roboflow/inference

roboflow/inference – オンプレミス型コンピュータビジョン推論サーバー

何であるか

• 任意のコンピュータ、エッジデバイス、GPUマシンをフル機能のコンピュータビジョンハブに変えるローカル（またはDockerベース）サーバーを実行するPythonパッケージ（inference）。
• 自分で微調整したモデルをロードするか、または事前学習済みの基礎モデルのカタログ（例：Florence-2、CLIP、SAM-2）を使用できます。
• コアのアイデアは「ワークフロー」：モデル推論、従来のCVステップ（OCR、バーコード読み取り、テンプレートマッチング）、カスタムPythonコードを組み合わせて再利用可能なパイプラインを構築する、組み合わせ可能なブロックです。

主な機能

• モデル配信 – Roboflowで訓練した任意のモデルをホストするか、カタログからパブリックモデルを取得できます。
• ビデオストリーム処理 – RTSP、ウェブカメラ、その他のストリームを入力でき、GPU加速によるバッチ処理、デコード、マルチプロセッシングをサポートします。
• ワークフロー・エンジン – 検出、セグメンテーション、トラッキング、カウント、測定、通知など、ドラッグアンドドロップ形式のブロック。カスタムPythonブロックも作成可能です。
• API & SDK – REST API（OpenAPIドキュメントは /docs にあり）とPython SDK（inference-sdk）でプログラム制御が可能。ビデオパイプラインの開始/停止や結果の受信ができます。
• ハイブリッドクラウド/エッジ – 完全にオンプレミスで無料（クレジット使用なし）で実行するか、Roboflow Cloudに接続してプライベートモデル、データセットアップロード、モデル監視、マネージドデプロイメントを利用できます。
• エンタープライズ拡張機能 – カスタムJetsonベースの「Flowbox」デバイス向けのソース公開型エンタープライズモジュール、OPC/MQTT統合、デバイス管理がオプションで利用可能。

クイックスタート

pip install inference-cli
inference server start --dev   # 適切なDockerイメージを取得し、http://localhost:9001/notebook/start でJupyterノートブックを起動

ノートブックでは、モデルの読み込み、ワークフローの作成、カメラの接続についてステップバイステップで説明します。

一般的な利用事例

• 小売レジ：商品検出、合計計算、データベースへの結果送信。
• スマート駐車場：車両ナンバープレート検出、車両追跡、Telegramアラート。
• 生産ラインの品質管理：オブジェクト検出とOCR/バーコードチェックを組み合わせる。
• ビジュアル検索またはコンテンツモデレーション：CLIPやSAM-2をライブストリームで実行し、テキストプロンプトに一致するフレームを検索。

インストールとプラットフォーム対応

• pipパッケージとして配布。サーバーはDocker内（CPUまたはGPUイメージ）で実行されます。
• Linux、Windows、macOS、NVIDIA Jetson、Raspberry Pi、一般的なクラウドVMに対応。
• GPU加速はNVIDIA Container Toolkitで実現。

ライセンス

• コアの inference コードはApache 2.0ライセンス。
• 個々のモデルは元のライセンスを保持（例：AGPL-3.0モデルはそのライセンス下でのみ使用可能）。
• エンタープライズ専用機能は別途商業ライセンスでソース公開。

さらに学ぶには

• 完全なドキュメント：https://inference.roboflow.com
• 事前作成済みパイプラインのワークフローギャラリー：https://inference.roboflow.com/workflows/gallery
• YouTubeでの動画チュートリアル（セルフサービスレジ、スマート駐車場など）。

結論 Roboflow Inferenceは、ビデオストリームに強く注力し、既存システムへの簡単な統合を実現する、本番環境対応の自己ホスト型プラットフォームです。スケールに応じてコンピュータビジョンモデルの構築、チェーン化、デプロイが可能になります。