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# 構成

セルフホスト型 Roboflow Inference サーバーの構成、保護、監視 - コンテナーオプション、環境変数、HTTPS、入力形式、メトリクス。

Inference Server は次で起動されました `inference server start` Jetson イメージとトンネル起動を除き、既定ではホストのループバック上でポート 9001 を公開します。カスタム Python は引き続きローカルで利用でき、認証はオプトインです。次で始めます [サーバーのセキュリティ](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/security.md) を選択して、誰がサーバーに接続できるかを決め、その後アプリケーションに必要な機能を設定します。

最初のモデルを実行するために、これらは一切必要ありません。サーバーを他のマシンに公開したいとき、本番環境で実行したいとき、リソース使用量を固定したいとき、または負荷時の挙動を監視したいときに、ここに戻ってきてください。

## コンテナを調整する

* [Docker 設定オプション](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/docker-configuration.md) - ポート、CORS、ワーカー数、NMS の既定値、モデルキャッシュ、および Secure Gateway。
* [Inference Server の環境変数](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/environment-variables.md): よく使われる変数を、領域ごとにグループ化したもの。
* [ビデオ設定](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/video-configuration.md): 管理対象パイプラインの制限、ウォームワーカー、メディア参照。

## サーバーを堅牢化する

* [セルフホストサーバーの保護](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/security.md): ローカルの既定値、ネットワークアクセス、認証、および可観測性。
* [セキュリティ設定の移行](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/security-migration.md): リリース範囲、変更された既定値、およびアップグレード時の操作。
* [モデルパッケージのセキュリティ](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/model-security.md): モデルごとの認可、ローカルパッケージ、およびパッケージの信頼性。
* [HTTPS で Inference を提供する](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/https.md) - 独自の証明書で TLS を終端し、暗号化された鍵を使用し、相互 TLS を必須にします。
* [受け入れ可能な入力形式](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/input-formats.md) - サーバーが受け入れるペイロードの種類、および pickle 化された NumPy 配列や URL 画像取得など、よりリスクの高いものを無効にする方法。

## 実際の動作を確認する

* [Inference Server のテレメトリ](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/telemetry.md) - 実行中のサーバーの Prometheus メトリクスと Docker コンテナ統計。

{% hint style="info" %}
の設定 [Inference CLI と SDK](https://docs.roboflow.com/reference/environment-variables) は、サーバーの設定とは別です。これらのページの変数は、コンテナ内のサーバープロセスによって読み取られます。
{% endhint %}