Arc で有効になっている Azure AI Video Indexer は、エッジ デバイスでビデオとオーディオの分析と 生成 AI を実行する Azure Arc 拡張機能対応サービスです。 このソリューションは Azure Arc 対応 Kubernetes 上で実行され、多くのビデオ形式をサポートしており、1 つの Video Indexer リソースが 1 つの拡張機能にマップされることを前提としています。 35 を超えるソース言語で音声コンテンツを文字起こしし、英語に翻訳します。 サポートされている言語の完全な一覧については、「 シナリオごとにサポートされている言語」を参照してください。
この記事では、現在のインフラストラクチャで Video Indexer を Arc 拡張機能として有効にするために必要な手順について説明します。
前提条件
重要
Azure AI Video Indexer 拡張機能を正常にデプロイするには、Azure サブスクリプション ID が事前に承認されている 必要があります 。 最初に 、ゲート サービスのアプリケーションのフォームを使用してサインアップする必要があります。
- Azure サブスクリプションを作成し、ユーザーが Azure リソースを作成できるようにアクセス許可を割り当てます。
- Azure AI Video Indexer アカウントを作成します。 アカウントの作成の詳細については、「 Video Indexer アカウントの作成 」チュートリアルを参照してください。
- Arc 対応 Kubernetes クラスターを作成します。
Video Indexer 拡張機能を使用するには、外部に接続するエンドポイント (DNS 名または IP アドレス) が必要です。 エンドポイントは、セキュリティで保護された転送プロトコル (https:\\) として設定する必要があり、拡張機能 API エンドポイントとして使用されます。 また、拡張機能と通信するために Video Indexer Web ポータルによっても使用されます。 イングレス コントロールを使用してエンドポイントを管理することをお勧めします。
注
エンドポイントにパブリックにアクセスできない場合は、Web ポータルからローカル ネットワークからのみ拡張機能に対してアクションを実行できます。
このクイック スタートの最小ハードウェア要件
このクイック スタートは、拡張機能の動作を確認できるように設計されています。 テスト環境で作業するには、より小さいリソース サイズをお勧めします。 このクイック スタートでは、ハードウェアの最小要件は次のとおりです。
- CPU: 16 コア
- メモリ: 16 GB
ノード内の CPU は、 AVX2をサポートする必要があります。 ほとんどの新しい CPU では拡張機能がサポートされていますが、一部の古い仮想化環境ではサポートされない場合があります。
運用環境の最小ハードウェア要件を表示するには、概要記事の最小ハードウェア要件を参照してください。
ソフトウェアの最小要件
| コンポーネント | 最小要件 |
|---|---|
| オペレーティング システム | Ubuntu 22.04 LTS または Linux 互換 OS |
| Kubernetes | 1.29 |
| Azure CLI（Azure コマンドライン インターフェイス） | 2.64.0 |
パラメーターの定義
拡張機能の構成に使用されるパラメーターの表を次に示します。
| パラメーター | 説明 |
|---|---|
| release-namespace | 拡張機能がインストールされている Kubernetes 名前空間 |
| クラスター名 | Kubernetes Azure Arc インスタンス名 |
| リソースグループ | Kubernetes Azure Arc リソース グループ名 |
| バージョン | Video Indexer 拡張機能のバージョン。最新の場合は空のままにします |
| videoIndexer.accountId | Video Indexer アカウント ID |
| ビデオインデクサー.エンドポイントURI | 拡張外部エンドポイントとして使用する DNS 名または IP アドレスを含む URL |
| ViAi.gpu.enabled | 要約のために GPU の使用を有効にする |
| ViAi.gpu.tolerations.key | 概要作成が GPU で実行されるノードをマップします。 慣例としてnvidia.com/gpuに設定します。 |
| ViAi.gpu.nodeSelector.workload | 集計のために選択されたノードを識別します。
summarization に設定します。 |
展開を準備する
デプロイ中に、スクリプトは環境固有の値を要求します。 スクリプトから要求されたときにコピーして貼り付けることができるように、これらの値を準備します。
| 質問 | 値 | 詳細 |
|---|---|---|
| デプロイ中の Video Indexer アカウント ID は何ですか? | GUID（グローバルユニーク識別子） | Video Indexer アカウントのID |
| デプロイ中の Azure サブスクリプション ID は何ですか? | GUID（グローバルユニーク識別子） | Azure サブスクリプション ID |
| デプロイ時の Video Indexer リソース グループの名前は何ですか? | ひも | Video Indexer アカウントのリソース グループ名 |
| デプロイ時の Video Indexer アカウントの名前は何ですか? | ひも | Video Indexer アカウント名 |
Azure portal を使ってデプロイする
- Azure portal で、Azure Arc 接続クラスターに移動します。
- メニューから Extensions>+ Add>Azure AI Video Indexer Arc Extension を選択します。
- ［作成］ を選択します AI Video Indexer 拡張機能の作成 画面が表示されます。
-
Instance の詳細で拡張機能を構成します:
- 拡張機能の サブスクリプション と リソース グループ を選択します。
- リージョンと接続 k8 クラスターを選択します。
- 拡張機能の 名 を入力します。
- 拡張機能が接続する Azure AI Video Indexer アカウント を選択します。
- クラスター エンドポイント (API エンドポイントとして使用する IP アドレスまたは DNS 名) を入力します。
- Kubernetes ディストリビューションでサポートされている拡張機能に使用するstorage クラスを指定します。 たとえば、AKS を使用している場合は、
azurefile-cliを使用できます。 AKS でサポートされている定義済みのストレージ クラスの詳細については、「 AKS のストレージ クラス」を参照してください。 他の Kubernetes ディストリビューションを使用している場合は、サポートされている定義済みのストレージ クラスや、独自のストレージ クラスを指定する方法について、Kubernetes ディストリビューションのドキュメントを参照してください。 - 生成 AI モデルを選択して、Arc で有効になっている VI にテキスト要約などの AI 機能を適用します。詳細については、 Azure AI Video Indexer を使用した Generative AI (VI) に関するページを参照してください。
- [確認および作成] を選択し、次に [作成] を選択します。
手動デプロイ
サンプル デプロイ スクリプトを使用して拡張機能を手動でデプロイします。 作業を開始する前に、Storage クラスを検討してください。
ストレージ クラス - Video Indexer 拡張機能では、ストレージ ボリュームを Kubernetes クラスターで使用できる必要があります。 ストレージ クラスは、 ReadWriteManyをサポートする必要があります。 インデックス作成プロセスは IO を集中的に使用するため、ストレージ ボリュームの IOPS (1 秒あたりの入力/出力操作) はプロセスの期間に大きな影響を与える点に注意してください。
重要
言語モデルを使用している場合は、付ける必要があります。 ラベルはキーと値のペアで、キーが workloadで、値が summarizationです。 このラベルでラベル付けされたマシンには少なくとも 32 個の CPU (運用環境用) が必要であり、(AMD ではなく) Intel CPU であることを強くお勧めします。
ヒント
プロセスの完全なチュートリアルについては、 クラスターを Azure Arc に接続する方法 に関する記事を参照してください。
オプションの構成
拡張機能の既定の設定は、一般的なワークロードを処理するように設定されます。特定のケースでは、次のパラメーターを使用してリソース割り当てを構成できます。
| パラメーター | 既定値 | 説明 |
|---|---|---|
| ビデオインデクサー.webapi.リソース.リクエスト.cpu | 0.5 | Web API ポッドのコアの要求数 |
| videoIndexer.webapi.resources.requests.mem | 4Gi | Web API ポッドの要求メモリ容量 |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu | 1 | Web API ポッドのコア数の制限 |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.mem | 6Gi | Web API ポッドのメモリ容量の制限 |
| storage.storageClass | "" | 使用するストレージ クラス |
| ストレージ.useExternalPvc（外部PVCを使用） | 偽り | 外部 PVC を使用するかどうかを決定します。 true の場合、VideoIndexer PVC はインストールされません。 |
| scaling.ai.maxReplicaCount | 20 | AI ワークロードの最大ポッド スケールを設定します (概要を含まない) |