Model ID

Model ID の構造と、旧式の project/version ID がモデルにどのように解決されるかを説明します。

すべての学習済みモデルには model ID があり、デプロイ、推論の実行、または Workflow の model block で選択するときにそれを識別します。このページでは、model ID の現在の構造と、以前の（legacy）形式の ID が一部の状況でどのように引き続きサポートされているかを説明します。

Model ID の構造

model ID の形式は {workspace}/{model-slug}です。先頭部分は Workspace の URL slug です。2つ目の部分である model slug は、workspace 内でモデルを識別し、ハイフンで連結された 4 つの部分で構成されます:

{project}-{version}-{architecture}-t{n}

• プロジェクト: モデルが属するプロジェクトの URL slug です。例: construction-safety-xpv3w.

• バージョン: モデルが学習されたデータセット version の番号です。例: 12.

• アーキテクチャ: 学習に使用されたモデルアーキテクチャです。例: rfdetr-small.

• t{n}: その version の学習回数カウンターです。最初にその version で開始された学習は t1、2回目は t2、以下同様です。

たとえば、URL slug が construction-safety-xpv3w workspace my-workspace では model ID が生成されます my-workspace/construction-safety-xpv3w-3-rfdetr-small-t2.

model slug は学習開始時に割り当てられるため、まだ学習中でもモデルの ID を確認できます。training counter のサフィックスは再利用されません。学習が失敗またはキャンセルされた場合、その番号は飛ばされ、version 上の次の学習には次の番号が割り当てられます。

A ニューラルアーキテクチャ検索 学習では多数の候補モデルが生成されます。NAS 候補モデルの ID は他の model ID と似ていますが、末尾に二重ハイフンと 6 文字の hash が追加されます（例: my-workspace/construction-safety-xpv3w-3-rfdetr-nas-t1--9589f2）。v2 trainings endpoints では、NAS training はその modelType を rfdetr-nas-parentとして報告し、各候補モデルは rfdetr-nas.

Model ID を見つける

web UI、REST API、または Roboflow MCP Server を通じて、学習済みモデルの ID を確認できます。

Web UI

プロジェクトのサイドバーで「Models」をクリックして Models page. 各モデルは「ID:」ラベルの横に自分の ID を表示し、その横に「Copy Model ID」ボタンがあります。同じ ID とコピー ボタンは、モデルの詳細ビューおよび各 version page の models table にも表示されます。

REST API

MCP

Legacy Model IDs

以前は、Roboflow の dataset version には 1 回の training run しか持てなかったため、モデルは次の形式の ID で一意に決まっていました {project}/{version}.

たとえば、 construction-site-safety/3 は その project の version 3 で学習された model を指していました。前半は workspace ではなく project の URL slug で、後半は version number です。これは、古い SDK、コードスニペット、および Inference installations が使用する形式です（例: model_id="construction-site-safety/3").

現在は dataset version で 複数の training を実行できるため、この legacy 形式の ID はもはや推奨されません。2026 年 6 月 30 日以降に開始された新しい training でこのような ID を使用しようとすると、内部的には新しい形式の ID に解決されます。

Legacy ID の解決方法

legacy 形式の ID は alias を通じて引き続き機能します。version で最初に開始された training が正常に完了すると、Roboflow はその version の legacy {project}/{version} ID を新しい model ID に関連付けます。古い Inference installations からの weights download を含む legacy ID を使うリクエストは、自動的にその model に解決されます。

alias が作成されるのは 最初の その version の training のみであり、その後は変更されません:

• 最初の training が正常に完了すると、legacy ID は永久にその model を指し、同じ version でさらに model を学習させた後でも変わりません。後続の model はそれぞれ自分の model ID で参照してください。

• 最初の training が失敗またはキャンセルされた場合、alias は作成されず、その version で後から行われる training でも作成されません。

alias のない version でも、ちょうど 1 つの model を保持している限り、その legacy ID で参照できます。複数の model を保持していて alias がない場合、legacy ID を使ったリクエストは参照が曖昧なため失敗し、その model 自身の ID を使う必要があります。

Legacy ID は後方互換性のために存在します。新しい統合では完全な model ID を優先してください。曖昧さがなく、version 上のすべての model で機能します。