वर्कफ़्लोज़

workflow ID या inline specification के माध्यम से inference-sdk client से Roboflow Workflow चलाएँ।

के साथ एक स्थानीय inference server शुरू करें inference server start, फिर एक Workflow चलाएँ:

from inference_sdk import InferenceHTTPClient

# ROBOFLOW_API_KEY को अपने Roboflow API Key से बदलें
CLIENT = InferenceHTTPClient(
    api_url="http://localhost:9001",
    api_key="ROBOFLOW_API_KEY"
)

CLIENT.run_workflow(
    specification={
        "version": "1.0",
        "inputs": [
            {"type": "InferenceImage", "name": "image"},
            {"type": "InferenceParameter", "name": "my_param"},
        ],
        # ...
    },
    # या
    # workspace_name="my_workspace_name",
    # workflow_id="my_workflow_id",

    images={
        "image": "url or your np.array",
    },
    parameters={
        "my_param": 37,
    },
)

या तो विनिर्देश को Workflow के विनिर्देश के साथ प्रदान किया जाता है, जैसा कि Workflow Definitions, या दोनों workspace_name और workflow_id को Roboflow ऐप में पूर्वनिर्धारित Workflow का उपयोग करने के लिए दिया जाता है। workspace_name ब्राउज़र द्वारा workspace का मुख्य पैनल दिखाए जाने के बाद Roboflow ऐप URL में पाया जा सकता है।

Workflow परिभाषाओं की सर्वर-साइड कैशिंग: जब आप उपयोग करते हैं run_workflow(...) के साथ workspace_name और workflow_id, तो सर्वर परिभाषा को 15 मिनट तक कैश करता है। यदि आप Workflows UI में परिभाषा बदलते हैं और विधि को फिर से चलाते हैं, तो आपको परिवर्तन दिखाई नहीं दे सकता। कैश के बिना प्रोसेसिंग को बाध्य करने के लिए, पास करें use_cache=False के एक पैरामीटर के रूप में run_workflow(...).

Workflows profiling: आप पास करके एक profiler trace का अनुरोध कर सकते हैं enable_profiling=True को run_workflow(...). यदि सर्वर कॉन्फ़िगरेशन trace exposure सक्षम करता है, तो आपको trace वाला एक JSON फ़ाइल उस निर्देशिका में मिलेगा जो profiling_directory के पैरामीटर द्वारा InferenceConfiguration (डिफ़ॉल्ट: inference_profiling आपकी वर्तमान कार्यशील निर्देशिका में)। traces को Google Chrome में यहाँ लोड और रेंडर किया जा सकता है chrome://tracing.