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# Workflows

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：

```python
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](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。

{% hint style="info" %}
**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(...)`.
{% endhint %}

**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`](/reference/ja/tui-lun/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 で次の場所で読み込んで表示できます： `chrome://tracing`.