무료) 요금제에서 제공되지 않습니다.

웹 인터페이스에서 Deployment 생성

워크스페이스 대시보드 페이지를 열고, 클릭하세요 Deployments 왼쪽 패널에서:

클릭하세요 New Deployment 버튼을 누르면 Create a Dedicated Deployment 대화상자가 아래와 같이 표시됩니다:

전용 배포용 속성을 구성하세요.

대화상자의 각 속성은 아래 표에 설명되어 있습니다. 대화상자를 작성하고 Create Dedicated Deployment 버튼을 클릭하세요. 배포 프로비저닝에는 몇 초에서 몇 분이 소요될 수 있습니다.

속성	설명
이름	전용 Deployment를 식별할 고유한 이름(5~15자)을 선택하세요. 이 이름은 배포 엔드포인트의 서브도메인(예: dev-testing.roboflow.cloud). 기억하기 쉬움: 배포 목적을 명확히 나타내는 이름을 선택하세요(예: "prod-inference", "dev-testing"). 워크스페이스 내 고유: 선택한 이름이 이미 사용 중이면 고유한 서브도메인을 만들기 위해 짧은 무작위 코드가 추가됩니다. 팁: 이름에는 소문자, 숫자 및 하이픈(-)을 사용하세요. 특수 문자나 공백은 피하세요.
Machine Type	CPU 전용 또는 GPU 전용 Dedicated Deployment가 필요한지 여부입니다.
Deployment Type	Development: 개발 또는 실험 목적에 적합하며 자동으로 3시간 후 만료됩니다. Production: 프로덕션 요청을 제공하기에 적합하며 수동으로 삭제할 때까지 영구적입니다.
Autoscaling	이 기능은 다음에만 적용됩니다 prod-cpu 및 prod-gpu.

CLI로 Dedicated Deployment 생성

다음 roboflow deployment 명령은 Roboflow Dedicated Deployments를 관리하기 위한 하위 명령 세트를 제공합니다. 진행하기 전에 roboflow CLI가 설치되어 있고 문서에 따라 API 키로 구성되어 있는지 확인하세요 여기.

하위 명령들

• machine_type: Dedicated Deployments에 사용 가능한 머신 유형을 나열합니다. 현재 우리는 dev-cpu, dev-gpu, prod-cpu, prod-gpu.

• add: 새로운 Dedicated Deployment를 생성합니다.

• get: 특정 Dedicated Deployment에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.

• list: 워크스페이스의 모든 Dedicated Deployments를 나열합니다.

• usage_workspace: 워크스페이스의 모든 Dedicated Deployments에 대한 사용 통계를 가져옵니다.

• usage_deployment: 특정 Dedicated Deployment에 대한 사용 통계를 가져옵니다.

• delete: Dedicated Deployment를 삭제합니다.

• log: 특정 Dedicated Deployment의 로그를 봅니다.

하위 명령 예시

• 새 배포 생성

  roboflow deployment add my-deployment -m prod-gpu -e [email protected]

• 배포 정보 가져오기

  roboflow deployment get my-deployment

• 모든 배포 나열

  roboflow deployment list

  코드를 사용할 때 주의하세요.

• 워크스페이스 사용량 가져오기

  roboflow deployment usage_workspace

• 배포 사용량 가져오기

  roboflow deployment usage_deployment my-deployment

• 배포 삭제

  roboflow deployment delete my-deployment

• 배포 로그 보기

  roboflow deployment log my-deployment -t 60 -n 20

추가 참고사항

• 각 하위 명령에 대한 보다 자세한 정보와 옵션은 --help 플래그를 사용하세요.