Essayer Azure AI Video Indexer activé par Arc
Azure AI Video Indexer activé par Arc est un service avec extension Azure Arc qui exécute l’analyse vidéo et audio et l’IA générative sur les appareils de périphérie. La solution est conçue pour s’exécuter sur Kubernetes avec Azure Arc et prend en charge de nombreux formats vidéo, notamment MP4 et d’autres formats courants. Elle prend en charge plusieurs langages dans tous les modèles audio de base. Il part du principe qu’une ressource Video Indexer est mappée à une extension.
Cet article vous guide tout au long des étapes nécessaires pour activer Video Indexer en tant qu’extension Arc sur votre infrastructure actuelle.
Prérequis
Important
Pour déployer correctement l’extension Azure AI Video Indexer, il est obligatoire que votre ID d’abonnement Azure soit approuvé à l’avance. Vous devez d’abord vous inscrire à l’aide de ce formulaire.
- Créez un abonnement Azure avec des autorisations pour créer des ressources Azure.
- Créez un compte Azure AI Video Indexer. Utilisez le didacticiel Créer un compte Video Indexer.
- Créez un cluster Kubernetes avec Arc.
- Téléchargez l’exemple de vidéo.
Pour utiliser l’extension Video Indexer, vous devez disposer d’un point de terminaison externe, qui peut être un nom DNS ou une adresse IP. Le point de terminaison doit être défini comme protocole de transfert sécurisé (https:\\) et est utilisé comme point de terminaison de l’API d’extension. Il est également utilisé par le portail web Video Indexer pour communiquer avec l’extension. Il est recommandé d’utiliser un contrôle d’entrée pour gérer le point de terminaison.
Remarque
Si le point de terminaison n’est pas accessible publiquement, vous pourrez effectuer des actions sur l’extension à partir du portail web uniquement à partir du réseau local.
Configuration matérielle minimale requise pour ce guide de démarrage rapide
Ce guide de démarrage rapide est conçu pour vous permettre de voir l’extension en action, de sorte que des tailles de ressources plus petites ont été choisies pour vous permettre d’utiliser dans un environnement de test . Pour ce guide de démarrage rapide, la configuration matérielle minimale requise est la suivante :
- Processeur : 16 cœurs
- Mémoire : 16 Go
Pour connaître la configuration matérielle minimale requise dans un environnement de production , consultez la configuration matérielle minimale requise dans l’article de vue d’ensemble.
Configuration logicielle minimale requise
| Composant | Configuration minimale requise |
|---|---|
| Système d’exploitation | Ubuntu 22.04 LTS ou tout système d’exploitation compatible Linux |
| Kubernetes | 1,26 |
| Azure CLI | 2.48.0 |
Définitions des paramètres
| Paramètre | Default | Description |
|---|---|---|
| release-namespace | Oui | Espace de noms Kubernetes dans lequel l’extension est installée |
| cluster-name | Nom de l’instance Kubernetes Azure Arc | |
| resource-group | Nom du groupe de ressources Kubernetes Azure Arc | |
| version | Oui | Version de l’extension Video Indexer, laissez vide pour la dernière version |
| speech.endpointUri | Point de terminaison d’URL du service Speech (lien) | |
| speech.secret | Secret de l’instance speech (lien) | |
| translate.endpointUri | Point de terminaison d’URL du service de traduction (lien) | |
| translate.secret | Secret du service de traduction (lien) | |
| ocr.endpointUri | Point de terminaison d’URL du service OCR (lien) | |
| ocr.secret | Secret du service OCR (lien) | |
| videoIndexer.accountId | ID de compte Video Indexer | |
| videoIndexer.endpointUri | Nom dns ou adresse IP à utiliser comme point de terminaison externe d’extension. |
Préparer le déploiement
Pendant le déploiement, le script demande des valeurs spécifiques à l’environnement. Faites en sorte que ces valeurs soient prêtes pour que vous puissiez les copier et les coller lorsque le script les demande.
| Question | Valeur | Détails |
|---|---|---|
| Qu’est-ce que l’ID de compte Video Indexer pendant le déploiement ? | GUID | ID de votre compte Video Indexer |
| Qu’est-ce que l’ID d’abonnement Azure pendant le déploiement ? | GUID | VOTRE ID d’abonnement Azure |
| Quel est le nom du groupe de ressources Video Indexer pendant le déploiement ? | string | Nom du groupe de ressources de votre compte Video Indexer |
| Quel est le nom du compte Video Indexer pendant le déploiement ? | string | Nom de votre compte Video Indexer |
Déployer avec le portail Azure
- Dans le portail Azure, accédez à votre cluster connecté Azure Arc.
- Dans le menu, sélectionnez Extensions>+ Ajouter l’extension> Azure AI Video Indexer Arc.
- Sélectionnez Créer. L’écran Créer une extension AI Video Indexer s’affiche.
- Configurez l’extension dans les détails de l’instance :
- Sélectionnez l’abonnement et le groupe de ressources pour votre extension.
- Sélectionnez la région et le cluster k8 connecté .
- Entrez un nom pour votre extension.
- Sélectionnez le compte Azure AI Video Indexer auquel l’extension sera connectée.
- Entrez le point de terminaison du cluster, une adresse IP ou un nom DNS à utiliser comme point de terminaison d’API.
- Fournissez la classe de stockage que vous souhaitez utiliser pour l’extension prise en charge par votre distribution Kubernetes. Par exemple, si vous utilisez AKS, vous pouvez utiliser
azurefile-cli. Pour plus d’informations sur les classes de stockage prédéfinies qu’AKS prend en charge, consultez Classes de stockage dans AKS. Si vous utilisez d’autres distributions Kubernetes, consultez la documentation de votre distribution Kubernetes pour connaître les classes de stockage prédéfinies prises en charge ou la manière dont vous pouvez fournir les vôtres. - Sélectionnez un modèle IA génératif pour appliquer des fonctionnalités d’IA telles que la synthèse textuelle sur VI activée par Arc. En savoir plus sur les modèles IA génératifs.
- Sélectionnez Vérifier + créer, puis Créer.
Déploiement manuel
Utilisez l’exemple de script de déploiement pour déployer manuellement l’extension. Avant de commencer, voici quelques points à garder à l’esprit :
- Classe de stockage : l’extension Video Indexer nécessite qu’un volume de stockage soit disponible sur le cluster Kubernetes. La classe de stockage doit prendre en charge
ReadWriteMany. Il est important de noter que le processus d’indexation est gourmand en E/S. Par conséquent, les E/S par seconde (opérations d’entrée/sortie) du volume de stockage auront un impact significatif sur la durée du processus. - Ressources d’IA managée : certaines ressources Azure AI (Translator, Transcription et OCR) sont créées sur le locataire Microsoft. Ces ressources concernent uniquement votre abonnement et sont sous un modèle de paiement à l’utilisation. Si vous disposez déjà d’une ressource avec Ai Video Indexer Arc dans votre abonnement, elle est associée aux ressources Azure AI existantes.
Important
Si vous utilisez un modèle de langage, vous devez étiqueter un nœud ou un pool de nœuds avec « workload :summarization ». L’étiquette est une paire clé-valeur, la clé est « workload » et la valeur est « summarization ». La machine étiquetée avec cette étiquette doit avoir au moins 32 PROCESSEURs (pour la production) et nous vous recommandons vivement d’être des processeurs Intel (par opposition à AMD).
Conseil
Suivez l’article sur la connexion de votre cluster à Azure Arc sur Azure Docs pour une procédure pas à pas complète de ce processus.
Configuration facultative
Les paramètres par défaut de l’extension sont définis pour gérer les charges de travail courantes, pour des cas spécifiques, les paramètres suivants peuvent être utilisés pour configurer l’allocation de ressources :
| Paramètre | Default | Description |
|---|---|---|
| AI.nodeSelector | - | Étiquette de sélecteur de nœud sur laquelle les pods IA (reconnaissance vocale et traduction) sont affectés à |
| speech.resource.requests.cpu | 1 | Nombre demandé de cœurs pour le pod speech |
| speech.resource.requests.mem | 2Gi | Capacité de mémoire demandée pour le pod speech |
| speech.resource.limits.cpu | 2 | Nombre limite de cœurs pour le pod speech. doit être > speech.resource.requests.cpu |
| speech.resource.limits.mem | 3Gi | Limite la capacité de mémoire pour le pod speech. doit être > speech.resource.requests.mem |
| translate.resource.requests.cpu | 1 | Nombre demandé de cœurs pour le pod de traduction |
| translate.resource.requests.mem | 16Gi | Capacité de mémoire demandée pour le pod de traduction |
| translate.resource.limits.cpu | -- | Nombre limite de cœurs pour le pod de traduction. doit être > translate.resource.requests.cpu |
| translate.resource.limits.mem | -- | Limite la capacité de mémoire du pod de traduction. doit être > translate.resource.requests.mem |
| videoIndexer.webapi.resources.requests.cpu | 0.5 | Nombre de cœurs de requête pour le pod d’API web |
| videoIndexer.webapi.resources.requests.mem | 4Gi | Capacité de mémoire de requête pour le pod d’API web |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu | 1 | Nombre limite de cœurs pour le pod d’API web |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.mem | 6Gi | Limite la capacité de mémoire pour le pod d’API web |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.mem | 6Gi | Limite la capacité de mémoire pour le pod d’API web |
| storage.storageClass | "" | Classe de stockage à utiliser |
| storage.useExternalPvc | false | détermine si un PVC externe est utilisé. si la valeur est true, le PVC VideoIndexer n’est pas installé |
Déployer avec ARM ou Bicep
Vous pouvez déployer Azure AI Video Indexer activé par Arc avec un modèle ARM ou Bicep. Pour obtenir des instructions détaillées, consultez le référentiel d’exemples README .