クライアントアプリケーションコンポーネントの作成 - Amazon Lookout for Vision
クライアントアプリケーションコンポーネントを公開するための IAM 権限レシピの作成クライアントアプリケーションコンポーネントの公開 (コンソール)クライアントアプリケーションコンポーネント (SDK) の公開

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クライアントアプリケーションコンポーネントの作成

gRPC スタブを生成し、クライアントアプリケーションコードの準備ができたら、クライアントアプリケーションコンポーネントを作成できます。作成するコンポーネントは、AWS IoT Greengrass Version 2AWS IoT Greengrass V2コアデバイスにデプロイするカスタムコンポーネントです。作成するレシピには、カスタムコンポーネントが記述されます。レシピには、デプロイが必要な依存関係もすべて含まれています。この場合、で作成するモデルコンポーネントを指定しますAmazon Lookout for Vision モデルのパッケージング。コンポーネントレシピの詳細については、「AWS IoT Greengrass Version 2コンポーネント recipe のリファレンス」を参照してください。

このトピックの手順では、レシピファイルからクライアントアプリケーションコンポーネントを作成し、AWS IoT Greengrass V2それをカスタムコンポーネントとして公開する方法を示します。AWS IoT Greengrass V2コンソールまたはAWS SDK を使用してコンポーネントを公開できます。

カスタムコンポーネントの作成の詳細については、AWS IoT Greengrass V2ドキュメントの以下を参照してください。

クライアントアプリケーションコンポーネントを公開するための IAM 権限

クライアントアプリケーションコンポーネントを作成して公開するには、次の IAM アクセス許可が必要です。

  • greengrass:CreateComponentVersion

  • greengrass:DescribeComponent

  • s3:PutObject

レシピの作成

この手順では、簡単なクライアントアプリケーションコンポーネントのレシピを作成します。のコードには、lookoutvision_edge_agent_example.pyデバイスにデプロイされたモデルが一覧表示され、コンポーネントをコアデバイスにデプロイすると自動的に実行されます。出力を表示するには、コンポーネントをデプロイした後にコンポーネントログを確認します。詳細については、「デバイスへのコンポーネントのデプロイ」を参照してください。準備ができたら、この手順を使用して、ビジネスロジックを実装するコードのレシピを作成します。

レシピは JSON または YAML 形式のファイルとして作成します。また、クライアントアプリケーションのコードを Amazon S3 バケットにアップロードします。

クライアントアプリケーションコンポーネントのレシピを作成するには

  1. gRPC スタブファイルをまだ作成していない場合 詳細については、「gRPC のセットアップ」を参照してください。

  2. 次のコードを、という名前のファイルに保存します。lookoutvision_edge_agent_example.py

    import grpc
from edge_agent_pb2_grpc import EdgeAgentStub
import edge_agent_pb2 as pb2

# Creating stub.
with grpc.insecure_channel("unix:///tmp/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.sock") as channel:
    stub = EdgeAgentStub(channel)
    # Add additional code that works with Edge Agent in this block to prevent resources leakage

    models_list_response = stub.ListModels(
        pb2.ListModelsRequest()
    )
    for model in models_list_response.models:
        print(f"Model Details {model}")

  3. クライアントアプリケーションコンポーネントのソースファイルを保存する Amazon S3 バケットを作成する (または既存のバケットを使用する)。バケットは、AWSアカウント内で、Amazon Lookout for VisionAWSAWS IoT Greengrass Version 2 を使用しているのと同じリージョンにある必要があります。

  4. 前の手順で作成した Amazon S3lookoutvision_edge_agent_example.py バケットにアップロードします。edge_agent_pb2_grpc.py and edge_agent_pb2.py各ファイルの Amazon S3 パスをメモしておきます。edge_agent_pb2_grpc.pyedge_agent_pb2.py作成してgRPC のセットアップ.

  5. エディターで、次の JSON または YAML レシピファイルを作成します。

    • model_componentモデルコンポーネントの名前に変更します。詳細については、「コンポーネント設定」を参照してください。

    • URI エントリを、、およびの S3edge_agent_pb2.py パスに変更します。lookoutvision_edge_agent_example.pyedge_agent_pb2_grpc.py

    JSON
    {
  "RecipeFormatVersion": "2020-01-25",
  "ComponentName": "com.lookoutvision.EdgeAgentPythonExample",
  "ComponentVersion": "1.0.0",
  "ComponentType": "aws.greengrass.generic",
  "ComponentDescription": "Lookout for Vision Edge Agent Sample Application",
  "ComponentPublisher": "Sample App Publisher",
  "ComponentDependencies": {
    "model_component": {
      "VersionRequirement": ">=1.0.0",
      "DependencyType": "HARD"
    }
  },
  "Manifests": [
    {
      "Platform": {
        "os": "linux"
      },
      "Lifecycle": {
        "install": "pip3 install grpcio grpcio-tools protobuf Pillow",
        "run": {
          "script": "python3 {artifacts:path}/lookoutvision_edge_agent_example.py"
        }
      },
      "Artifacts": [
        {
          "Uri": "S3 path to lookoutvision_edge_agent_example.py"
        },
        {
          "Uri": "S3 path to edge_agent_pb2_grpc.py"
        },
        {
          "Uri": "S3 path to edge_agent_pb2.py"
        }
      ]
    }
  ],
  "Lifecycle": {}
}
    YAML
    ---
RecipeFormatVersion: 2020-01-25
ComponentName: com.lookoutvison.EdgeAgentPythonExample
ComponentVersion: 1.0.0
ComponentDescription: Lookout for Vision Edge Agent Sample Application
ComponentPublisher: Sample App Publisher
ComponentDependencies:
  model_component:
    VersionRequirement: '>=1.0.0'
    DependencyType: HARD
Manifests:
  - Platform:
      os: linux
    Lifecycle:
      install: |-
        pip3 install grpcio
        pip3 install grpcio-tools
        pip3 install protobuf
        pip3 install Pillow
      run:
        script: |- 
          python3 {artifacts:path}/lookout_vision_agent_example.py
    Artifacts:
      - URI: S3 path to lookoutvision_edge_agent_example.py
      - URI: S3 path to edge_agent_pb2_grpc.py
      - URI: S3 path to edge_agent_pb2.py

  6. JSON ファイルまたは YAML ファイルをコンピューターに保存します。

  7. 次のいずれかを実行して、クライアントアプリケーションコンポーネントを作成します。

クライアントアプリケーションコンポーネントの公開 (コンソール)

AWS IoT Greengrass V2コンソールを使用してクライアントアプリケーションコンポーネントを公開できます。

クライアントアプリケーションコンポーネントを公開するには

  1. を使用してクライアントアプリケーションコンポーネントのレシピを作成します (まだ作成していない場合) を作成します (まだ作成していない場合)レシピの作成。

  2. https://console.aws.amazon.com/iot/AWS IoT Greengrass でコンソールを開きます

  3. 左側のナビゲーションペインの Greengrass で、「コンポーネント」を選択します。

  4. [マイコンポーネント] で [コンポーネントを作成] を選択します。

  5. JSON 形式のレシピを使用する場合は、「コンポーネントの作成」ページで「レシピを JSON 形式で入力」を選択します。YAML 形式のレシピを使用する場合は、「レシピを YAML として入力」を選択します。

  6. 「レシピ」で、既存のレシピを、で作成した JSON または YAMLレシピの作成 レシピに置き換えます。

  7. [Create component] (コンポーネントの作成) を選択します。

  8. 次に、クライアントアプリケーションコンポーネントをデプロイします。

クライアントアプリケーションコンポーネント (SDK) の公開

CreateComponentVersionAPI を使用してクライアントアプリケーションコンポーネントを公開できます。

クライアントアプリケーションコンポーネント (SDK) を公開するには

  1. を使用してクライアントアプリケーションコンポーネントのレシピを作成します (まだ作成していない場合) を作成します (まだ作成していない場合)レシピの作成。

  2. コマンドプロンプトで、次のコマンドを入力してクライアントアプリケーションコンポーネントを作成します。recipe-fileレシピの作成で作成したレシピファイルの名前に置き換えます。

    aws greengrassv2 create-component-version --inline-recipe fileb://recipe-file

    応答内の ARN をメモしておきます。これは次の手順で必要です。

  3. 次のコマンドを使用して、クライアントアプリケーションコンポーネントのステータスを取得します。component-arn前のステップでメモした ARN に置き換えます。の値がの場合、componentStateクライアントアプリケーションコンポーネントは準備完了ですDEPLOYABLE。

    aws greengrassv2 describe-component --arn component-arn

  4. 次に、クライアントアプリケーションコンポーネントをデプロイします。