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# Inference

- [適切なツールの選び方](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/choosing-the-right-tool.md): Inference server、inference パッケージ、Inference SDK、Inference CLI をいつ使うか。
- [Inference Server OpenAPI](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-server-openapi.md): 自己ホストの Roboflow Inference Server の HTTP API を閲覧・テストします。
- [Inference Python パッケージ](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-python.md): inference Python パッケージ: モデルの読み込み、自分のプロセスでの推論、Workflows の実行、動画ストリーミング。
- [Inference ベンチマーク](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-python/benchmarks.md): NVIDIA L4 と Jetson Orin NX 上で、RF-DETR、YOLOv8、ResNet、ViT モデルのスループットを測定し、ONNX と TensorRT を比較。
- [Inference Pipeline](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-python/inference-pipeline.md): InferencePipeline で動画ストリーム上のモデルを実行: 動画ソース、カスタム推論ロジック、Workflows、シンク。
- [ネイティブ Python API](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-python/native-python-api.md): get\_model でモデルを読み込み、自分の Python プロセスで画像に対して推論を実行し、supervision で結果を可視化します。
- [モデル重みのダウンロード](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-python/offline-weights.md): inference パッケージがモデル重みをダウンロードしてキャッシュする方法、永続キャッシュ ディレクトリの設定方法、重みを事前ダウンロードする方法。
- [Inference SDK](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-sdk.md): Roboflow Inference Server 用の HTTP クライアント。Python からローカル、ホスト型、非同期、バッチ推論を実行できます。
- [設定](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-sdk/configuration.md): InferenceConfiguration を使用して、InferenceHTTPClient の既定値、タスクごとのモデルパラメータ、Workflows 実行オプションを設定します。
- [コアモデル](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-sdk/core-models.md): inference-sdk HTTP クライアント経由で CLIP と DocTR の基盤モデルを、同期・非同期メソッドで呼び出します。
- [モデル管理](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-sdk/model-management.md): inference-sdk クライアントを使って、Inference Server 上のモデルを事前読み込み、検査、アンロードします。
- [WebRTC ストリーミング](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-sdk/webrtc.md): Python WebRTC クライアントを使って、セルフホスト型の推論サーバーに動画をストリーミングし、既存のレガシーなホスト型統合も維持します。
- [Workflows](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-sdk/workflows.md): workflow ID またはインライン定義で、inference-sdk クライアントを通じて Roboflow Workflow を実行します。
- [Inference CLI](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-cli.md): Inference Server を実行し、Workflows でデータを処理し、ベンチマークを行い、予測を作成し、クラウドにデプロイするためのコマンドラインツール。
- [Inference をベンチマークする](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-cli/benchmark.md): inference benchmark を使って、Inference Server または inference Python パッケージのスループットとレイテンシを測定します。
- [クラウドにデプロイ](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-cli/cloud.md): inference cloud を使って、Roboflow Inference コンテナを AWS と GCP の CPU または GPU 仮想マシンにデプロイします。
- [予測を行う](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-cli/infer.md): inference infer を使って、コマンドラインから画像、画像 URL、ディレクトリ、動画ファイルに対して予測を実行します。
- [Inference Server を制御する](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-cli/server.md): inference server コマンドでローカルの Roboflow Inference Server を起動、設定、確認、停止します。
- [Workflows を実行](https://docs.roboflow.com/reference/ja/inference/inference-cli/workflows.md): コマンドラインから Roboflow Workflow を使って、単一画像、画像ディレクトリ、動画ファイルを処理します。