Uzamsal Çözümleme kapsayıcısını yükleme ve çalıştırma (önizleme)

Önemli

30 Mart 2025 tarihinde Azure AI Vision Spatial Analysis kullanımdan kaldırılacaktır. Lütfen belirtilen tarihten önce Azure AI Video Indexer'a veya başka bir açık kaynak çözümüne geçin. Azure AI Video Indexer'ın daha zengin avantajlarından yararlanmak için geçişi daha erken yapmanızı öneririz. Kullandığınız tanıdık özelliklere ek olarak, Azure AI Vision Spatial Analysis ile Azure AI Video Indexer arasında hızlı bir karşılaştırma aşağıda verilmiştir.

Özellik	Azure Yapay Zeka Görüntü İşleme Uzamsal Analizi	Azure Yapay Zeka Video Indexer
Edge desteği	Yes	Yes
Nesne Algılama	Yalnızca Kişi ve Araç algılama	1000'den fazla nesneyi algılar
Ses/Konuşma İşleme	Desteklenmez	Desteklenir (konuşma transkripsiyonu, çeviri ve özetleme içerir) Desteklenir >(konuşma transkripsiyonu ve yaklaşım analizini içerir)
Olay Algılama ve İzleme	Desteklenen (kişileri ve araçları izleme, olay algılama)	Edge'de henüz desteklenmiyor. Bulutta kısmen desteklenir.
Azure Arc Desteği	Desteklenmez	Yerel destek
Odak Alanı	Özel izleme ile görsel analiz	Hem ses hem de görsel içeriğin kapsamlı analizi

30 Mart 2025'e kadar Azure AI Vision Uzamsal Analizi'ni kullanmaya devam edebilir veya belirtilen tarihten önce Azure AI Video Indexer'a geçiş yapabilirsiniz. 30 Mart 2025'in ardından Uzamsal Analiz kapsayıcısı artık desteklenmeyecektir ve yeni akışları işlemeyi durduracaktır.

Uzamsal Analiz kapsayıcısı, insanlar arasındaki uzamsal ilişkileri, hareketlerini ve fiziksel ortamlardaki nesnelerle etkileşimlerini anlamak için gerçek zamanlı akış videosunu analiz etmenizi sağlar. Kapsayıcılar belirli güvenlik ve veri idaresi gereksinimlerini karşılamanıza yardımcı olur.

Önkoşullar

• Azure aboneliği - Ücretsiz olarak oluşturun
• Azure aboneliğinizi aldıktan sonra anahtarınızı ve uç noktanızı almak için Azure portalında Standart S1 katmanı için bir Görüntü İşleme kaynağı oluşturun. Dağıtıldıktan sonra Kaynağa git'i seçin.
  • Uzamsal Çözümleme kapsayıcısını çalıştırmak için oluşturduğunuz kaynaktan anahtara ve uç noktaya ihtiyacınız olacaktır. Anahtarınızı ve uç noktanızı daha sonra kullanacaksınız.

Uzamsal Analiz kapsayıcı gereksinimleri

Uzamsal Analiz kapsayıcısını çalıştırmak için NVIDIA CUDA İşlem Özellikli GPU 6.0 veya üzeri bir işlem cihazına (örneğin, NVIDIA Tesla T4, A2, 1080Ti veya 2080Ti) ihtiyacınız vardır. Azure Stack Edge'i GPU hızlandırma ile kullanmanızı öneririz, ancak kapsayıcı en düşük gereksinimleri karşılayan diğer tüm masaüstü makinelerde çalışır. Bu cihazı ana bilgisayar olarak adlandırıyoruz.

Azure Stack Edge cihazı

Azure Stack Edge, hizmet olarak donanım çözümü ve ağ veri aktarımı özelliklerine sahip yapay zeka özellikli bir uç bilgi işlem cihazıdır. Ayrıntılı hazırlık ve kurulum yönergeleri için Azure Stack Edge belgelerine bakın.

Masaüstü makinesi

En düşük donanım gereksinimleri

• 4 GB sistem RAM'i
• 4 GB GPU RAM
• 8 çekirdek CPU
• Bir NVIDIA CUDA İşlem Özellikli GPU 6.0 veya üzeri (örneğin, NVIDIA Tesla T4, A2, 1080Ti veya 2080Ti)
• 20 GB HDD alanı

Önerilen donanım

• 32 GB sistem RAM'i
• 16 GB GPU RAM
• 8 çekirdek CPU
• İki NVIDIA CUDA İşlem Özellikli GPU 6.0 veya üzeri (örneğin, NVIDIA Tesla T4, A2, 1080Ti veya 2080Ti)
• 50 GB SSD alanı

Bu makalede aşağıdaki yazılım paketlerini indirip yükleyeceksiniz. Ana bilgisayar aşağıdakileri çalıştırabilmelidir (yönergeler için aşağıya bakın):

• NVIDIA grafik sürücüleri ve NVIDIA CUDA Araç Seti. CUDA 11.1 ile en düşük GPU sürücüsü sürümü 460'tır.
• NVIDIA MPS (Çoklu İşlem Hizmeti) için yapılandırmalar.
• Docker CE ve NVIDIA-Docker2
• Azure IoT Edge çalışma zamanı.

GPU ile Azure VM

Örneğimizde, bir v100 GPU'ya sahip bir NCv3 serisi VM kullanıyoruz.

Gereksinim	Açıklama
Kamera	Uzamsal Analiz kapsayıcısı belirli bir kamera markasına bağlı değildir. Kamera cihazının gerçek zamanlı akış protokolü (RTSP) ve H.264 kodlamasını desteklemesi, konak bilgisayar için erişilebilir olması ve 15FPS ve 1080p çözünürlükte akış yapabilmesi gerekir.
Linux	Ubuntu Desktop 18.04 LTS ana bilgisayara yüklenmelidir.

Ana bilgisayarı ayarlama

Konak bilgisayarınız için bir Azure Stack Edge cihazı kullanmanızı öneririz. Farklı bir cihaz yapılandırıyorsanız Masaüstü Makinesi'ni veya VM kullanıyorsanız Sanal Makine'yi seçin.

Azure Stack Edge cihazı

Azure Stack Edge portalında işlem yapılandırma

Uzamsal Analiz, bir yapay zeka çözümü çalıştırmak için Azure Stack Edge'in işlem özelliklerini kullanır. İşlem özelliklerini etkinleştirmek için şunlardan emin olun:

• Azure Stack Edge cihazınızı bağladınız ve etkinleştirdiniz .
• Cihaza erişmek için PowerShell 5.0 veya üzerini çalıştıran bir Windows istemci sisteminiz var.
• Kubernetes kümesini dağıtmak için Azure Stack Edge cihazınızı Azure portalındaki Yerel kullanıcı arabirimi aracılığıyla yapılandırmanız gerekir:
  1. Azure Stack Edge cihazınızda işlem özelliğini etkinleştirin. İşlemi etkinleştirmek için cihazınızın web arabirimindeki İşlem sayfasına gidin.
  2. İşlem için etkinleştirmek istediğiniz bir ağ arabirimi seçin ve ardından Etkinleştir'i seçin. Bu, cihazınızda bu ağ arabiriminde bir sanal anahtar oluşturur.
  3. Kubernetes test düğümü IP adreslerini ve Kubernetes dış hizmetler IP adreslerini boş bırakın.
  4. Uygula’yı seçin. Bu işlem yaklaşık iki dakika sürebilir.

Azure Stack Edge rolünü ayarlama ve IoT Hub kaynağı oluşturma

Azure portalında Azure Stack Edge kaynağınıza gidin. Genel Bakış sayfasında veya gezinti listesinde Edge işlem Başlarken düğmesini seçin. Edge işlemini yapılandır kutucuğunda Yapılandır'ı seçin.

Edge işlemini yapılandır sayfasında mevcut bir IoT Hub'ı seçin veya yeni bir tane oluşturmayı seçin. Varsayılan olarak, IoT Hub kaynağı oluşturmak için Standart (S1) fiyatlandırma katmanı kullanılır. Ücretsiz katman IoT Hub kaynağı kullanmak için bir tane oluşturun ve seçin. IoT Hub kaynağı, Azure Stack Edge kaynağı tarafından kullanılan abonelik ve kaynak grubunu kullanır

Oluştur'u belirleyin. IoT Hub kaynağı oluşturma işlemi birkaç dakika sürebilir. IoT Hub kaynağı oluşturulduktan sonra Edge'i Yapılandır işlem kutucuğu yeni yapılandırmayı gösterecek şekilde güncelleştirilir. Edge işlem rolünün yapılandırıldığını onaylamak için İşlemi yapılandır kutucuğunda Yapılandırmayı görüntüle'yi seçin.

Edge cihazında Edge işlem rolü ayarlandığında iki cihaz oluşturur: IoT cihazı ve IoT Edge cihazı. Her iki cihaz da IoT Hub kaynağında görüntülenebilir. Azure IoT Edge Çalışma Zamanı, IoT Edge cihazında zaten çalışıyor olacaktır.

Not

• Şu anda IoT Edge cihazları için yalnızca Linux platformu desteklenmektedir. Azure Stack Edge cihazında sorun giderme konusunda yardım için günlüğe kaydetme ve sorun giderme makalesine bakın.
• Bir IoT Edge cihazını ara sunucu üzerinden iletişim kuracak şekilde yapılandırma hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . IoT Edge cihazını ara sunucu üzerinden iletişim kuracak şekilde yapılandırma

Azure Stack Edge'de MPS'yi etkinleştirme

Windows istemcisinden uzaktan bağlanmak için bu adımları izleyin.

1. Yönetici olarak bir Windows PowerShell oturumu çalıştırın.

2. İstemcinizde Windows Uzaktan Yönetim hizmetinin çalıştığından emin olun. Komut istemine şunu yazın:

   winrm quickconfig
   

   Daha fazla bilgi için bkz . Windows Uzaktan Yönetimi için yükleme ve yapılandırma.

3. Dosyasında kullanılan bağlantı dizesi bir değişken atayınhosts.

   $Name = "<Node serial number>.<DNS domain of the device>"
   

   ve <DNS domain of the device> değerini cihazınızın düğüm seri numarası ve DNS etki alanı ile değiştirin<Node serial number>. Düğüm seri numarası değerlerini, cihazınızın yerel web kullanıcı arabirimindeki Cihaz sayfasından Sertifikalar sayfasından ve DNS etki alanından alabilirsiniz.

4. Cihazınızın bu bağlantı dizesi istemcinin güvenilen konaklar listesine eklemek için aşağıdaki komutu yazın:

   Set-Item WSMan:\localhost\Client\TrustedHosts $Name -Concatenate -Force
   

5. Cihazda bir Windows PowerShell oturumu başlatın:

   Enter-PSSession -ComputerName $Name -Credential ~\EdgeUser -ConfigurationName Minishell -UseSSL
   

   Güven ilişkisiyle ilgili bir hata görürseniz, cihazınıza yüklenen düğüm sertifikasının imzalama zincirinin cihazınıza erişen istemcide de yüklü olup olmadığını denetleyin.

6. İstendiğinde parolayı belirtin. Yerel web kullanıcı arabiriminde oturum açmak için kullanılan parolayı kullanın. Varsayılan yerel web kullanıcı arabirimi parolası şeklindedir Password1. Uzak PowerShell kullanarak cihaza başarıyla bağlandığınızda aşağıdaki örnek çıkışı görürsünüz:

   Windows PowerShell
   Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved.
   
   PS C:\WINDOWS\system32> winrm quickconfig
   WinRM service is already running on this machine.
   PS C:\WINDOWS\system32> $Name = "1HXQG13.wdshcsso.com"
   PS C:\WINDOWS\system32> Set-Item WSMan:\localhost\Client\TrustedHosts $Name -Concatenate -Force
   PS C:\WINDOWS\system32> Enter-PSSession -ComputerName $Name -Credential ~\EdgeUser -ConfigurationName Minishell -UseSSL
   
   WARNING: The Windows PowerShell interface of your device is intended to be used only for the initial network configuration. Please engage Microsoft Support if you need to access this interface to troubleshoot any potential issues you may be experiencing. Changes made through this interface without involving Microsoft Support could result in an unsupported configuration.
   [1HXQG13.wdshcsso.com]: PS>
   

Masaüstü makinesi

Ana bilgisayarınız bir Azure Stack Edge cihazı değilse bu yönergeleri izleyin.

Ana bilgisayara NVIDIA CUDA Araç Seti ve Nvidia grafik sürücüleri yükleme

Gerekli Nvidia grafik sürücülerini ve CUDA Toolkit'i yüklemek için aşağıdaki bash betiğini kullanın.

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/3bf863cc.pub
sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

Makineyi yeniden başlatın ve aşağıdaki komutu çalıştırın.

nvidia-smi

Aşağıdaki çıkışı görmelisiniz.

Ana bilgisayara Docker CE ve nvidia-docker2 yükleme

Docker CE'yi ana bilgisayara yükleyin.

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

nvidia-docker-2 yazılım paketini yükleyin.

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

Konak bilgisayarda NVIDIA MPS'yi etkinleştirme

İpucu

• GPU işlem yeteneğiniz 7.x'ten (Volt öncesi) küçükse MPS'yi yüklemeyin. Başvuru için bkz . CUDA Uyumluluğu .
• MPS yönergelerini ana bilgisayardaki bir terminal penceresinden çalıştırın. Docker kapsayıcı örneğinizin içinde değil.

En iyi performans ve kullanım için NVIDIA Multiprocess Service (MPS) için ana bilgisayarın GPU'larını yapılandırın. MPS yönergelerini ana bilgisayardaki bir terminal penceresinden çalıştırın.

# Set GPU(s) compute mode to EXCLUSIVE_PROCESS
sudo nvidia-smi --compute-mode=EXCLUSIVE_PROCESS

# Cronjob for setting GPU(s) compute mode to EXCLUSIVE_PROCESS on boot
echo "SHELL=/bin/bash" > /tmp/nvidia-mps-cronjob
echo "PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin" >> /tmp/nvidia-mps-cronjob
echo "@reboot   root    nvidia-smi --compute-mode=EXCLUSIVE_PROCESS" >> /tmp/nvidia-mps-cronjob

sudo chown root:root /tmp/nvidia-mps-cronjob
sudo mv /tmp/nvidia-mps-cronjob /etc/cron.d/

# Service entry for automatically starting MPS control daemon
echo "[Unit]" > /tmp/nvidia-mps.service
echo "Description=NVIDIA MPS control service" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "After=cron.service" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "[Service]" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "Restart=on-failure" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "ExecStart=/usr/bin/nvidia-cuda-mps-control -f" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "[Install]" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "WantedBy=multi-user.target" >> /tmp/nvidia-mps.service

sudo chown root:root /tmp/nvidia-mps.service
sudo mv /tmp/nvidia-mps.service /etc/systemd/system/

sudo systemctl --now enable nvidia-mps.service

Konak bilgisayarda Azure IoT Edge'i yapılandırma

Uzamsal Analiz kapsayıcısını konak bilgisayara dağıtmak için Standart (S1) veya Ücretsiz (F0) fiyatlandırma katmanını kullanarak bir Azure IoT Hub hizmeti örneği oluşturun.

Azure IoT Hub örneği oluşturmak için Azure CLI'yi kullanın. Parametreleri uygun yerlerde değiştirin. Alternatif olarak, Azure portalda Azure IoT Hub'ı oluşturabilirsiniz.

curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash

sudo az login

sudo az account set --subscription "<name or ID of Azure Subscription>"

sudo az group create --name "<resource-group-name>" --location "<your-region>"

Bkz . Kullanılabilir bölgeler için Bölge Desteği .

sudo az iot hub create --name "<iothub-group-name>" --sku S1 --resource-group "<resource-group-name>"

sudo az iot hub device-identity create --hub-name "<iothub-name>" --device-id "<device-name>" --edge-enabled

Azure IoT Edge sürüm 1.0.9'u yüklemeniz gerekir. Doğru sürümü indirmek için şu adımları izleyin:

Ubuntu Server 18.04:

curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/multiarch/prod.list > ./microsoft-prod.list

Oluşturulan listeyi kopyalayın.

sudo cp ./microsoft-prod.list /etc/apt/sources.list.d/

Microsoft GPG ortak anahtarını yükleyin.

curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > microsoft.gpg

sudo cp ./microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/

Cihazınızdaki paket listelerini güncelleştirin.

sudo apt-get update

1.0.9 sürümünü yükleyin:

sudo apt-get install iotedge=1.1* libiothsm-std=1.1*

Ardından, bağlantı dizesi kullanarak ana bilgisayarı IoT Hub örneğinize IoT Edge cihazı olarak kaydedin.

IoT Edge cihazını Azure IoT Hub'ınıza bağlamanız gerekir. daha önce oluşturduğunuz IoT Edge cihazından bağlantı dizesi kopyalamanız gerekir. Alternatif olarak, Azure CLI'da aşağıdaki komutu çalıştırabilirsiniz.

sudo az iot hub device-identity connection-string show --device-id my-edge-device --hub-name test-iot-hub-123

Ana bilgisayarda düzenleme için açın /etc/iotedge/config.yaml . değerini bağlantı dizesi ile değiştirinADD DEVICE CONNECTION STRING HERE. Dosyayı kaydedip kapatın Konak bilgisayarda IoT Edge hizmetini yeniden başlatmak için bu komutu çalıştırın.

sudo systemctl restart iotedge

Uzamsal Analiz kapsayıcısını Azure portalından veya Azure CLI'dan konak bilgisayarda IoT Modülü olarak dağıtın. Portalı kullanıyorsanız görüntü URI'sini Azure Container Registry'nizin konumuna ayarlayın.

Azure CLI kullanarak kapsayıcıyı dağıtmak için aşağıdaki adımları kullanın.

GPU ile Azure VM

Uzamsal Analizi çalıştırmak için GPU'ya sahip bir Azure Sanal Makinesi de kullanılabilir. Aşağıdaki örnek, bir v100 GPU'ya sahip bir NCv3 serisi VM kullanacaktır.

Sanal makineyi oluşturma

Azure portalında Sanal Makine Oluşturma sihirbazını açın.

VM'nize bir ad verin ve (ABD) Batı ABD 2 bölgesini seçin.

Önemli

"Altyapı yedekliliği gerekmez" olarak ayarladığınızdan Availability Options emin olun. Yapılandırmanın tamamı için aşağıdaki şekil ve doğru VM boyutunu bulma konusunda yardım almak için sonraki adıma bakın.

VM boyutunu bulmak için "Tüm boyutları göster" seçeneğini belirleyin ve ardından "N Serisi" listesini görüntüleyin ve aşağıda gösterilen NC6s_v3 seçin.

Ardından VM'yi oluşturun. Oluşturulduktan sonra Azure portalında VM kaynağına gidin ve sol bölmeden öğesini seçin Extensions . Tüm kullanılabilir uzantıları içeren uzantılar penceresini açmak için "Ekle" seçeneğini belirleyin. öğesini arayın ve seçin NVIDIA GPU Driver Extension, oluştur'u seçin ve sihirbazı tamamlayın.

Uzantı başarıyla uygulandıktan sonra Azure portalında VM ana sayfasına gidin ve öğesini seçin Connect. VM'ye SSH veya RDP aracılığıyla erişilebilir. RDP, görselleştirici penceresinin görüntülenmesini sağladığından yararlıdır (daha sonra açıklanmıştır). Bu adımları izleyerek ve VM'ye uzak masaüstü bağlantısı açarak RDP erişimini yapılandırın.

Grafik Sürücülerinin Yüklü Olduğunu Doğrulama

Grafik sürücülerinin başarıyla yüklendiğini doğrulamak için aşağıdaki komutu çalıştırın.

nvidia-smi

Aşağıdaki çıkışı görmelisiniz.

Docker CE ve nvidia-docker2'yi VM'ye yükleme

Vm'ye Docker CE ve nvidia-docker2 yüklemek için aşağıdaki komutları teker teker çalıştırın.

Docker CE'yi ana bilgisayara yükleyin.

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

nvidia-docker-2 yazılım paketini yükleyin.

DISTRIBUTION=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$DISTRIBUTION/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y docker-ce nvidia-docker2

sudo systemctl restart docker

Vm'nizi ayarlayıp yapılandırdığınıza göre, Azure IoT Edge'i yapılandırmak için aşağıdaki adımları izleyin.

VM'de Azure IoT Edge'i yapılandırma

Uzamsal Analiz kapsayıcısını VM'ye dağıtmak için Standart (S1) veya Ücretsiz (F0) fiyatlandırma katmanını kullanarak bir Azure IoT Hub hizmeti örneği oluşturun.

Azure IoT Hub örneği oluşturmak için Azure CLI'yi kullanın. Parametreleri uygun yerlerde değiştirin. Alternatif olarak, Azure portalda Azure IoT Hub'ı oluşturabilirsiniz.

curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash

sudo az login

sudo az account set --subscription "<name or ID of Azure Subscription>"

sudo az group create --name "<resource-group-name>" --location "<your-region>"

Bkz . Kullanılabilir bölgeler için Bölge Desteği .

sudo az iot hub create --name "<iothub-name>" --sku S1 --resource-group "<resource-group-name>"

sudo az iot hub device-identity create --hub-name "<iothub-name>" --device-id "<device-name>" --edge-enabled

Azure IoT Edge sürüm 1.0.9'u yüklemeniz gerekir. Doğru sürümü indirmek için şu adımları izleyin:

Ubuntu Server 18.04:

curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/multiarch/prod.list > ./microsoft-prod.list

Oluşturulan listeyi kopyalayın.

sudo cp ./microsoft-prod.list /etc/apt/sources.list.d/

Microsoft GPG ortak anahtarını yükleyin.

curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > microsoft.gpg

sudo cp ./microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/

Cihazınızdaki paket listelerini güncelleştirin.

sudo apt-get update

1.0.9 sürümünü yükleyin:

sudo apt-get install iotedge=1.1* libiothsm-std=1.1*

Ardından, bağlantı dizesi kullanarak VM'yi IoT Hub örneğinize IoT Edge cihazı olarak kaydedin.

IoT Edge cihazını Azure IoT Hub'ınıza bağlamanız gerekir. daha önce oluşturduğunuz IoT Edge cihazından bağlantı dizesi kopyalamanız gerekir. Alternatif olarak, Azure CLI'da aşağıdaki komutu çalıştırabilirsiniz.

sudo az iot hub device-identity connection-string show --device-id my-edge-device --hub-name test-iot-hub-123

Vm'de düzenleme için açın /etc/iotedge/config.yaml . değerini bağlantı dizesi ile değiştirinADD DEVICE CONNECTION STRING HERE. Dosyayı kaydedip kapatın Vm'de IoT Edge hizmetini yeniden başlatmak için bu komutu çalıştırın.

sudo systemctl restart iotedge

Uzamsal Analiz kapsayıcısını Azure portalından veya Azure CLI'dan VM'de IoT Modülü olarak dağıtın. Portalı kullanıyorsanız görüntü URI'sini Azure Container Registry'nizin konumuna ayarlayın.

Azure CLI kullanarak kapsayıcıyı dağıtmak için aşağıdaki adımları kullanın.

IoT Dağıtım bildirimi

Birden çok konak bilgisayarda kapsayıcı dağıtımını kolaylaştırmak için, kapsayıcı oluşturma seçeneklerini ve ortam değişkenlerini belirtmek üzere bir dağıtım bildirim dosyası oluşturabilirsiniz. GitHub'da Azure Stack Edge, diğer masaüstü makineler ve GPU ile Azure VM için bir dağıtım bildirimi örneği bulabilirsiniz.

Aşağıdaki tabloda IoT Edge Modülü tarafından kullanılan çeşitli Ortam Değişkenleri gösterilmektedir. Ayrıca, içindeki özniteliğini kullanarak bunları yukarıda bağlantılı dağıtım bildiriminde env spatialanalysisde ayarlayabilirsiniz:

Ayar Adı	Value	Açıklama
ARCHON_LOG_LEVEL	Bilgi; Ayrıntılı	Günlük düzeyi, iki değerden birini seçin
ARCHON_SHARED_BUFFER_LIMIT	377487360	Değiştirmeyin
ARCHON_PERF_MARKER	yanlış	Performans günlüğü için bunu true olarak ayarlayın, aksi takdirde yanlış olmalıdır
ARCHON_NODES_LOG_LEVEL	Bilgi; Ayrıntılı	Günlük düzeyi, iki değerden birini seçin
OMP_WAIT_POLICY	PASİF	Değiştirmeyin
QT_X11_NO_MITSHM	1	Değiştirmeyin
APIKEY	API Anahtarınız	Bu değeri Görüntü İşleme kaynağınızdan Azure portalından toplayın. Kaynağınızın Anahtar ve uç nokta bölümünde bulabilirsiniz.
FATURALANDIRMA	Uç Nokta URI'niz	Bu değeri Görüntü İşleme kaynağınızdan Azure portalından toplayın. Kaynağınızın Anahtar ve uç nokta bölümünde bulabilirsiniz.
EULA	kabul et	Kapsayıcının çalışması için bu değerin kabul edilecek şekilde ayarlanması gerekir
GÖRÜNÜM	1:	Bu değerin ana bilgisayardaki çıkışıyla echo $DISPLAY aynı olması gerekir. Azure Stack Edge cihazlarının ekranı yoktur. Bu ayar geçerli değildir
KEY_ENV	ASE Şifreleme anahtarı	Video_URL belirsiz bir dizeyse bu ortam değişkenlerini ekleyin
IV_ENV	Initialization vector	Video_URL belirsiz bir dizeyse bu ortam değişkenlerini ekleyin

Önemli

Kapsayıcıyı Eulaçalıştırmak için , Billingve ApiKey seçenekleri belirtilmelidir; aksi takdirde kapsayıcı başlatılmaz. Daha fazla bilgi için bkz . Faturalama.

Azure Stack Edge cihazları, bir masaüstü makine veya GPU ile Azure VM dağıtım bildirimini kendi ayarlarınız ve çeşitli işlemlerinizle güncelleştirdikten sonra, kapsayıcıyı konak bilgisayarda IoT Edge Modülü olarak dağıtmak için aşağıdaki Azure CLI komutunu kullanabilirsiniz.

sudo az login
sudo az extension add --name azure-iot
sudo az iot edge set-modules --hub-name "<iothub-name>" --device-id "<device-name>" --content DeploymentManifest.json --subscription "<name or ID of Azure Subscription>"

Parametre	Açıklama
--hub-name	Azure IoT Hub adınız.
--content	Dağıtım dosyasının adı.
--target-condition	Konak bilgisayar için IoT Edge cihaz adınız.
-–subscription	Abonelik kimliği veya adı.

Bu komut dağıtımı başlatır. Dağıtım durumunu görmek için Azure portalında Azure IoT Hub örneğinizin sayfasına gidin. Durum 417 olarak görünebilir– Cihaz kapsayıcı görüntülerini indirmeyi bitirip çalışmaya başlayana kadar cihazın dağıtım yapılandırması ayarlanmaz .

Dağıtımın başarılı olduğunu doğrulama

Kapsayıcının çalıştığını doğrulamanın çeşitli yolları vardır. Azure portalındaki Azure IoT Hub örneğinizdeki Uzamsal Analiz modülü için IoT Edge Modülü Ayarları'nda Çalışma Zamanı Durumunu bulun. Çalışma Zamanı Durumu için İstenen Değer ve Bildirilen Değerin Çalışıyor olduğunu doğrulayın.

Dağıtım tamamlandıktan ve kapsayıcı çalıştırıldıktan sonra konak bilgisayar Olayları Azure IoT Hub'a göndermeye başlar. İşlemlerin .debug sürümünü kullandıysanız dağıtım bildiriminde yapılandırdığınız her kamera için bir görselleştirici penceresi görürsünüz. Artık dağıtım bildiriminde izlemek istediğiniz satırları ve bölgeleri tanımlayabilir ve yeniden dağıtmak için yönergeleri izleyebilirsiniz.

Uzamsal Analiz tarafından gerçekleştirilen işlemleri yapılandırma

Kapsayıcıyı bağlı kameraları kullanacak şekilde yapılandırmak, işlemleri yapılandırmak ve daha fazlasını yapmak için Uzamsal Analiz işlemlerini kullanmanız gerekir. Yapılandırdığınız her kamera cihazı için Uzamsal Analiz işlemleri, Azure IoT Hub örneğine gönderilen bir JSON iletilerinin çıkış akışını oluşturur.

Kapsayıcı tarafından oluşturulan çıkışı kullanma

Kapsayıcı tarafından oluşturulan çıkışı kullanmaya başlamak istiyorsanız aşağıdaki makalelere bakın:

• Azure IoT Hub uç noktasına bağlanmak ve olayları almak için seçtiğiniz programlama dili için Azure Event Hubs SDK'sını kullanın. Daha fazla bilgi için bkz . Yerleşik uç noktadan cihazdan buluta iletileri okuma.
• Olayları diğer uç noktalara göndermek veya olayları Azure Blob Depolama vb.'ye kaydetmek için Azure IoT Hub'ınızda İleti Yönlendirme'yi ayarlayın.

Sorun giderme

Kapsayıcıyı başlatırken veya çalıştırırken sorunlarla karşılaşırsanız yaygın sorunlara yönelik adımlar için telemetri ve sorun giderme konusuna bakın. Bu makale ayrıca günlük oluşturma ve toplama ve sistem durumunu toplama hakkında da bilgi içerir.

Azure AI hizmetleri kapsayıcısını çalıştırırken sorun yaşıyorsanız Microsoft tanılama kapsayıcısını kullanmayı deneyebilirsiniz. Dağıtım ortamınızda Azure AI kapsayıcılarının beklendiği gibi çalışmasını engelleyebilecek yaygın hataları tanılamak için bu kapsayıcıyı kullanın.

Kapsayıcıyı almak için aşağıdaki docker pull komutu kullanın:

docker pull mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic

Ardından kapsayıcıyı çalıştırın. değerini {ENDPOINT_URI} uç noktanızla değiştirin ve değerini kaynağınızın anahtarıyla değiştirin {API_KEY} :

docker run --rm mcr.microsoft.com/azure-cognitive-services/diagnostic \
eula=accept \
Billing={ENDPOINT_URI} \
ApiKey={API_KEY}

Kapsayıcı, faturalama uç noktasına ağ bağlantısını test eder.

Faturalandırma

Uzamsal Analiz kapsayıcısı, Azure hesabınızdaki bir Görüntü İşleme kaynağını kullanarak faturalama bilgilerini Azure'a gönderir. Uzamsal Analizin genel önizlemede kullanımı şu anda ücretsizdir.

Azure AI kapsayıcıları, ölçüm/faturalama uç noktasına bağlı olmadan çalıştırılma lisansına sahip değildir. Faturalama bilgilerini faturalama uç noktasıyla iletişim kurmak için kapsayıcıları her zaman etkinleştirmeniz gerekir. Azure AI kapsayıcıları, analiz edilen video veya görüntü gibi müşteri verilerini Microsoft'a göndermez.

Özet

Bu makalede Uzamsal Analiz kapsayıcısını indirme, yükleme ve çalıştırma kavramlarını ve iş akışını öğrendiniz. Özet olarak:

• Uzamsal Analiz, Docker için bir Linux kapsayıcısıdır.
• Kapsayıcı görüntüleri Microsoft Container Registry'den indirilir.
• Kapsayıcı görüntüleri Azure IoT Edge'de IoT Modülleri olarak çalışır.
• Kapsayıcıyı yapılandırın ve bir konak makineye dağıtın.

Sonraki adımlar

• Uzamsal Çözümleme işlemlerini yapılandırma
• Günlüğe kaydetme ve sorun giderme
• Kamera yerleştirme kılavuzu
• Bölge ve satır yerleştirme kılavuzu