> 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/inference-server/configuration/environment-variables.md). # Inference Server 環境変数 推論サーバーの動作は、一連の環境変数によって制御されます。各変数は [`inference/core/env.py`](https://github.com/roboflow/inference/blob/main/inference/core/env.py)に定義されています；以下の項目は、より詳しい説明が必要な変数です。 コンテナに次のように渡します `-e` （最もよく変更される設定については [Dockerの設定オプション](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/docker-configuration.md) を参照）： ```bash docker run -it --rm -e ENV_VAR_NAME=env_var_value -p 9001:9001 roboflow/roboflow-inference-server-cpu:latest ``` {% hint style="info" %} これらの変数は **推論サーバー**を設定します。Roboflow CLI と Python SDK は、別のより少ない数の変数（`ROBOFLOW_API_KEY`, `ROBOFLOW_CONFIG_DIR`など）を読み込みます。参照セクションの [環境変数](https://docs.roboflow.com/reference/environment-variables) を参照してください。 {% endhint %} ## 実行プロバイダとモデル | 変数 | 説明 | デフォルト | | --------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------- | | `ONNXRUNTIME_EXECUTION_PROVIDERS` | 優先順の実行プロバイダ一覧です。プロバイダがプラットフォームでサポートされていない場合は警告が表示されます。 | 参照: [`env.py`](https://github.com/roboflow/inference/blob/main/inference/core/env.py) | | `RUNS_ON_JETSON` | Inference が Jetson デバイス上で実行されるかどうか。次に設定します `True` Jetson アーキテクチャ向けのすべての Docker ビルドで。 | `False` | | `MODEL_VALIDATION_DISABLED` | 試験推論をスキップすることで、モデルの読み込みを高速化します。 | `False` | | `SAM2_MAX_EMBEDDING_CACHE_SIZE` | GPU メモリに保持される SAM2 埋め込みの数。各埋め込みは 16777216 バイトを使用します。 | `100` | | `SAM2_MAX_LOGITS_CACHE_SIZE` | CPU メモリに保持される SAM2 ロジットの数。各ロジットは 262144 バイトを使用します。 | `1000` | | `DISABLE_SAM2_LOGITS_CACHE` | SAM2 ロジットのキャッシュを無効にします。デバッグやメモリ使用量の最小化に有用ですが、その代わりに同様の繰り返しリクエストが遅くなります。 | `False` | ## `inference-models` バックエンド | 変数 | 説明 | デフォルト | | --------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------- | | `USE_INFERENCE_MODELS` | を選択します。 `inference-models` バックエンド。 | `False` | | `MAX_INFERENCE_MODELS_CACHE_SIZE_MB` | を有効にします。 `inference-models` 、ウォッチドッグはモデル成果物（古いものと大きいものを優先）を整理し、時間の経過によるシステムのディスク容量不足を防ぎます。 `0`USE\_INFERENCE\_MODELS=True の場合にのみ適用されます。 `USE_INFERENCE_MODELS=True`. | `-1` | | `INFERENCE_MODELS_CACHE_WATCHDOG_INTERVAL_MINUTES` | の `inference-models` キャッシュ・ウォッチドッグの実行頻度です。最小は15分です。 | `60` | | `ENABLE_CUDA_MEMORY_RECLAMATION_WATCHDOG` | キャッシュされているが未使用の CUDA メモリを定期的にドライバへ返すバックグラウンドデーモンを有効にします。 `torch.cuda.empty_cache()`。PyTorch のキャッシュアロケータは解放されたデバイスブロックを独自のプールに保持し、自動では解放しないため、長時間稼働するサーバーでは、同時推論やバッチ推論のピーク使用量が残り、予約済み VRAM は増え続けます。このウォッチドッグは固定間隔でその余剰を回収します。ライブな割り当てはそのままです。真に過剰に同時要求が来たことによる OOM は防げません。 `USE_INFERENCE_MODELS=True` CUDA 上でのみ意味があります。 | `False` | | `CUDA_MEMORY_RECLAMATION_WATCHDOG_INTERVAL_SECONDS` | CUDA メモリ・ウォッチドッグの回収サイクル間隔です。最小は `5` 秒です（より小さい値は切り上げられます）。これは `ENABLE_CUDA_MEMORY_RECLAMATION_WATCHDOG=True`. | `300` | ## ワークフローとビデオ | 変数 | 説明 | デフォルト | | ----------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------- | | `ENABLE_WORKFLOWS_PROFILING` | サーバーが Workflows のプロファイラトレースをクライアントに返せるようにします。 | `False` | | `WORKFLOWS_PROFILER_BUFFER_SIZE` | プロファイラバッファのサイズ：連続した Workflows Execution Engine `run(...)` 呼び出しがバッファ内でトレースされます。 | `64` | | `WORKFLOWS_DEFINITION_CACHE_EXPIRY` | Workflow 定義をキャッシュする秒数。これは `get_workflow_specification(...)`. | `900` （15分） | | `ENABLE_STREAM_API` | ビデオ管理 API を有効にします。標準の CPU、GPU、TensorRT イメージではこれが `True`に設定されており、JetPack 5.1.1 および 6.2.0 のイメージも同様です。slim イメージと JetPack 6.0.0 および 7.1.0 のイメージでは設定されていません。 | `False` 設定されているイメージ以外では | | `STREAM_API_PRELOADED_PROCESSES` | 事前起動されるアイドル状態のビデオワーカーの数です。これにより GPU 上でのワーカー起動時間が短縮されます。 | `0` | ## Roboflow API 接続 | 変数 | 説明 | デフォルト | | ---------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------- | | `TRANSIENT_ROBOFLOW_API_ERRORS` | Roboflow API の HTTP コードのうち、再試行すべきもののカンマ区切りリストです（GET エンドポイントのみ）。 | 未設定 | | `TRANSIENT_ROBOFLOW_API_ERRORS_RETRIES` | 一時的エラー（接続エラーおよび一時的な HTTP コード）を再試行する回数です（GET エンドポイントのみ）。 | `3` | | `TRANSIENT_ROBOFLOW_API_ERRORS_RETRY_INTERVAL` | 一時的な Roboflow API エラーの再試行間隔です（GET エンドポイントのみ）。 | `3` | | `RETRY_CONNECTION_ERRORS_TO_ROBOFLOW_API` | Roboflow API への接続エラーを再試行するかどうかです（GET エンドポイントのみ）。 | `False` | | `ROBOFLOW_API_REQUEST_TIMEOUT` | Roboflow API へのリクエストに対するタイムアウト（秒、整数）です。 | 未設定 | | `API_PROXY_BASE_URL` | Roboflow API のプロキシリクエストで使用されるベース URL です。 `apiproxy/*` エンドポイントへ。長時間実行されるサードパーティのプロキシ呼び出しで Firebase Hosting のタイムアウトを回避するため、これを直接 heavy-API Cloud Run サービスのルートに設定してください。 | の値 `API_BASE_URL` | | `DISABLE_VERSION_CHECK` | バックグラウンドスレッドで実行される Inference のバージョンチェックを無効にします。 `True` 明示的な `False`） `SECURE_GATEWAY` が設定されている場合、 `api.github.com` はゲートウェイの背後では到達不能であるためです。 | `False` | | `SECURE_GATEWAY` | のアドレス [Roboflow Secure Gateway](/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/secure-gateway.md) によるエアギャップ環境向けの（旧名: `LICENSE_SERVER`）。Roboflow API とモデルのダウンロード通信をゲートウェイプロキシ経由にし、バージョンチェックを強制的に無効化し、リモートとホスト型が構成されている場合はローカルの Workflow ステップ実行にフォールバックします。詳細は `リモート` と `ホスト型` が構成されている場合はローカルの Workflow ステップ実行にフォールバックします。 [Dockerの設定オプション](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/docker-configuration.md#secure-gateway). | 未設定 | ## 監視とテレメトリ | 変数 | 説明 | デフォルト | | -------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------- | | `ENABLE_PROMETHEUS` | Prometheus の `/metrics` エンドポイントを有効にします。詳細は [Telemetry](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/telemetry.md). | `True` Docker Hub イメージ向けの | | `DOCKER_SOCKET_PATH` | コンテナにマウントされた Docker デーモンソケットへのパスです。指定すると、デーモンソケットから Docker コンテナ統計をポーリングできるようになります。詳細は [Telemetry](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/telemetry.md#docker-container-metrics). | 未設定 | | `METRICS_ENABLED` | Roboflow の [モデルモニタリング](/deployment/ja/to/model-monitoring.md). | `True` | | `MODEL_MONITORING_CACHE_BACKEND` | モデル監視 pingback データ用のキャッシュバックエンドです。通常のキャッシュ選択に従うには `default` を使用します（ `REDIS_HOST` が設定されている場合は Redis、そうでなければメモリ）、あるいは `memory` を使用してプロセスローカルのバッファリングを強制し、Redis を推論のホットパスから外します。 | `default` | ## HTTPS | 変数 | 説明 | デフォルト | | ---------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------- | | `ENABLE_HTTPS` | 推論サーバーで HTTPS を切り替えます。 `True`、サーバーは `SSL_CERTFILE` および `SSL_KEYFILE` を読み込み、TLS でトラフィックを提供します。参照： [HTTPS 経由で Inference を提供する](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/https.md). | `False` | | `SSL_CERTFILE` | 次の場合に提供される PEM エンコードの TLS 証明書へのパス `ENABLE_HTTPS=True`. | `/etc/inference/certs/server.crt` | | `SSL_KEYFILE` | に対応する PEM エンコードの TLS 秘密鍵へのパス `SSL_CERTFILE`. | `/etc/inference/certs/server.key` | | `SSL_KEYFILE_PASSWORD` | 秘密鍵が暗号化されている場合に `SSL_KEYFILE` を復号するために使用するパスフレーズです。 | 未設定 | | `SSL_CA_CERTS` | クライアント証明書検証（mTLS）が必要な場合に使用される CA バンドルへのパスです。 | 未設定 | ## 認証と入力セキュリティ | 変数 | 説明 | デフォルト | | --------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----- | | `WORKSPACES_WHITELISTED_FOR_LOCAL_DEPLOYMENT` | このサーバーに対するリクエストの実行を許可された Roboflow ワークスペースの URL スラッグのカンマ区切りリストです。設定すると、docs、ランディングページ、health、liveness、metrics エンドポイントを除くすべてのリクエストは Roboflow API キーで認可されます。 | 未設定 | カスタム Python 実行と URL 画像取得を制御する変数（`ALLOW_CUSTOM_PYTHON_EXECUTION_IN_WORKFLOWS`, `ALLOW_URL_INPUT`, `ALLOW_URL_TO_NON_GLOBAL_ADDRESSES`, `VALIDATE_IMAGE_URL_REDIRECTS`、その他）は文書化されています [セルフホスト型サーバーのセキュリティ保護](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/security.md) および [受け入れられる入力形式](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/input-formats.md).