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# 前提条件

> API または UI から Serverless Inference サービスを使用する前に、環境、APIキー、必要な依存関係を設定します。

このページでは、API または UI から Serverless Inference サービスを呼び出す前に設定する必要があるアカウント、認証情報、およびツールを一覧表示します。後続のリクエストが正常に認証され、有効な project にルーティングされるよう、以下のセクションにある各項目をすべて完了してください。

<Tip>
  始める前に、コストと制限事項を把握するため、[利用状況と制限](/ja/inference/usage-limits/)を確認してください。
</Tip>

<div id="set-up-your-wb-account-and-project">
  ## W\&B アカウントと project を設定する
</div>

Serverless Inference を利用するには、次の項目が必要です。

1. **W\&B アカウント。** [W\&B](https://app.wandb.ai/login?signup=true) でサインアップしてください。

2. **W\&B APIキー。**

   APIキーを作成するには、**Personal API key** または **Service Account API key** タブを選択して詳細を確認してください。

   <Tabs>
     <Tab title="Personal API key">
       あなたのユーザー ID に紐づく個人用 APIキーを作成するには、次の手順に従います。

       1. W\&B にログインし、ユーザープロフィールアイコン **> User Settings** をクリックします。
       2. **Create new API key** をクリックします。
       3. APIキーにわかりやすい名を付けます。
       4. **Create** をクリックします。
       5. 表示された APIキーをすぐにコピーし、安全な場所に保管してください。
     </Tab>

     <Tab title="Service account API key">
       サービスアカウントに紐づくAPIキーを作成するには、次の手順に従います。

       1. チームまたは組織の設定で、**Service Accounts** タブに移動します。
       2. 一覧からサービスアカウントを検索します。
       3. **action (<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />)** メニューをクリックし、**Create API key** をクリックします。
       4. APIキーの名を入力し、**Create** をクリックします。
       5. 表示されたAPIキーをすぐにコピーして、安全な場所に保管します。
       6. **Done** をクリックします。

       異なる環境やワークフローに対応するため、1つのサービスアカウントに対して複数のAPIキーを作成できます。
     </Tab>
   </Tabs>

   <Warning>
     W\&B がAPIキー全体を表示するのは、作成時の一度だけです。ダイアログを閉じた後は、APIキー全体を再度表示できません。Settings に表示されるのはキーID (キーの先頭部分) のみです。APIキー全体を紛失した場合は、新しいAPIキーを作成する必要があります。
   </Warning>

   安全な保管方法については、[APIキーを安全に保管する](/ja/platform/app/settings-page/user-settings/#store-and-handle-api-keys-securely)を参照してください。

3. **W\&B の project。** 利用状況をトラッキングするために、W\&B アカウントで project を作成してください。

これら 3 つの項目を完了すると、Inference API に対して認証できる W\&B のアイデンティティと、利用状況を記録する project を利用できるようになります。

<div id="set-up-your-environment-for-python">
  ## Python 用の環境を設定する
</div>

Python から Inference API を呼び出す予定の場合は、一般的な要件に加えて次の設定を行います。

1. 前のセクションの一般的な要件を満たす。

2. 必須ライブラリをインストールする:

   ```bash theme={null}
   pip install openai weave
   ```

<Note>
  **注記**

  `weave` ライブラリは必須ではありませんが、使用を推奨します。このライブラリを使うと、LLM アプリケーションをトレースできます。詳しくは、[Weave クイックスタート](/ja/models/quickstart/)を参照してください。
</Note>

<div id="next-steps">
  ## 次のステップ
</div>

アカウント、APIキー、project、必要に応じた Python 環境の準備ができたら、リクエストを送信する準備は完了です。次のいずれかの資料に進んでください：

* 利用可能なエンドポイントについては、[API reference](/ja/inference/api-reference/)を確認してください。
* サービスの動作を確認するには、[使用例](/ja/inference/examples/)を試してください。
* Webインターフェースからモデルにアクセスするには、[UI ガイド](/ja/inference/ui-guide/)を参照してください。