> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/offline-mode.md).

# オフラインモード

{% hint style="info" %}
Roboflow Enterpriseのお客様のオフラインモードでは、当社のDockerコンテナを使用する必要があります。
{% endhint %}

Roboflow Enterpriseのお客様は、デバイス上推論サーバーであるRoboflow Inferenceを設定して、重みを最大30日間キャッシュできます。

これにより、モデルを完全にエアギャップ環境で、またはインターネット接続がすぐに利用できない場所で実行できます。

モデルをオフラインで実行するには、次のことが必要です:

1. Dockerボリュームを作成してアタッチし `/tmp/cache` お使いの Inference Server 上で。
2. DockerでRoboflow Inferenceサーバーを起動します。
3. サーバー経由でモデルにリクエストを送信すると、モデルの重みのダウンロードとキャッシュのプロセスが開始されます。この手順ではインターネット接続が必要です。

重みがキャッシュされれば、ローカルで使用できます。

以下では、CPUからGPUまで、さまざまなデバイス種別でモデルをオフラインで実行する方法を説明します。

## CPU

画像: [roboflow / roboflow-inference-server-cpu](https://hub.docker.com/r/roboflow/roboflow-inference-server-cpu)

```bash
sudo docker volume create roboflow
sudo docker run --net=host --env LICENSE_SERVER=10.0.1.1 --mount source=roboflow,target=/tmp/cache roboflow/roboflow-inference-server-cpu
```

## GPU

GPUコンテナを使用するには、まず [nvidia-container-runtime](https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime).

画像:[ roboflow / roboflow-inference-server-gpu](https://hub.docker.com/r/roboflow/roboflow-inference-server-gpu)

```bash
sudo docker volume create roboflow
docker run -it --rm -p 9001:9001 --gpus all --mount source=roboflow,target=/tmp/cache roboflow/roboflow-inference-server-gpu
```

## Jetson 4.5

お使いの Jetson Jetpack 4.5 にはすでに <https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime> がインストール済みです。

画像:[ roboflow/roboflow-inference-server-jetson-4.5.0](https://hub.docker.com/r/roboflow/roboflow-inference-server-jetson-4.5.0)

<pre class="language-bash"><code class="lang-bash">sudo docker volume create roboflow
<strong>docker run -it --rm -p 9001:9001 --runtime=nvidia --mount source=roboflow,target=/tmp/cache roboflow/roboflow-inference-server-jetson-4.5.0
</strong></code></pre>

## Jetson 4.6

お使いの Jetson Jetpack 4.6 にはすでに <https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime> がインストール済みです。

画像:[ roboflow/roboflow-inference-server-jetson-4.6.1](https://hub.docker.com/r/roboflow/roboflow-inference-server-jetson-4.6.1/tags)

<pre class="language-bash"><code class="lang-bash">sudo docker volume create roboflow
<strong>docker run -it --rm -p 9001:9001 --runtime=nvidia --mount source=roboflow,target=/tmp/cache roboflow/roboflow-inference-server-jetson-4.6.1
</strong></code></pre>

## Jetson 5.1

お使いの Jetson Jetpack 5.1 にはすでに <https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime> がインストール済みです。

画像: [roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1](https://hub.docker.com/r/roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1)

```bash
sudo docker volume create roboflow
docker run -it --rm -p 9001:9001 --runtime=nvidia --mount source=roboflow,target=/tmp/cache roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1
```

## 推論の実行

ローカルキャッシュでInferenceサーバーをセットアップすれば、インターネット接続なしで画像や動画フレーム上でモデルを実行できます。

参照: [モデルを実行する](/deployment/ja/serufuhosuto/self-hosted.md#run-a-model) モデルの実行方法について。

## 推論結果

重みは、インターネット経由でRoboflowアカウントから（設定している場合はLicense Server経由で）SSL暗号化を用いて読み込まれ、Dockerボリューム内に最大30日間安全に保存されます。

推論結果には新しい `expiration` キーが含まれ、これを使って、インターネットまたはLicense Server接続を介して重みのリースを更新するまでに、Inference Serverがどれだけ推論を提供し続けられるかを判断できます。重みの有効期限が7日未満になると、Inference ServerはRoboflow APIへの接続が正常に確立されるまで、1時間に1回、重みのリース更新を試み始めます。

リースが更新されると、カウンターは30日にリセットされます。

```json
{
    "predictions": [
        {
            "x": 340.9,
            "y": 263.6,
            "width": 284,
            "height": 360,
            "class": "example",
            "confidence": 0.867
        }
    ],
    "expiration": {
        "value": 29.91251408564815,
        "unit": "days"
    }
}
```

{% hint style="info" %}
モデルのオフライン展開についてご不明な点がある場合は、Roboflowの担当者にご相談ください。
{% endhint %}