# Serverless Hosted API

Roboflow에 배포된 모델은 REST API를 통해 사용할 수 있으며, 이를 통해 이미지에 대해 추론을 실행할 수 있습니다. 이 배포 방식은 배포 장치에서 지속적인 인터넷 연결이 가능한 환경에 이상적입니다.

Serverless Hosted API를 사용할 수 있습니다:

* [Workflows에서](/roboflow/roboflow-ko/deploy/serverless-hosted-api-v2/use-in-a-workflow.md)
* [REST API와 함께](/roboflow/roboflow-ko/deploy/serverless-hosted-api-v2/use-with-the-rest-api.md)
* 다음과 함께 [Inference Python SDK](/roboflow/roboflow-ko/deploy/serverless-hosted-api-v2/use-with-python-sdk.md)

### Inference server

저희 Serverless Hosted API는 [Inference Server](https://inference.roboflow.com/api/)에 의해 구동됩니다. 이는 아래와 같이 저희 Serverless Hosted API와 self-hosting 옵션 간에 쉽게 전환할 수 있음을 의미합니다:

```python
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

CLIENT = InferenceHTTPClient(
    # api_url="http://localhost:9001" # Self-hosted Inference server
    api_url="https://serverless.roboflow.com", # 저희 Serverless hosted API
    api_key="API_KEY" # 비공개 모델 및 데이터에 접근하기 위한 선택 사항
)

result = CLIENT.infer("image.jpg", model_id="model-id/1")
print(result)
```

### 제한 사항

저희 Serverless Hosted API는 최대 20MB의 파일 업로드를 지원합니다. 더 높은 해상도의 이미지를 사용할 경우 제한에 걸릴 수 있습니다. 문제가 발생하면 엔터프라이즈 지원 담당자에게 문의하거나 다음에 메시지를 게시해 주세요. [forum](https://discuss.roboflow.com).

{% hint style="info" %}
요청이 너무 큰 경우에는 첨부된 이미지를 축소하는 것을 권장합니다. 이미지는 서버에 수신된 후 모델 아키텍처가 허용하는 입력 크기로 다시 축소되므로, 일반적으로 성능 저하로 이어지지 않습니다.\
\
Python SDK와 같은 일부 SDK는 API로 전송되기 전에 이미지를 자동으로 모델 아키텍처의 입력 크기로 축소합니다.
{% endhint %}

***

이는 저희 Serverless Hosted API의 V2입니다. 다음을 참조하세요: [Serverless Hosted API v1](/roboflow/roboflow-ko/deploy/serverless.md) v1(레거시) API 문서입니다.


---

# 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-ko/deploy/serverless-hosted-api-v2.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.