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モデル管理

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、確認、アンロードします。

モデル重みのダウンロード

セルフホスト型の Inference Server を使用する場合、推論を実行する前にモデルを事前読み込みして、重みをダウンロードしキャッシュできます:

from inference_sdk import InferenceHTTPClient

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="http://localhost:9001",
    api_key="YOUR_ROBOFLOW_API_KEY"
)

# モデルを事前読み込みする(重みをサーバーのキャッシュにダウンロードします)
client.load_model(model_id="rfdetr-base")

代わりに、最初の推論を実行すると自動的にダウンロードが開始されます。

Workflows では、Workflow で使用されるすべてのモデルも事前読み込みし、Workflow を一度実行してその定義をキャッシュしておく必要があります。

サーバーに読み込まれているモデルを確認できます:

loaded_models = client.list_loaded_models()
print(f"Loaded models: {loaded_models}")

詳細はこちら: 重みのキャッシュ、永続ストレージ、Docker設定.

Inference Server を制御する方法

サーバー情報の取得

読み込まれたモデルの一覧

非同期版: list_loaded_models_async()

特定のモデルの説明を取得する

もし allow_loading が次に設定されている場合 True、まだ読み込まれていなければ副作用としてモデルが読み込まれます。デフォルト: True.

非同期版: get_model_description_async()

モデルの読み込み

指定したモデルが読み込まれます。もし set_as_default が次に設定されている場合 True、読み込みに成功するとそのモデルがクライアントのデフォルトモデルとして使用されます。デフォルト値: False.

非同期版: load_model_async()

モデルのアンロード

サーバー側で OOM を回避するために、モデルのアンロードが必要になる場合があります。

非同期版: unload_model_async()

すべてのモデルのアンロード

非同期版: unload_all_models_async()

最終更新

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