私有网络中的模型推理服务部署

在当今数字化时代，图像处理技术在各个领域扮演着越来越重要的角色。从医疗保健数据到安全监控，再到敏感基础设施的图像分析，这些应用场景对数据处理的安全性和隐私性提出了极高的要求。然而，将这些敏感数据发送到远程托管的API或直接连接到互联网的设备上，可能会引发信息安全团队的担忧。为了解决这一问题，引入了一种新的解决方案——本地推理服务器。

本地推理服务器允许开发者在私有云或私有网络中部署Docker容器，只需更改一行代码，即可在不离开私有网络的情况下，快速原型开发和部署应用程序。这意味着，即使在生产环境中，也可以确保图像数据的安全性。

当在Roboflow中训练新模型时，开发者可以通过简单地更新应用代码中的版本号来使用新模型，就像使用托管API一样。推理服务器将通过Roboflow许可服务器（位于DMZ区域，充当堡垒代理服务器）获取新的权重。

推理服务器还支持离线模式，该模式可以将权重保存在本地长达30天。启用离线模式后，只有在首次加载新权重集或租约到期时，才会获取权重。这使得推理服务器可以部署在没有可靠互联网访问的自动驾驶车辆等场景中。

无论是本地部署还是离线模式，都是Roboflow企业版的一部分。可以在这里找到完整的企业部署文档。全球许多最大和最具创新力的公司已经在使用Roboflow来支持他们的计算机视觉项目。

现在就免费试用，并在业务准备投入生产时联系销售团队。

如何获取访问权限

要获取本地部署和离线模式的访问权限，需要订阅Roboflow企业版。企业版提供了全面的文档支持，帮助了解如何部署和使用推理服务器。

为什么选择本地推理服务器

选择本地推理服务器有以下几个主要原因：

• 数据安全：确保敏感数据不会离开私有网络，从而降低数据泄露的风险。
• 快速原型开发：开发者可以在私有云中快速原型开发，然后无缝迁移到生产环境。
• 灵活部署：支持在各种环境中部署，包括私有云、私有服务器和离线环境。
• 易于维护：通过更新应用代码中的版本号，即可轻松切换到新模型，无需复杂的配置。

如何部署本地推理服务器

部署本地推理服务器的过程相对简单。首先，需要在私有云或私有网络中准备一个Docker容器。然后，根据Roboflow提供的文档，配置容器以连接到Roboflow许可服务器。最后，通过更改应用代码中的版本号，即可使用新模型。

离线模式的优势

离线模式为那些没有可靠互联网访问的环境提供了一种解决方案。在离线模式下，推理服务器会将权重保存在本地，从而避免了频繁的网络请求。这使得推理服务器可以在自动驾驶车辆、远程监控系统等场景中稳定运行。

企业版的优势

Roboflow企业版提供了许多高级功能，包括：

• 完整的文档支持：帮助快速了解如何部署和使用推理服务器。
• 技术支持：提供专业的技术支持，确保项目顺利进行。
• 定制化服务：根据需求，提供定制化的解决方案。
• 安全性：确保数据在私有网络中安全存储和处理。

本地推理服务器为处理敏感数据提供了一种安全、灵活且易于维护的解决方案。通过在私有网络中部署Docker容器，可以确保数据的安全性，同时享受快速原型开发和灵活部署的优势。Roboflow企业版提供了全面的文档支持和定制化服务，帮助轻松部署和使用推理服务器。