Roboflow提供了一个命令行界面（CLI），使得用户可以轻松地部署和管理机器学习模型。以下是使用 CLI 进行部署的步骤。首先，确保已经安装了 Roboflow CLI。如果尚未安装，可以通过以下命令进行安装：
pip install roboflow
安装完成后，需要进行身份验证，以便 CLI 可以访问Roboflow工作空间。使用以下命令进行登录：
roboflow login
接下来，可以创建一个专用部署。为此，运行以下命令，并替换相应的参数：
roboflow deployment add DEPLOYMENT_NAME -m MACHINE_TYPE -t DURATION -w WAIT_ON_PENDING -e NO_DELETE_ON_EXPIRATION -v INFERENCE_VERSION
在上述命令中，需要替换以下参数：
- DEPLOYMENT_NAME：部署名称，必须是 5 到 15 个字母、数字或破折号的组合，且必须以字母开头，在工作空间中必须是唯一的。
- MACHINE_TYPE：机器类型，可以通过运行
roboflow deployment machine_type来获取可用选项。 - DURATION：部署的持续时间（单位：小时），必须在 0.1 到 6 之间，默认值为 3。
- WAIT_ON_PENDING：是否等待部署准备就绪（或失败），默认为 false。
- NO_DELETE_ON_EXPIRATION：部署过期时是否不删除，默认为 false。
- INFERENCE_VERSION：推理服务器 Docker 镜像的版本，必须为 0.16.0 或更高版本。可以在 Docker Hub 查看 CPU 和 GPU 部署的可用选项。
创建部署后，可以使用以下命令列出所有与Roboflow工作空间关联的专用部署：
roboflow deployment list
要检查专用部署的状态，可以使用以下命令，并替换相应的参数：
roboflow deployment get DEPLOYMENT_NAME -w WAIT_ON_PENDING
在上述命令中，需要替换以下参数：
- DEPLOYMENT_NAME：部署名称。
- WAIT_ON_PENDING：是否等待部署准备就绪（或失败），默认为 false。
此命令将返回以下信息：
- 与专用部署关联的 URL。
- 部署的状态。
- 实例类型。
最后，可以随时删除专用部署。一旦删除，无法恢复。要删除部署，运行以下命令，并替换相应的参数：
roboflow deployment delete DEPLOYMENT_NAME
在上述命令中，需要替换以下参数：
- DEPLOYMENT_NAME：部署名称。