ワークフロー

ワークフロー ID またはインライン指定を使って、inference-sdk クライアント経由で Roboflow Workflow を実行します。

でローカル推論サーバーを起動し inference server start、その後 Workflow を実行します：

from inference_sdk import InferenceHTTPClient

# ROBOFLOW_API_KEY を Roboflow の API キーに置き換えてください
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"},
        ],
        # ...
    },
    # または
    # workspace_name="my_workspace_name",
    # workflow_id="my_workflow_id",

    images={
        "image": "URL またはあなたの np.array",
    },
    parameters={
        "my_param": 37,
    },
)

いずれか specification は、次に記載されている Workflow の仕様を指定して提供されます Workflow 定義、または両方 workspace_name と workflow_id が指定されると、Roboflow アプリであらかじめ定義された Workflow を使用します。 workspace_name ブラウザにワークスペースのメインパネルが表示されたら、Roboflow アプリの URL で確認できます。

Workflow 定義のサーバー側キャッシュ： を使用するとき run_workflow(...) で workspace_name と workflow_id、サーバーは定義を 15 分間キャッシュします。Workflows UI で定義を変更してメソッドを再実行しても、変更が反映されない場合があります。キャッシュなしで処理を強制するには、 use_cache=False を次の引数として指定します： run_workflow(...).

Workflows のプロファイリング： 次を渡すことで、プロファイラのトレースを要求できます： enable_profiling=True を run_workflow(...)に。サーバー設定でトレースの公開が有効になっている場合、トレースを含む JSON ファイルは、次のパラメータで指定されたディレクトリにあります： profiling_directory のパラメータ InferenceConfiguration （デフォルト： inference_profiling 現在の作業ディレクトリ内）。トレースは Google Chrome で次の場所で読み込んで表示できます： chrome://tracing.