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# Inference Server の環境変数

Inference 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)；以下のものは、より詳しい説明が必要な変数です。

それらをコンテナに渡すには `-e` （参照 [Docker の設定オプション](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/docker-configuration.md) 特によく変更される設定について）：

```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 **Inference サーバー**。Roboflow CLI と Python SDK は、別のより少ない変数セット（`ROBOFLOW_API_KEY`, `ROBOFLOW_CONFIG_DIR`、その他）：を参照 [環境変数](https://docs.roboflow.com/reference/environment-variables) リファレンスセクションにあります。
{% endhint %}

## 実行とモデル

| 変数                                | 説明                                                                                     | デフォルト                                                                                |
| --------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ |
| `ONNXRUNTIME_EXECUTION_PROVIDERS` | 優先順位順の実行プロバイダーのリストです。プロバイダー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です。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`       | 試行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役立ちますが、似た要求の繰り返しは遅くなります。                        | `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` キャッシュ監視ウォッチドッグ。これを超える値に設定すると `0`、ウォッチドッグはモデル成果物を（古いものと大きいものから順に）削除し、時間の経過によるディスク容量不足を防ぎます。次の場合にのみ適用されます `USE_INFERENCE_MODELS=True`.                                                                                                                                                                                    | `-1`    |
| `INFERENCE_MODELS_CACHE_WATCHDOG_INTERVAL_MINUTES`  | の頻度 `inference-models` キャッシュ監視ウォッチドッグのサイクル。最小は 15 分です。                                                                                                                                                                                                                                                                                             | `60`    |
| `ENABLE_CUDA_MEMORY_RECLAMATION_WATCHDOG`           | バックグラウンドデーモンを有効にし、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却します。 `torch.cuda.empty_cache()`。PyTorch のキャッシュアロケータは解放済みのデバイスブロックを独自プールに保持し、自動では解放しません。そのため、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時に確保された VRAM が残り続け、予約済み VRAM だけが増えていきます。このウォッチドッグは、一定間隔でその余剰分を回収します。実際に使用中の割り当てには影響しません。真に過剰な同時ピークによる OOM は防げません。意味があるのは `USE_INFERENCE_MODELS=True` CUDA 上での場合のみです。 | `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。最小は `5` 秒です（それより低い値は切り上げられます）。次の場合にのみ適用されます `ENABLE_CUDA_MEMORY_RECLAMATION_WATCHDOG=True`.                                                                                                                                                                                                                               | `300`   |

## Workflows と動画

| 変数                                  | 説明                                                                                                                                                   | デフォルト                     |
| ----------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------- |
| `ENABLE_WORKFLOWS_PROFILING`        | サーバーが Workflows のプロファイラー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`    | プロファイラーバッファーのサイズ: 連続する Workflows Execution Engine の `run(...)` run(...) 呼び出しのうち、バッファーに記録される回数。                                                       | `64`                      |
| `WORKFLOWS_DEFINITION_CACHE_EXPIRY` | によって返された Workflow 定義をキャッシュする秒数 `get_workflow_specification(...)`.                                                                                    | `900` （15 分）              |
| `ENABLE_STREAM_API`                 | 動画管理 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 と 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` それを設定しているイメージ以外では |
| `STREAM_API_PRELOADED_PROCESSES`    | アイドル状態の動画ワーカーをいくつウォームアップするか。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`                       |

## GPU テンソルパイプライン

対応する NVIDIA GPU では、Workflows は動画デコードからモデル推論、出力まで、画像データを CPU に移さず GPU 上に保持できます。これにより GPU 負荷の高い動画 Workflows のレイテンシーが低減します。必要なのは `USE_INFERENCE_MODELS=True`、計算能力 7.5 以上の GPU（例: T4、RTX 20 シリーズ以降。V100 は不可）および `onnx.gpu` または Jetson の Docker イメージです。対応する GPU とイメージがない場合、Inference は通常の CPU ベースの実行にフォールバックします。

| 変数                                        | 説明                                                                            | デフォルト                                     |
| ----------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------- |
| `ENABLE_TENSOR_DATA_REPRESENTATION`       | GPU テンソルパイプラインを有効にします: GPU 常駐の Workflows 実行と、ハードウェアアクセラレーション（NVDEC）による動画デコード。 | `False`                                   |
| `WORKFLOWS_IMAGE_TENSOR_DEVICE`           | テンソルパイプラインが有効なときに、Workflow のテンソルを配置する Torch デバイス。                             | `cuda` 利用可能なら、それ以外は `cpu`                 |
| `VIDEO_SOURCE_BUFFER_SIZE`                | 各動画ソースごとにバッファーされるデコード済みフレーム数。                                                 | `8` テンソルパイプラインが有効なときは、 `64` それ以外では        |
| `VIDEO_SOURCE_ADAPTIVE_BACKPRESSURE`      | 推定フレームレートではなく、バッファー状態に基づいてバッファー済みフレームを破棄します。                                  | 一致します `ENABLE_TENSOR_DATA_REPRESENTATION` |
| `WORKFLOWS_ENFORCE_DENSE_INSTANCE_MASKS`  | テンソルパイプラインのモデルから、RLE エンコードされたマスクの代わりに密なインスタンスセグメンテーションマスクを返します。               | `False`                                   |
| `WORKFLOWS_SAM_VIDEO_MASK_REPRESENTATION` | マスク形式（`rle` または `dense`）は、テンソルパイプライン内の SAM 動画トラッキングブロックで使用されます。               | `rle`                                     |
| `DISABLE_GSTREAMER_VIDEO_SOURCES`         | GStreamer ベースの動画ソースを無効にし、標準の CPU デコードを強制します。                                  | `False`                                   |

## Roboflow API 接続

| 変数                                             | 説明                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | デフォルト             |
| ---------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------- |
| `TRANSIENT_ROBOFLOW_API_ERRORS`                | 再試行すべき Roboflow API の HTTP コードのカンマ区切りリスト（GET エンドポイントのみ）。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                | 未設定               |
| `TRANSIENT_ROBOFLOW_API_ERRORS_RETRIES`        | 一時的なエラー（接続エラーおよび一時的な HTTP コード）を再試行する回数（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（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（GET エンドポイントのみ）。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          | `False`           |
| `ROBOFLOW_API_REQUEST_TIMEOUT`                 | Roboflow API へのリクエストのタイムアウト秒数（整数）。                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      | 未設定               |
| `API_PROXY_BASE_URL`                           | Roboflow API プロキシ要求で使用されるベース URL `apiproxy/*` エンドポイント。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には、これを heavy-API の Cloud Run サービスのルートに直接設定します。                                                                                                                                                                                                                             | 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。強制的に次に設定されます `True` （明示的な `False`） `SECURE_GATEWAY` が設定されている場合、次の理由で `api.github.com` はゲートウェイの背後からは到達できません。                                                                                                                                                                                                                              | `False`           |
| `SECURE_GATEWAY`                               | のアドレス [Roboflow Secure Gateway](/deployment/ja/serufuhosuto/enterprise/secure-gateway.md) エアギャップ環境向け（旧エイリアス: `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、次の場合にはローカルの Workflow ステップ実行にフォールバックします `リモート` および `ホスト` が構成されている場合。参照 [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。参照 [テレメトリ](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/telemetry.md).                                                                      | `True` Docker Hub イメージについて |
| `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。指定すると、デーモンソケットから Docker コンテナの統計情報をポーリングできるようになります。参照 [テレメトリ](/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` | モデルモニタリングの pingback データ用キャッシュバックエンド。次を使用します `default` 通常のキャッシュ選択に従うには（次の場合は Redis `REDIS_HOST` が設定されている場合、それ以外はメモリ）、または `memory` を指定して、プロセスローカルのバッファリングを強制し、Inference のホットパスから Redis を外します。      | `default`                  |

## HTTPS

| 変数                     | 説明                                                                                                                                                                                                           | デフォルト                             |
| ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | --------------------------------- |
| `ENABLE_HTTPS`         | Inference サーバーの HTTPS を切り替えます。次の場合は `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 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 形式の TLS 証明書へのパス `ENABLE_HTTPS=True`.                                                                                                                                                          | `/etc/inference/certs/server.crt` |
| `SSL_KEYFILE`          | と対になる PEM 形式の TLS 秘密鍵へのパス `SSL_CERTFILE`.                                                                                                                                                                    | `/etc/inference/certs/server.key` |
| `SSL_KEYFILE_PASSWORD` | 復号に使用するパスフレーズ `SSL_KEYFILE` 秘密鍵が暗号化されている場合。                                                                                                                                                                  | 未設定                               |
| `SSL_CA_CERTS`         | クライアント証明書の検証（mTLS）が必要な場合に使用される CA バンドルへのパス。                                                                                                                                                                  | 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する Roboflow ワークスペースの URL スラッグのカンマ区切りリスト。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が Roboflow API キーで認証されます。 | 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 [セルフホストサーバーの保護](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/security.md) および [受け入れ可能な入力形式](/deployment/ja/serufuhosuto/inference-server/configuration/input-formats.md).