🌐 Render/Railway पर Free Hosting
जब आप Machine Learning model को API (जैसे FastAPI या Flask) में बदल लेते हैं, तो अगला step होता है उसे इंटरनेट पर deploy करना। Render और Railway ऐसे cloud platforms हैं जो आपको free tier में API hosting की सुविधा देते हैं। इन platforms की सबसे खास बात यह है कि deployment बहुत आसान है और आपको server management की tension नहीं होती।
🔹 Render और Railway क्यों?
- ✅ Free Tier में hosting (limited resources के साथ)
- ✅ GitHub integration (auto deploy on push)
- ✅ Docker support
- ✅ Simple UI और logs monitoring
- ✅ Railway में instant database + storage support
📌 Render पर Deployment (Step by Step)
- Step 1: Render पर account बनाएँ → render.com
- Step 2: GitHub repository connect करें जिसमें आपका FastAPI/Flask code है।
- Step 3:
requirements.txt
औरDockerfile
repo में होना चाहिए। - Step 4: Render में "New Web Service" → "Build & Deploy" चुनें।
- Step 5: Environment में command डालें:
gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app
- Step 6: Deploy पर click करें और कुछ ही मिनटों में आपकी API live हो जाएगी।
📌 Railway पर Deployment (Step by Step)
- Step 1: Railway पर account बनाएँ → railway.app
- Step 2: "New Project" → GitHub repo connect करें।
- Step 3:
requirements.txt
औरProcfile
add करें:web: gunicorn -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker main:app
- Step 4: Railway auto-detect करके build शुरू कर देगा।
- Step 5: कुछ ही मिनटों में आपकी API एक free Railway domain पर live हो जाएगी।
📝 Important Tips
- 👉 Free tier में limited RAM/CPU होता है (लगभग 512 MB RAM)
- 👉 Heavy ML models deploy करने के लिए paid plan बेहतर होगा
- 👉 छोटे ML APIs, demo projects या portfolio showcase के लिए Render/Railway perfect हैं
- 👉 Auto-sleep feature होता है, यानी inactivity के बाद API बंद हो सकती है
🚀 Example FastAPI App
# main.py from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") def root(): return {"message": "API hosted on Render/Railway"}
🏆 निष्कर्ष
अगर आप अपनी ML APIs को बिना ज्यादा खर्च किए live करना चाहते हैं तो Render और Railway आपके लिए best option हैं। ये free hosting platforms beginner-friendly हैं और GitHub integration के कारण CI/CD जैसी सुविधा भी provide करते हैं। Future scaling के लिए आप paid plans या AWS/GCP/Azure जैसे cloud solutions पर जा सकते हैं।