# Web inference-sdk

### WebRTC Streamingとは何ですか？

`@roboflow/inference-sdk` WebRTCを使用して、ブラウザからRoboflowのinference serversへリアルタイム動画ストリーミングを可能にします。これにより、以下ができます:

* **Workflowsを実行** - 複雑なマルチステップのcomputer visionパイプラインを実行する
* **すべてのモデルにアクセス** - 任意のRoboflowモデルタイプを使用する
* **サーバーサイド処理** - 高性能GPUを活用する
* **低レイテンシ** - WebRTCによりほぼリアルタイムの結果を提供
* **双方向通信** - ストリーミング中にデータを送受信する

### インストール

```bash
npm install @roboflow/inference-sdk
```

### クイックスタート

開始するには、以下の動画/サンプルコードをご覧ください:

{% embed url="<https://www.loom.com/share/48b7c442a69c49e081d0dbec49e1ab57>" %}

```typescript
import { connectors, webrtc, streams } from '@roboflow/inference-sdk';

// ⚠️ withApiKey は開発用のみで使用してください
// ⚠️ これを本番環境で使用しないでください。APIキーが公開されます
// 本番環境では、バックエンドプロキシを使用してください（次のセクションを参照）
const connector = connectors.withApiKey("your-api-key");

// カメラストリームを取得
const stream = await streams.useCamera({
  video: {
    facingMode: { ideal: "environment" },
    width: { ideal: 640 },
    height: { ideal: 480 }
  }
});

// WebRTC接続を開始
const connection = await webrtc.useStream({
  source: stream,
  connector,
  wrtcParams: {
    workspaceName: "your-workspace",
    workflowId: "your-workflow",
    imageInputName: "image",
    streamOutputNames: ["output"],
    dataOutputNames: ["predictions"]
  },
  onData: (data) => {
    console.log("Inference results:", data);
  }
});

// 処理済み動画を表示
const videoElement = document.getElementById('video');
videoElement.srcObject = await connection.remoteStream();

// 完了したらクリーンアップ
await connection.cleanup();
```

### 🔐 セキュリティのベストプラクティス

**本番アプリケーションでは、frontend codeにAPIキーを絶対に公開しないでください。**

この `connectors.withApiKey()` メソッドはデモには便利ですが、APIキーをブラウザに公開します。 **本番環境では、必ずバックエンドプロキシを使用してください:**

#### 安全な本番パターン

**Frontend:**

```typescript
import { connectors, webrtc, streams } from '@roboflow/inference-sdk';

// APIキーを直接使わず、プロキシエンドポイントを使用
const connector = connectors.withProxyUrl('/api/init-webrtc');

const stream = await streams.useCamera({ video: true });
const connection = await webrtc.useStream({
  source: stream,
  connector,
  wrtcParams: { /* ... */ }
});
```

**Backend (Express):**

```typescript
import { InferenceHTTPClient } from '@roboflow/inference-sdk/api';

app.post('/api/init-webrtc', async (req, res) => {
  const { offer, wrtcparams } = req.body;

  // APIキーはサーバー上で安全に保持されます
  const client = InferenceHTTPClient.init({
    apiKey: process.env.ROBOFLOW_API_KEY
  });

  const answer = await client.initializeWebrtcWorker({
    offer,
    workspaceName: wrtcparams.workspaceName,
    workflowId: wrtcparams.workflowId,
    config: {
      imageInputName: wrtcparams.imageInputName,
      streamOutputNames: wrtcparams.streamOutputNames,
      dataOutputNames: wrtcparams.dataOutputNames
    }
  });

  res.json(answer);
});
```

### 主な機能

#### 動的な出力再設定

再起動せずに、実行時にstreamとdataの出力を変更できます:

```typescript
// 別のビジュアライゼーションに切り替え
connection.reconfigureOutputs({
  streamOutput: ["blur_visualization"]
});

// すべてのdata出力を有効化
connection.reconfigureOutputs({
  dataOutput: ["*"]
});

// 両方を一度に変更
connection.reconfigureOutputs({
  streamOutput: ["annotated_image"],
  dataOutput: ["predictions", "counts"]
});
```

### 完全な動作例

FrontendとBackendの両方のコードを含む完全な動作例は、 [サンプルアプリケーションのリポジトリ](https://github.com/roboflow/inferenceSampleApp)をご覧ください。サンプルアプリでは、以下をデモしています:

* APIキー保護のための適切なバックエンドプロキシ設定
* カメラストリーミングの統合
* エラーハンドリングと接続管理
* 本番対応のパターン

### リソース

* [サンプルアプリケーション](https://github.com/roboflow/inferenceSampleApp)
* [NPM上のパッケージ](https://www.npmjs.com/package/@roboflow/inference-sdk)