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# Roboflow Instant

Roboflow Instantは、Proof of Conceptの開発中に使用できる、短時間で学習できる少数ショットモデルです。

Instantは、データセット内の新しい画像バッチを承認するとすぐに、そのデータセットを使ってモデルを自動的に学習します。

このモデルは、Roboflowで学習した他のモデルと同様に、Roboflow Workflowsで使用できます。

InstantはObject Detectionプロジェクトのみをサポートします。

Roboflow Instantモデルの学習は無料です。

### Roboflow Instantモデルを学習する

Roboflow Instantモデルは、データセットに1000枚未満の画像を追加し、かつそのプロジェクトにまだInstantモデルが存在しない場合に自動的に学習されます。

Instantの学習ジョブは手動でも開始できます。

Instantの学習ジョブを開始するには、プロジェクトに移動し、サイドバーの［モデル］をクリックしてから、「モデルを学習」をクリックします：

<figure><img src="/files/d85e061ec6dd176482955d83ab9bc53fab4ebceb" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

「Roboflow Instantモデル」を選択します：

<figure><img src="/files/f2d10e9a46f1ed9a93d88e51fe50d67e3b7f620a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

その後、学習ジョブの確認を求められます：

<figure><img src="/files/ca358fc1e5c1265e1c87e272c363603635f3a5c4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

{% hint style="info" %}
Instantモデルには前処理や拡張のステップを適用できません。
{% endhint %}

「新しいInstantモデルを作成」をクリックして、Roboflow Instantの学習ジョブを開始します。

すると学習ジョブが開始されます。

モデルが使用可能になるまで数分かかる場合があります。

その後、Instantモデルがモデル一覧に表示されます：

<figure><img src="/files/c43bcebec0a6422932956cf715e1854d455408b2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### Instantモデルをデプロイする

モデルを使用するには、デプロイしたいモデル行の右側にある「モデルをデプロイ」ボタンをクリックします：

<figure><img src="/files/853026f3fe6d8964d018058991febda9401e05fa" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

ウィンドウが表示され、デプロイに使用するWorkflowテンプレートを選択できます。独自のWorkflowを作成することもできます。

<figure><img src="/files/f4b90f516cd6473c39217f7d7326afd7e52b391d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

オプションを選択すると、Workflowが作成されます。このWorkflowはRoboflow WorkspaceのWorkflowsページからアクセスできます。

以下は、Detect, Count, and Visualizeテンプレートから作成されたWorkflowの例です：

<figure><img src="/files/059194f9f9f88ce11f1cd591543aafb1f98fdc6f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

このWorkflowはRoboflow Instantモデルを使用しています。

Workflowをテストして、Instantモデルが動作している様子を確認できます：

<figure><img src="/files/5b469476dfa8e00b5a31f437c33389ddabe4c97d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### APIでInstantモデルを実行する

学習後、Instantモデルは次の場所で利用できます。 [Serverless Hosted API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api) 他のRoboflowモデルと同じエンドポイント形式を使用します。

Roboflow Instantモデルは、モデルごとの `{workspace}/{model-slug}` の [バージョン、学習、モデル](/models/ja/versions-trainings-and-models.md)）、Roboflow 3.0モデルを呼び出すのと同じ方法で。

{% hint style="info" %}
Instantモデルの信頼度しきい値は敏感に反応する場合があります。最適値は通常、学習セットのサイズに応じて0.85〜0.99の範囲です。
{% endhint %}

#### コード例

{% stepper %}
{% step %}
**APIキーを取得する**

Roboflowアカウントを作成し、次の場所でキーを確認してください: [Roboflow の API 設定ページ](https://app.roboflow.com/settings/api) そしてシェルで利用できるようにします:

```bash
export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"
```

{% endstep %}

{% step %}
**依存関係をインストールする**

次をインストールしてください: [Inference SDK](https://docs.roboflow.com/reference/inference/inference-sdk) と [supervision](https://supervision.roboflow.com/):

```bash
pip install -U inference-sdk supervision
```

{% endstep %}

{% step %}
**モデルを実行する**

この例では公開の [rf-bolts](https://universe.roboflow.com/erik-pe6au/rf-bolts) Roboflow Instantモデル（ボルト、平ワッシャー、六角ナット）を、小さなラベル付きセットから少数ショットで学習したものです。独自の `{workspace}/{model-slug}` を、学習済みのInstantモデルに差し替えてください。

```python
import os
import cv2
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image = sv.load_image_from_url("https://media.roboflow.com/docs/bolts.jpg")

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
results = client.infer(image, model_id="erik-pe6au/bolts-uzqzc-instant-1")

detections = sv.Detections.from_inference(results)

annotated_image = sv.BoxAnnotator().annotate(image.copy(), detections)

cv2.imwrite("annotated.png", annotated_image)
```

<figure><img src="/files/5e850a35583f255858e176b1eb328a0110ae9684" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
設定する `api_url` をデプロイ先に合わせてください:

* `https://serverless.roboflow.com` Serverless Hosted API 用。
* `http://localhost:9001` ローカルの [Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) サーバー。
* あなたの [専用デプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) プライベートエンドポイント用の URL。
  {% endhint %}

その他のデプロイオプションとセルフホストについては、 [セルフホスト型デプロイ](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).