版本 Type 操作系统要求依赖项配置本地日志文件更改日志

Lookout for Vision Edge Agent

Lookout for Vision Edge Agent 组件 aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent () 安装本地亚马逊 Lookout for Vision 运行时服务器，该服务器使用计算机视觉来查找工业产品中的视觉缺陷。

要使用此组件，请创建并部署 Lookout for Vision 机器学习模型组件。这些机器学习模型通过查找用于训练模型的图像中的模式来预测图像中是否存在异常。然后，您可以开发和部署自定义 Greengrass 组件（称为客户端应用程序组件），这些组件为该运行时组件提供图像和视频流，以便使用机器学习模型检测异常。

你可以使用 Lookout for Vision Edge Agent API 与其他 Greengrass 组件中的该组件进行交互。此 API 是使用 gRPC 实现的，gRPC 是一种用于进行远程过程调用的协议。有关更多信息，请参阅亚马逊 Lookout f or Vision 开发者指南中的编写客户端应用程序组件和 Lookout for Visi on Edge Agent API 参考。

有关如何使用此组件的更多信息，请参阅以下内容：

在 Greengrass 核心设备上使用 Amazon Lookout for Vision fo
什么是 Amazon Lookout for Vision？在亚马逊 Lookout for Vision 开发者指南中
在亚马逊 Lookout for Vision 开发者指南中创建 Lookout for Vision 模型。
在《亚马逊 Lookout for Vision 开发者指南》中的边缘设备上使用 Lookout for Vision 模型。

注意

Lookout for Vision Edge Agent 组件仅在以下版本中 AWS 区域可用：

美国东部（俄亥俄）
美国东部（弗吉尼亚州北部）
US West（Oregon）
欧洲地区（法兰克福）
欧洲（爱尔兰）
亚太地区（东京)
亚太地区 (首尔)

版本

此组件有以下版本：

1.2.x
1.1.x
1.0.x
0.1.x

Type

此组件是一个通用组件 (aws.greengrass.generic)。Greengrass 核心运行组件的生命周期脚本。

有关更多信息，请参阅组件类型。

操作系统

此组件只能安装在 Linux 核心设备上。

要求

此组件具有以下要求：

Greengrass 核心设备必须使用 Armv8 (aarch64) 或 x86_64 架构。
如果你使用此组件的 1.0.0 或更高版本，则安装在 Greengrass 核心设备上的 Py th on 3.8 或 Python 3.9（包括pip）。

如果你使用此组件的 0.1.x 版本，则安装在 Greengrass 核心设备上的 Python 3.7（包括pip）。

重要
该设备必须具有这些 Python 版本中的一个。此组件不支持更高版本的 Python。
要使用图形处理单元 (GPU) 推理，核心设备必须满足以下要求。在此组件的 1.1.0 及更高版本中，GPU 推断是可选的。
- 支持 CUDA 的图形处理单元 (GPU)。有关更多信息，请参阅 CUD A 工具包文档中的验证您拥有支持 CUD A 的 GPU。
- Cudnn、CUDA 和 Tensorrt 安装在 Greengrass 核心设备上。
  - 在 NVIDIA Jetson 设备上，例如 Jetson Nano 或 Jetson Xavier，cuda 和 Tensorrt 都安装了 NVIDIA。 JetPack您无需进行任何更改。此组件支持 JetPack 4.4、JetPack 4. 5、JetPack 4.5.1 和 JetPack4.6. 1。
    
    重要
    您必须安装其中一个版本而不是另一个版本。 JetPack Lookout for Vision 服务为这些平台编译计算机视觉模型。 JetPack
  - 在配备采用 NVIDIA Ampere 微架构（或 GPU 的计算容量为 8.0）的 GPU 的 x86 设备上，请执行以下操作：
    
    按照 N VIDIA cuDNN 安装指南中的说明安装 cu DNN。
    
    按照适用于 Linux 的 NVIDIA CUDA 安装指南中的说明安装 CUDA 版本 11.2。
    
    按照 NVIDIA Tensorrt 文档中的说明安装 TensorRT 版本 8.2.0。
  - 在 x86 设备上，GPU 的架构早于 Ampere 的 NVIDIA 架构（或者 GPU 的计算容量低于 8.0），请执行以下操作：
    
    按照 N VIDIA cuDNN 安装指南中的说明安装 cu DNN。
    
    按照适用于 Linux 的 NVIDIA CUDA 安装指南中的说明安装 CUDA 版本 10.2。
    
    按照 NVIDIA Tensorrt 文档中的说明安装 TensorRT 版本 7.1.3 或更高版本，但早于 8.0.0 版本。
- 运行此组件的系统用户必须是有权访问设备上的 GPU 的系统组的成员。该组的名称因操作系统而异。请查阅您的操作系统和 GPU 的文档，以确定该系统组的名称。
  
  例如，在 NVIDIA Jetson 设备上video，该组的名称为，您可以运行以下命令将系统用户添加到该组。将 ggc_user 替换为要添加的用户名。
```
sudo usermod -aG video ggc_user
```

依赖项

这个组件没有任何依赖关系。

配置

此组件提供以下配置参数，您可以在部署该组件时对其进行自定义。

Socket

（可选）运行 Edge 代理的文件套接字。Lookout for Vision 模型组件使用此文件套接字与 Edge Agent 通信。如果更改此参数，则在部署 Lookout for Vision 模型组件时必须指定相同的值。

默认：unix:///tmp/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.sock

本地日志文件

此组件使用以下日志文件。


/greengrass/v2/logs/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.log

查看此组件的日志

在核心设备上运行以下命令以实时查看此组件的日志文件。/greengrass/v2替换为 AWS IoT Greengrass 根文件夹的路径。
```
sudo tail -f /greengrass/v2/logs/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.log
```

更改日志

下表描述了该组件的每个版本中的更改。

版本	更改
1.2.0	常规错误修复和性能改进。
1.1.9	常规错误修复和性能改进。
1.1.8	常规错误修复和性能改进。
1.1.7	新功能在 Lookout for Vision Edge Agent 虚拟环境中安装`opencv-python-headless`软件包。错误修复和改进改进了置信度分数的计算。将热图模型掩码的大小调整为原始文件大小。常规错误修复和性能改进。
1.1.6	新功能为`DetectAnomalies`结果添加了新值。 `anomaly_score`— 介于 0.0 和 1.0 之间的数字，表示图像的异常程度。 `anomaly_threshold`— 在模型训练期间设置的阈值，用于确定异常图像和普通图像之间的边界。常规错误修复和性能改进。
flink-client	新功能增加了对 OpenCV 的支持，以便在可用时调整图像大小。当 OpenCV 不可用时，边缘代理会使用 Pillow。错误修复和改进常规错误修复和性能改进。
1.1.3	常规错误修复和性能改进。
1.1.1	常规错误修复和性能改进。
1.1.0	新功能增加了对图像分割模型的支持，该模型可以识别图像中的异常。增加了对 CPU 推断的支持，因此你可以在没有 GPU 的核心设备上使用 Lookout for Vision 模型。错误修复和改进常规错误修复和性能改进。
1.0.0	此版本的 Lookout for Vision Edge Agent 组件需要与 0.1.x 版本不同的 Python 版本。如果要从 v0.1.x 升级到 1.x 版本，则必须升级核心设备上的 Python 安装。错误修复和改进常规错误修复和性能改进。
0.1.37	常规错误修复和性能改进。
0.1.36	初始版本。

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