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Kopieren und Sichern von Custom Vision-Projekten

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Nachdem Sie ein Custom Vision-Projekt erstellt und trainiert haben, sollten Sie das Projekt in eine andere Ressource kopieren. Wenn Ihre App oder Ihr Unternehmen von der Verwendung eines Custom Vision-Projekts abhängt, wird empfohlen, Ihr Modell in ein anderes Custom Vision-Konto zu kopieren, das sich in einer anderen Region befindet. Im Falle eines regionalen Ausfalls können Sie dann auf Ihr Projekt in der Region zugreifen, in die es kopiert wurde.

Die APIs ExportProjekt und ImportProjekt ermöglichen dies, indem sie Projekte von einem Custom Vision-Konto in andere kopieren können. Der vorliegende Leitfaden zeigt, wie Sie diese REST-APIs mit cURL verwenden. Sie können auch einen HTTP-Anforderungsdienst wie den REST-Client für Visual Studio Code verwenden, um die Anforderungen ausstellen zu können.

Tipp

Ein Beispiel für dieses Szenario unter Verwendung der Python-Clientbibliothek finden Sie im Repository Move Custom Vision Project (Verschieben eines Custom Vision-Projekts) auf GitHub.

Tipp

Wenn Sie Ihr Custom Vision-Projekt in die Bildanalyse 4.0 von Azure KI Visionverschieben möchten, lesen Sie den Migrationsleitfaden. Einen Vergleich der beiden Dienste finden Sie auf der Vergleichsseite.

Voraussetzungen

  • Zwei Azure KI Custom Vision-Ressourcen. Wenn Sie diese nicht haben, wechseln Sie zum Azure-Portal und erstellen Sie eine neue Custom Vision-Ressource.
  • Die Trainingsschlüssel und Endpunkt-URLs Ihrer Custom Vision-Ressourcen. Sie finden diese Werte im Azure-Portal auf der Registerkarte Übersicht für die Ressource.
  • Ein erstelltes Custom Vision-Projekt. Anweisungen dazu finden Sie unter Erstellen einer Klassifizierung.

Übersicht über den Prozess

Der Vorgang zum Kopieren eines Projekts umfasst die folgenden Schritte:

  1. Zuerst erhalten Sie die ID des Projekts in dem Quellkonto, das Sie kopieren möchten.
  2. Dann rufen Sie die ExportProjekt-API mithilfe der Projekt-ID und des Trainingsschlüssels Ihres Quellkontos auf. Sie erhalten eine temporäre Tokenzeichenfolge.
  3. Dann rufen Sie die ImportProjekt-API mithilfe der Tokenzeichenfolge und des Trainingsschlüssels Ihres Zielkontos auf. Das Projekt wird dann unter Ihrem Zielkonto aufgeführt.

Abrufen der Projekt-ID

Rufen Sie zunächst GetProjects auf, um eine Liste der vorhandenen Custom Vision-Projekte und deren IDs anzuzeigen. Verwenden Sie den Trainingsschlüssel und den Endpunkt Ihres Quellkontos.

curl -v -X GET "{endpoint}/customvision/v3.3/Training/projects"
-H "Training-key: {training key}"

Sie erhalten eine 200\OK-Antwort mit einer Liste von Projekten und zugehörigen Metadaten im Text. Der "id"-Wert ist die Zeichenfolge, die für die nächsten Schritte kopiert werden soll.

[
  {
    "id": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "name": "string",
    "description": "string",
    "settings": {
      "domainId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
      "classificationType": "Multiclass",
      "targetExportPlatforms": [
        "CoreML"
      ],
      "useNegativeSet": true,
      "detectionParameters": "string",
      "imageProcessingSettings": {
        "augmentationMethods": {}
      }
    },
    "created": "string",
    "lastModified": "string",
    "thumbnailUri": "string",
    "drModeEnabled": true,
    "status": "Succeeded"
  }
]

Exportieren des Projekts

Rufen Sie ExportProject mithilfe der Projekt-ID und Ihres Quelltrainingsschlüssels und -endpunkts auf.

curl -v -X GET "{endpoint}/customvision/v3.3/Training/projects/{projectId}/export"
-H "Training-key: {training key}"

Sie erhalten eine 200/OK-Antwort mit Metadaten zum exportierten Projekt und eine Verweiszeichenfolge "token". Kopieren Sie den Wert des Tokens.

{
  "iterationCount": 0,
  "imageCount": 0,
  "tagCount": 0,
  "regionCount": 0,
  "estimatedImportTimeInMS": 0,
  "token": "string"
}

Tipp

Wenn beim Importieren Ihres Projekts der Fehler „Ungültiges Token“ angezeigt wird, ist möglicherweise die URL-Zeichenfolge des Tokens nicht webcodiert. Sie können das Token mit einem URL-Encoder codieren.

Importieren des Projekts

Rufen Sie ImportProject mithilfe Ihres Zieltrainingsschlüssels und -endpunkts zusammen mit dem Verweistoken auf. Sie können Ihrem Projekt auch einen Namen im neuen Konto zuordnen.

curl -v -G -X POST "{endpoint}/customvision/v3.3/Training/projects/import"
--data-urlencode "token={token}" --data-urlencode "name={name}"
-H "Training-key: {training key}" -H "Content-Length: 0"

Sie erhalten eine 200/OK-Antwort mit Metadaten zu Ihrem neu importierten Projekt.

{
  "id": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
  "name": "string",
  "description": "string",
  "settings": {
    "domainId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    "classificationType": "Multiclass",
    "targetExportPlatforms": [
      "CoreML"
    ],
    "useNegativeSet": true,
    "detectionParameters": "string",
    "imageProcessingSettings": {
      "augmentationMethods": {}
    }
  },
  "created": "string",
  "lastModified": "string",
  "thumbnailUri": "string",
  "drModeEnabled": true,
  "status": "Succeeded"
}

Nächste Schritte

In diesem Leitfaden wurde beschrieben, wie Sie ein Projekt zwischen Custom Vision-Ressourcen kopieren und verschieben. Sehen Sie sich als Nächstes die API-Referenzdokumentation an, um sich über weitere Möglichkeiten bei der Verwendung von Custom Vision zu informieren.