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# 모델 또는 Workflow 배포

우리는 관리형 배포(Managed Deployments)와 모델 및 워크플로우의 자체 호스팅 배포(self-hosted deployment)를 모두 지원합니다. 학습된 모델은 그 [model ID](/roboflow/roboflow-ko/train/model-ids.md) 배포하거나 inference를 실행할 때 참조합니다.

### Managed Deployments

이 옵션들은 Roboflow의 클라우드 인프라를 활용하여 모델과 워크플로우를 실행하므로, 사용자가 자체 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 확장할 수 있습니다.</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>대규모 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 데이터의 비용 효율적인 처리.</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

모델과 워크플로우를 self-hosted [Roboflow Inference](https://inference.roboflow.com/)에서도 배포할 수 있으며, 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 옵션은 인프라 관리와 전문 지식이 필요합니다.
{% endhint %}

<details>

<summary>Inference란 무엇인가요?</summary>

{% hint style="info" %}
컴퓨터 비전에서 inference는 학습된 모델을 사용해 새로운 이미지나 비디오를 분석하고 예측을 만드는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 객체 탐지 모델은 비디오 스트림에서 객체를 식별하고 위치를 찾는 데 사용될 수 있으며, 분류 모델은 콘텐츠를 기반으로 이미지를 범주화하는 데 사용될 수 있습니다.
{% endhint %}

[***Roboflow Inference***](https://inference.roboflow.com/) 는 컴퓨터 비전 모델과 워크플로우를 배포하기 위한 강력하고 유연한 프레임워크를 제공하는 오픈 소스 프로젝트입니다. Roboflow의 대부분의 managed deployment 서비스를 구동하는 엔진이기도 합니다. 또한 이를 self-host할 수 있고, edge device에 vision workflows를 배포하는 데 사용할 수도 있습니다. Roboflow Inference는 다음과 같은 다양한 기능과 역량을 제공합니다:

* 객체 탐지, 분류, 인스턴스 세분화 등 다양한 모델 아키텍처와 작업을 지원합니다.
* 다양한 모델, 미리 구축된 로직, 외부 애플리케이션을 수백 개의 building Block 중에서 선택해 결합함으로써 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주는 Workflows.
* CPU, GPU, NVIDIA Jetson과 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 인터페이스, API 및 docker 이미지
* Roboflow의 호스팅 배포 옵션 및 Roboflow 플랫폼과의 통합.

</details>

<details>

<summary>Workflow란 무엇인가요?</summary>

[Workflows](/roboflow/roboflow-ko/workflows/what-is-workflows.md) 다양한 모델, 미리 구축된 로직, 외부 애플리케이션을 결합하여 복잡한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축할 수 있게 해줍니다. 정교한 컴퓨터 비전 파이프라인을 설계하고 배포할 수 있는 시각적, 로우코드 환경을 제공합니다.

Workflows를 사용하면 다음이 가능합니다:

* 여러 모델을 체인으로 연결해 복잡한 작업을 수행합니다.
* 애플리케이션에 사용자 지정 로직과 의사 결정을 추가합니다.
* 외부 시스템 및 API와 통합합니다.
* 이미지와 비디오에서 객체를 추적, 개수 세기, 시간 측정, 측정, 시각화합니다.

</details>

### 적절한 배포 옵션 선택하기

{% hint style="info" %}
사용 사례에 가장 적합한 배포 방법을 선택하는 방법에 대한 훌륭한 가이드가 inference에 있습니다 [Getting Started 가이드](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, 서버리스 API는 실시간 use-case에 뛰어난 확장성을 제공합니다. 그렇지 않다면, [Batch Processing](/roboflow/roboflow-ko/deploy/batch-processing.md) 가 권장되는 옵션입니다.
* 지연 시간: 낮은 지연 시간이나 비디오 처리가 필요하다면, 전용 배포나 강력한 하드웨어를 갖춘 자체 호스팅 배포가 가장 좋은 선택일 수 있습니다.
* 제어: 자체 호스팅 배포는 환경과 리소스에 대한 가장 많은 제어권을 제공합니다.
* 전문성: 자체 호스팅 배포는 설정과 관리에 더 많은 기술적 전문 지식이 필요합니다.