Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

How to Deploy Vision AI Models in the Cloud | Serverless, Dedicated, Batch Processing

Автор: Roboflow

Загружено: 2025-11-26

Просмотров: 302

Описание:

So you have a computer vision model... Now let's deploy it!

In this video, we briefly explore the hidden complexities of configuring your own cloud inference environments -- from provisioning GPUs to managing software dependancies. From there, we show how Roboflow's managed cloud handles this complicated "ballet" of infrastructure for you, allowing you to focus on building the best computer vision application for your use case.

We dive into the three primary options for deploying your trained models in Roboflow:
⚡️ Serverless API: Ideal for quick integration, automatic scaling, and getting started fast by simply plugging in an API key. You pay for the compute you use, and it scales up and down as needed.
🔋 Dedicated Deployment: Best for more predictable, consistent workloads where you need lower latency. This option provisions a persistent cloud server (CPU or GPU) specifically for you, keeping your models loaded in memory and ready to serve requests.
🌄 Batch Processing: The most cost-efficient option for when you can wait for results. This is suitable for asynchronous processing of large amounts of data, such as analyzing drone footage for inventory or asset inspection, where images/videos are processed in batches.

= What you'll see in this video =
00:00 Intro - You have a vision model. Now where to deploy it?
00:40 Why Roboflow Cloud? Get started quickly and reduce management overhead
03:23 What is the Serverless API?
04:22 How to use Serverless API with a Workflow
07:45 What is a Dedicated Deployment?
09:02 How to spin up a Dedicated Deployment
12:24 What is Batch Processing?
14:37 How to initiate a Batch Processing job
17:53 Summary and ending notes

= Additional Resources =
💡 Try Roboflow today
https://roboflow.com/

💡 Roboflow Managed Deployments Overview
https://docs.roboflow.com/deploy/robo...

💡 Serverless API
https://docs.roboflow.com/deploy/serv...

💡 Dedicated Deployments
https://docs.roboflow.com/deploy/dedi...

Batch Processing
https://docs.roboflow.com/deploy/batc...

Start Building Workflows
https://roboflow.com/workflows/build

Roboflow Inference (Self-Hosted/Edge)
https://github.com/roboflow/inference

Join Our Live Sessions
https://roboflow.com/webinar

How to Deploy Vision AI Models in the Cloud | Serverless, Dedicated, Batch Processing

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Audi Reader: Reinventing the Car User Manual with Vision AI

Audi Reader: Reinventing the Car User Manual with Vision AI

Забудь VS Code — Вот Почему Все Переходят на Cursor AI

Забудь VS Code — Вот Почему Все Переходят на Cursor AI

ИИ для анализа чертежей: как ИИ Blueprint Pro обеспечивает запуск проектов за минуты, а не за недели

ИИ для анализа чертежей: как ИИ Blueprint Pro обеспечивает запуск проектов за минуты, а не за недели

ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов

ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов

NotebookLM: твой AI наставник в самообучение

NotebookLM: твой AI наставник в самообучение

Спросите инженеров: сегментация RF-DETR и создание лучших в своем классе моделей машинного зрения...

Спросите инженеров: сегментация RF-DETR и создание лучших в своем классе моделей машинного зрения...

Как настроить MacBook для программиста и Data Engineer: терминал, Docker, PyCharm, DBeaver и утилиты

Как настроить MacBook для программиста и Data Engineer: терминал, Docker, PyCharm, DBeaver и утилиты

MCP Tutorial: Build Your First MCP Server and Client from Scratch (Free Labs)

MCP Tutorial: Build Your First MCP Server and Client from Scratch (Free Labs)

What is Segment Anything 3 (SAM3)? Live Q&A with Meta's Engineers Behind the Model

What is Segment Anything 3 (SAM3)? Live Q&A with Meta's Engineers Behind the Model

Как изменилась жизнь разработчиков с приходом ИИ

Как изменилась жизнь разработчиков с приходом ИИ

Auto Labeling Image Data | How to Annotate a Dataset and Train a Vision AI Model

Auto Labeling Image Data | How to Annotate a Dataset and Train a Vision AI Model

Введение в агентов и мультиагентные системы

Введение в агентов и мультиагентные системы

Segment Anything 3 (SAM 3): Text to Segmentation | Live Coding + Q&A (Nov 20th)

Segment Anything 3 (SAM 3): Text to Segmentation | Live Coding + Q&A (Nov 20th)

Ускоряем YouTube на OpenWRT: YouTubeUblock + Zapret + VLESS | Розыгрыш Routerich AX3000

Ускоряем YouTube на OpenWRT: YouTubeUblock + Zapret + VLESS | Розыгрыш Routerich AX3000

Cloud Computing Explained: The Most Important Concepts To Know

Cloud Computing Explained: The Most Important Concepts To Know

Beyond mAP: How to Evaluate and Improve Vision AI Models

Beyond mAP: How to Evaluate and Improve Vision AI Models

Как устроено ИТ в сети DNS: новый выпуск «Готовых решений» с Владимиром Гриценко

Как устроено ИТ в сети DNS: новый выпуск «Готовых решений» с Владимиром Гриценко

AI for Food Processing: How FloVision Uses Computer Vision to Reduce Waste and Improve Efficiency

AI for Food Processing: How FloVision Uses Computer Vision to Reduce Waste and Improve Efficiency

ПЕРЕСТАНЬ ПЛАТИТЬ за Cursor AI. Используй эту БЕСПЛАТНУЮ и ЛОКАЛЬНУЮ альтернативу | VSCode+Roo Code

ПЕРЕСТАНЬ ПЛАТИТЬ за Cursor AI. Используй эту БЕСПЛАТНУЮ и ЛОКАЛЬНУЮ альтернативу | VSCode+Roo Code

Закат программистов? Нет, эра архитекторов AI. // Сергей Марков

Закат программистов? Нет, эра архитекторов AI. // Сергей Марков

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]