適切なツールの選び方

Inference server、inference パッケージ、Inference SDK、Inference CLI のどれを使うべきか。

推論 Roboflow のホスト型 API を支える、オープンソースのコンピュータビジョン展開フレームワークです。4つのパーツで構成され、連携して動作します。ほとんどのプロジェクトではサーバーを起動し、SDK を使って通信します。

コンポーネント	内容	使用するタイミング
Inference サーバー	モデルとワークフローを HTTP API 経由で公開する Docker コンテナ。	多くのクライアント、言語、またはビデオストリームから呼び出せる、1つのデプロイメントが必要な場合。
推論 パッケージ	モデルを自分のプロセス内で直接読み込み、実行する Python ライブラリ。	最も低レイテンシで、HTTP の往復がありません。アプリが Python 製で、モデルと同じマシンで動作している場合。
inference-sdk パッケージ	サーバー用の軽量な Python HTTP クライアント。	ローカルサーバー、Serverless Hosted API、または Dedicated Deployment を呼び出す標準的な方法。変更するのは api_url だけです。
inference-cli パッケージ	サーバーを起動し、モデルやワークフローを実行し、デプロイメントをベンチマークするコマンドラインツール。	サーバーのインストールと管理、単発の予測、ベンチマーク。

稼働中のサーバーのアーキテクチャ（リクエスト、ビデオストリーム、ワークフローがどのように流れるか）については、 Inference Architectureを参照してください。自分のハードウェアにサーバーをインストールして実行するには、まず セルフホスト型デプロイメント.

サンプルノートブック

Inference を使って特定の問題を解決する実行可能なノートブック:

• CLIP を使って動画を分類する - 動画内のフレームと任意のテキストプロンプトとの類似性を判定します。

• WebRTC で動画をストリーミングする - Web カメラ、RTSP ストリーム、または動画ファイルをモデルやワークフローで処理します。

• RGB 異常検出 - セグメンテーションマスク内の色が正しいことを確認します。

この Roboflow Notebooks リポジトリには、さらに多くの学習・デプロイの例があります。

コミュニティとソースコード

• GitHub 上の Inference - ソースコード、issue、機能要望。詳しくは CONTRIBUTING.md をご覧ください。

• Roboflow フォーラム - コンピュータビジョン開発者のコミュニティから助けを得たり、交流したりできます。

• Roboflow ブログ - チュートリアル、モデルのリリース、コンピュータビジョンのニュース。

• Supervision - 予測のアノテーション、フィルタリング、追跡に使える再利用可能なユーティリティ。