Prérequis Importer l'exemple d'application Déployer l'application Afficher le résultat Activer le SDK pour Python Nettoyage Étapes suivantes

Déploiement de l'exemple d'application AWS Panorama

Après avoir configuré votre appliance AWS Panorama ou votre appareil compatible et mis à jour son logiciel, déployez un exemple d'application. Dans les sections suivantes, vous allez importer un exemple d'application avec la CLI d'application AWS Panorama et le déployer avec la console AWS Panorama.

L'exemple d'application utilise un modèle d'apprentissage automatique pour classer les objets dans des images vidéo provenant d'une caméra réseau. Il utilise le SDK d'application AWS Panorama pour charger un modèle, obtenir des images et exécuter le modèle. L'application superpose ensuite les résultats sur la vidéo d'origine et les affiche sur un écran connecté.

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Prérequis

Pour suivre les procédures décrites dans ce didacticiel, vous aurez besoin d'un shell ou d'un terminal de ligne de commande pour exécuter des commandes. Dans les listes de codes, les commandes sont précédées d'un symbole d'invite ($) et du nom du répertoire actuel, le cas échéant.


~/panorama-project$ this is a command
this is output

Pour les commandes longues, nous utilisons un caractère d'échappement (\) pour diviser une commande sur plusieurs lignes.

Sur Linux et macOS, utilisez votre gestionnaire de shell et de package préféré. Sur Windows 10, vous pouvez installer le sous-système Windows pour Linux afin d'obtenir une version intégrée à Windows d'Ubuntu et Bash. Pour obtenir de l'aide sur la configuration d'un environnement de développement sous Windows, consultezConfiguration d'un environnement de développement sous Windows.

Vous utilisez Python pour développer des applications AWS Panorama et installer des outils avec pip, le gestionnaire de packages de Python. Si vous n'avez pas encore Python, installez la dernière version. Si vous avez Python 3 mais pas pip, installez pip avec le gestionnaire de paquets de votre système d'exploitation ou installez une nouvelle version de Python, fournie avec pip.

Dans ce didacticiel, vous utiliserez Docker pour créer le conteneur qui exécute le code de votre application. Installez Docker depuis le site Web de Docker : Get Docker

Ce didacticiel utilise la CLI d'application AWS Panorama pour importer l'exemple d'application, créer des packages et télécharger des artefacts. La CLI de l'application AWS Panorama utilise le AWS Command Line Interface (AWS CLI) pour appeler les opérations de l'API de service. Si vous l'avez déjà AWS CLI, mettez-le à niveau vers la dernière version. Pour installer la CLI de l'application AWS Panorama et AWS CLI utilisezpip.


$ pip3 install --upgrade awscli panoramacli

Téléchargez l'exemple d'application et extrayez-le dans votre espace de travail.

Exemple d'application : aws-panorama-sample.zip

Importer l'exemple d'application

Pour importer l'exemple d'application à utiliser dans votre compte, utilisez l'interface de ligne de commande de l'application AWS Panorama. Les dossiers et le manifeste de l'application contiennent des références à un numéro de compte fictif. Pour les mettre à jour avec votre numéro de compte, exécutez la panorama-cli import-application commande.


aws-panorama-sample$ panorama-cli import-application

Le SAMPLE_CODE package, dans le packages répertoire, contient le code et la configuration de l'application, y compris un Dockerfile qui utilise l'image de base de l'application. panorama-application Pour créer le conteneur d'applications qui s'exécute sur l'appliance, utilisez la panorama-cli build-container commande.


aws-panorama-sample$ ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --output text --query 'Account')
aws-panorama-sample$ panorama-cli build-container --container-asset-name code_asset --package-path packages/${ACCOUNT_ID}-SAMPLE_CODE-1.0

La dernière étape avec la CLI d'application AWS Panorama consiste à enregistrer le code et les nœuds de modèle de l'application, puis à télécharger les ressources vers un point d'accès Amazon S3 fourni par le service. Les actifs incluent l'image du conteneur du code, le modèle et un fichier descripteur pour chacun d'eux. Pour enregistrer les nœuds et télécharger des actifs, exécutez la panorama-cli package-application commande.


aws-panorama-sample$ panorama-cli package-application
Uploading package model
Registered model with patch version bc9c58bd6f83743f26aa347dc86bfc3dd2451b18f964a6de2cc4570cb6f891f9
Uploading package code
Registered code with patch version 11fd7001cb31ea63df6aaed297d600a5ecf641a987044a0c273c78ceb3d5d806

Déployer l'application

Utilisez la console AWS Panorama pour déployer l'application sur votre appliance.

Pour déployer l'application

Ouvrez la page des applications déployées de la console AWS Panorama.
Choisissez Déployer l'application.
Collez le contenu du manifeste de l'application dans l'éditeur de texte. graphs/aws-panorama-sample/graph.json Choisissez Suivant.
Pour Nom de l’application, saisissez aws-panorama-sample.
Choisissez Proceed to deploy.
Choisissez Commencer le déploiement.
Choisissez Next sans sélectionner de rôle.
Choisissez Sélectionner un appareil, puis choisissez votre appareil. Choisissez Suivant.
À l'étape Sélectionner les sources de données, choisissez Afficher les entrées et ajoutez le flux de votre caméra en tant que source de données. Choisissez Suivant.
À l'étape Configurer, choisissez Next.
Choisissez Déployer, puis cliquez sur Terminé.
Dans la liste des applications déployées, sélectionnez aws-panorama-sample.

Actualisez cette page pour les mises à jour ou utilisez le script suivant pour surveiller le déploiement à partir de la ligne de commande.

Exemple monitor-deployment.sh


while true; do
  aws panorama list-application-instances --query 'ApplicationInstances[?Name==`aws-panorama-sample`]'
  sleep 10
done


[
    {
        "Name": "aws-panorama-sample",
        "ApplicationInstanceId": "applicationInstance-x264exmpl33gq5pchc2ekoi6uu",
        "DefaultRuntimeContextDeviceName": "my-appliance",
        "Status": "DEPLOYMENT_PENDING",
        "HealthStatus": "NOT_AVAILABLE",
        "StatusDescription": "Deployment Workflow has been scheduled.",
        "CreatedTime": 1630010747.443,
        "Arn": "arn:aws:panorama:us-west-2:123456789012:applicationInstance/applicationInstance-x264exmpl33gq5pchc2ekoi6uu",
        "Tags": {}
    }
]
[
    {
        "Name": "aws-panorama-sample",
        "ApplicationInstanceId": "applicationInstance-x264exmpl33gq5pchc2ekoi6uu",
        "DefaultRuntimeContextDeviceName": "my-appliance",
        "Status": "DEPLOYMENT_PENDING",
        "HealthStatus": "NOT_AVAILABLE",
        "StatusDescription": "Deployment Workflow has completed data validation.",
        "CreatedTime": 1630010747.443,
        "Arn": "arn:aws:panorama:us-west-2:123456789012:applicationInstance/applicationInstance-x264exmpl33gq5pchc2ekoi6uu",
        "Tags": {}
    }
]
...

Si l'application ne démarre pas, consultez les journaux de l'application et de l'appareil dans Amazon CloudWatch Logs.

Afficher le résultat

Lorsque le déploiement est terminé, l'application commence à traiter le flux vidéo et envoie les journaux à CloudWatch.

Pour afficher les journaux dans CloudWatch Logs

Ouvrez la page Groupes de journaux de la console CloudWatch Logs.
Trouvez les journaux de l'application et de l'appliance AWS Panorama dans les groupes suivants :
- Journaux de l'appareil — /aws/panorama/devices/device-id
- Journaux des applications — /aws/panorama/devices/device-id/applications/instance-id


2022-08-26 17:43:39 INFO     INITIALIZING APPLICATION
2022-08-26 17:43:39 INFO     ## ENVIRONMENT VARIABLES
{'PATH': '/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin', 'TERM': 'xterm', 'container': 'podman'...}
2022-08-26 17:43:39 INFO     Configuring parameters.
2022-08-26 17:43:39 INFO     Configuring AWS SDK for Python.
2022-08-26 17:43:39 INFO     Initialization complete.
2022-08-26 17:43:39 INFO     PROCESSING STREAMS
2022-08-26 17:46:19 INFO     epoch length: 160.183 s (0.936 FPS)
2022-08-26 17:46:19 INFO     avg inference time: 805.597 ms
2022-08-26 17:46:19 INFO     max inference time: 120023.984 ms
2022-08-26 17:46:19 INFO     avg frame processing time: 1065.129 ms
2022-08-26 17:46:19 INFO     max frame processing time: 149813.972 ms
2022-08-26 17:46:29 INFO     epoch length: 10.562 s (14.202 FPS)
2022-08-26 17:46:29 INFO     avg inference time: 7.185 ms
2022-08-26 17:46:29 INFO     max inference time: 15.693 ms
2022-08-26 17:46:29 INFO     avg frame processing time: 66.561 ms
2022-08-26 17:46:29 INFO     max frame processing time: 123.774 ms

Pour afficher la sortie vidéo de l'application, connectez l'appareil à un moniteur à l'aide d'un câble HDMI. Par défaut, l'application affiche tout résultat de classification dont le niveau de confiance est supérieur à 20 %.

Exemple squeezenet_classes.json


["tench", "goldfish", "great white shark", "tiger shark",
"hammerhead", "electric ray", "stingray", "cock", "hen", "ostrich",
"brambling", "goldfinch", "house finch", "junco", "indigo bunting",
"robin", "bulbul", "jay", "magpie", "chickadee", "water ouzel",
"kite", "bald eagle", "vulture", "great grey owl",
"European fire salamander", "common newt", "eft",
"spotted salamander", "axolotl", "bullfrog", "tree frog",
...

Le modèle d'échantillon comprend 1 000 classes comprenant de nombreux animaux, de la nourriture et des objets courants. Essayez de diriger votre appareil photo vers un clavier ou une tasse à café.

Une tasse à café avec un texte de détection.

Pour des raisons de simplicité, l'exemple d'application utilise un modèle de classification léger. Le modèle produit un seul tableau avec une probabilité pour chacune de ses classes. Les applications du monde réel utilisent plus fréquemment des modèles de détection d'objets dotés d'une sortie multidimensionnelle. Pour des exemples d'applications avec des modèles plus complexes, voirExemples d'applications, de scripts et de modèles.

Activer le SDK pour Python

L'exemple d'application utilise le AWS SDK for Python (Boto) pour envoyer des métriques à Amazon CloudWatch. Pour activer cette fonctionnalité, créez un rôle qui autorise l'application à envoyer des métriques, puis redéployez l'application avec le rôle associé.

L'exemple d'application inclut un AWS CloudFormation modèle qui crée un rôle doté des autorisations nécessaires. Pour créer le rôle, utilisez la aws cloudformation deploy commande.


$ aws cloudformation deploy --template-file aws-panorama-sample.yml --stack-name aws-panorama-sample-runtime --capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM

Pour redéployer l'application

Ouvrez la page des applications déployées de la console AWS Panorama.
Choisissez une application.
Choisissez Remplacer.
Suivez les étapes pour déployer l'application. Dans le champ Spécifier le rôle IAM, choisissez le rôle que vous avez créé. Son nom commence par aws-panorama-sample-runtime.
Lorsque le déploiement est terminé, ouvrez la CloudWatchconsole et consultez les métriques dans l'espace de AWSPanoramaApplication noms. Toutes les 150 images, l'application enregistre et télécharge des métriques pour le traitement des images et le temps d'inférence.

Nettoyage

Si vous avez terminé d'utiliser l'exemple d'application, vous pouvez utiliser la console AWS Panorama pour le supprimer de l'appliance.

Pour supprimer l'application de l'appliance

Ouvrez la page des applications déployées de la console AWS Panorama.
Choisissez une application.
Choisissez Supprimer de l'appareil.

Étapes suivantes

Si vous avez rencontré des erreurs lors du déploiement ou de l'exécution de l'exemple d'application, consultezRésolution des problèmes.

Pour en savoir plus sur les fonctionnalités et la mise en œuvre de l'exemple d'application, passez à la rubrique suivante.

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