在高级项目中，可能需要编写大量的代码，这些代码随后需要在所有需要应用的地方进行测试和部署。Roboflow 兴奋地宣布了一个新的功能——Workflows，它允许利用最先进的计算机视觉技术构建复杂的应用。Workflows 提供了一个基于Web的编辑器，可以在其中构建应用逻辑。一旦Workflow准备就绪，可以复制一个代码片段，将其部署到所有的设备上，无论是在图像、视频还是实时视频流上。
以下是一个检测常见物体的Workflow示例。点击“尝试Workflow”，并上传包含常见物体（例如猫、手机、咖啡杯）的图像，以查看Workflow的工作情况：使用此Workflow，点击Workflow底部的“运行预览”，然后拖入任何包含常见物体（例如汽车、动物、家用物品）的图像。点击“运行预览”以查看模型的输出。这里是一个模型返回的示例输出：
在这篇博客文章中，将探索Workflows中可能的内容：可用的功能以及用例，以激发想象力，让在实验和构建新项目时有所启发。可以在Roboflow Workflow Templates库中看到一系列Workflow模板，可以尝试立即使用它们。
Roboflow Workflows允许在浏览器中构建复杂的计算机视觉应用。Workflows基于块构建，每个块执行一个特定功能，并且可以连接到其他块以创建一个应用。使用Workflows，可以构建使用以下内容的应用：
Workflows可以包含任意多的块，以表示应用逻辑。让讨论一些可以使用Workflows构建的高级用例，而无需编写任何代码。
可以构建运行对象检测或分割模型的视觉系统，并将结果与输入图像一起保存到数据集中。这可以用于构建主动学习管道，其中模型的输入数据被保存到数据集中，用于训练未来的模型版本。
可以构建主动学习系统，将所有通过工作流的图像添加到数据集中。这可以与像SAM-2这样的基础模型一起使用，以自动标记数据。
还可以使用Workflows构建只上传满足特定条件的图像到数据集的主动学习系统，例如预测的置信度在特定范围内。这有助于收集可以用来提高模型性能的数据。
可以构建基于特定条件做出判断的Workflows。例如，可以构建一个系统，监控装配线上的堵塞情况，这由给定区域内物品过多表示。
可以使用Workflows为零售应用构建高级库存管理系统。例如，可以使用YOLO World，这是一个零样本模型，来识别通用产品（例如咖啡袋），裁剪感兴趣的对象，然后将每个对象发送给GPT以获取有关对象的更多信息。
可以构建包含多个条件语句的Workflows。为了好玩，Roboflow团队制作了一个Workflow，让可以玩石头剪刀布。
可以使用Workflows构建运行对象检测模型、处理预测，然后对结果运行业务逻辑的系统。例如，构建了一个系统，用四个Workflow块读取集装箱ID。该系统：
可以通过以下三种方式部署Workflow：
Workflows部署文档详细介绍了如何使用上述各种方法部署Workflows。如果需要一个API来运行Workflows而不需要管理自己的硬件，那么部署到云端是理想的。话虽如此，对于减少延迟至关重要的用例，建议在自己硬件上部署。
如果在Roboflow云中部署模型，可以在图像上运行推理。如果在专用部署或自己的硬件上部署，可以在图像、视频、网络摄像头源和RTSP流上运行推理。
要部署一个Workflow，点击Roboflow工作区中的“部署Workflow”。然后会打开一个窗口，提供有关如何部署Workflow的信息。
当第一次在自己的硬件或专用部署上运行Workflow时，Workflow中使用的所有模型将被下载到设备上，以供与Workflow一起使用。这个过程需要的时间将取决于使用哪些模型。Roboflow模型应该只需要几秒钟就可以下载，但像CLIP和SAM 2这样的基础模型可能需要几分钟才能下载。然后，模型将被缓存以供在自己的硬件上使用。这将导致后续运行的响应速度更快。
Roboflow Workflows模板库中有许多Workflow示例。以下是制作的一些示例：
还编写了几篇指南，详细介绍了特定Workflows的逐步操作，包括：