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# Workflow

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

```python
from inference_sdk import InferenceHTTPClient, InferenceConfiguration

# ROBOFLOW_API_KEY をあなたの Roboflow 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"
).configure(InferenceConfiguration(api_key_transport="header"))

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,
    },
)
```

どちらか一方 `specification` は、以下で説明されている Workflow の仕様とともに指定されます [Workflow 定義](https://docs.roboflow.com/workflows/developer-guide/developer-guide/definitions)、または両方 `workspace_name` と `workflow_id` が指定され、Roboflow アプリで事前定義された 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ると、Roboflow アプリの URL で見つけることができます。

{% hint style="info" %}
**Workflow 定義のサーバー側キャッシュ:** を使用するときは `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、次を渡してください: `use_cache=False` をパラメータとして `run_workflow(...)`.
{% endhint %}

**Workflows のプロファイリング:** 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(...)`。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、次で指定されたディレクトリ内にトレースを含む JSON ファイルがあります: `profiling_directory` のパラメータ [`InferenceConfiguration`](/reference/ja/inference/inference-sdk/configuration.md) (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 で次の場所から読み込んでレンダリングできます: `chrome://tracing`.