範例應用程式、指令碼和範本

該 GitHub 本指南的儲存庫提供範例應用程式、指令碼和範本AWS Panorama裝置。使用這些範例來瞭解最佳實務並自動化開發工作流程。

範例應用程式

示例應用程序演示使用AWS Panorama功能和常見的電腦視覺工作。這些範例應用程式包括可自動化設定和部署的指令碼和範本。只要使用最少的組態，您就可以從命令列部署和更新應用程式。

• aws-panorama-sample— 具有分類模型的基本計算機視覺。使用AWS SDK for Python (Boto)將量度上傳至 CloudWatch、儀器預處理和推論方法，以及設定記錄。

• 調試服務器—開啟輸入連接埠在設備上並將流量轉發到應用程序代碼容器。使用多執行緒同時執行應用程式程式碼、HTTP 伺服器和 HTTP 用戶端。

• 自訂模型— 從代碼導出模型並編譯 SageMaker Neo 來測試兼容性AWS Panorama設備。在 Python 開發、碼頭容器或亞馬遜 EC2 執行個體上本機建置。導出和編譯 Keras 中的所有內置應用程序模型 TensorFlow 或蟒蛇版本。

如需更多範例應用程式，請造訪aws-panorama-samples儲存庫。

實用程序腳

中的指令碼util-scripts目錄管理AWS Panorama資源或自動化開發工作流程。

• provision-device.sh— 提供設備。

• check-updates.sh— 檢查並套用設備軟體更新。

• reboot-device.sh— 重新啟動設備。

• register-camera.sh— 註冊相機.

• deregister-camera.sh— 刪除攝影機節點。

• view-logs.sh— 檢視應用程式執行個體的記錄檔。

• pause-camera.sh— 暫停或恢復相機流。

• push.sh— 建置、上傳和部署應用程式。

• rename-package.sh— 重命名節點封裝。更新目錄名稱、組態檔案和應用程式資訊清單。

• samplify.sh— 用示例帳戶 ID 替換您的帳戶 ID，並恢復備份配置以刪除本地配置。

• update-model-config.sh— 更新描述器檔案後，將模型重新新增至應用程式。

• cleanup-patches.sh— 取消註冊舊的修補程式版本，並從 Amazon S3 刪除其資訊清單。

有關使用詳情，請參閱自述文件。

AWS CloudFormation 範本

使用AWS CloudFormation中的範本cloudformation-templates要為其建立資源的目錄AWS Panorama應用程式。

• 警報應用程序 .yml— 建立警示，以監控應用程式是否有錯誤。如果應用程式執行個體發生錯誤或停止執行 5 分鐘，警示會傳送通知電子郵件。

• 警報設備。Yml— 創建監視設備連接的警報。如果裝置停止傳送指標 5 分鐘，警示會傳送通知電子郵件。

• 應用程序角色 .yml— 建立應用程式角色。角色包含將量度傳送至的權限 CloudWatch。針對您的應用程式使用的其他 API 作業，將權限新增至政策陳述式。

• 虛擬電腦應用程式. Yml— 創建具有私有子網服務訪問權限的 VPCAWS Panorama設備。若要將應用裝置連線至 VPC，請使用AWS Direct Connect或者AWS Site-to-Site VPN。

• 虛擬電腦端點. YML— 創建具有私有子網服務訪問權限的 VPCAWS Panorama服務。VPC 內部的資源可以連接到AWS Panorama監控和管理AWS Panorama無需連接到互聯網的資源。

該create-stack.sh此目錄中的指令碼會建立AWS CloudFormation堆疊。它需要可變數量的參數。第一個參數是模板的名稱，其餘參數是模板中參數的覆蓋。

例如，下列命令會建立應用程式角色。

$ ./create-stack.sh application-role

更多樣本和工具

該aws-panorama-samples存儲庫有更多示例應用程序和有用的工具。

• 應用— 適用於各種模型架構和使用案例的範例應用程式。

• 攝影機串流驗證— 驗證攝像機流.

• PanoJupyter— 運行 JupyterLab 在一個AWS Panorama設備。

• 側載— 更新應用程式程式碼，而不建置或部署應用程式容器。

該AWS社區還開發了工具和指導AWS Panorama。查看以下開源項目 GitHub。

• 餅乾全景。-一個餅乾模板。AWS Panorama應用程式。

• 背包— 用於訪問運行時環境詳細信息，配置文件和其他視頻輸出選項的 Python 模塊。