Aracılığıyla paylaş

Özel Görüntü İşleme projelerinizi kopyalama ve yedekleme

  • Makale

bir Özel Görüntü İşleme projesi oluşturup eğittikten sonra projenizi başka bir kaynağa kopyalamak isteyebilirsiniz. Uygulamanız veya işletmeniz Özel Görüntü İşleme bir projeye bağlıysa modelinizi başka bir bölgedeki başka bir Özel Görüntü İşleme hesabına kopyalamanızı öneririz. Daha sonra bölgesel bir kesinti oluşursa projenize kopyalandığı bölgeden erişebilirsiniz.

ExportProject ve ImportProject API'leri, projeleri bir Özel Görüntü İşleme hesaptan başkalarına kopyalamanıza olanak tanıyarak bu senaryoyu etkinleştirir. Bu kılavuzda, bu REST API'lerin cURL ile nasıl kullanılacağı gösterilmektedir. İstekleri göndermek için Visual Studio Code için REST İstemcisi gibi bir HTTP istek hizmeti de kullanabilirsiniz.

İpucu

Python istemci kitaplığını kullanan bu senaryoya örnek için GitHub'daki Project Özel Görüntü İşleme deposunu taşıma konusuna bakın.

İpucu

Özel Görüntü İşleme projenizi Azure AI Görüntü İşleme Görüntü Analizi 4.0'a taşımak istiyorsanız Geçiş kılavuzuna bakın. İki hizmeti karşılaştırmak için Karşılaştırma sayfasına bakın.

Önkoşullar

  • İki Azure AI Özel Görüntü İşleme kaynağı. Bu kaynaklara sahip değilseniz Azure portalına gidin ve yeni bir Özel Görüntü İşleme kaynağı oluşturun.
  • Özel Görüntü İşleme kaynaklarınızın eğitim anahtarları ve uç nokta URL'leri. Bu değerleri Kaynağın Azure portalındaki Genel Bakış sekmesinde bulabilirsiniz.
  • Oluşturulan bir Özel Görüntü İşleme projesi. Bunun nasıl yapılacağını açıklayan yönergeler için bkz . Sınıflandırıcı oluşturma.

İşlem genel bakışı

Projeyi kopyalama işlemi aşağıdaki adımlardan oluşur:

  1. İlk olarak, kopyalamak istediğiniz kaynak hesabınızda projenin kimliğini alırsınız.
  2. Ardından proje kimliğini ve kaynak hesabınızın eğitim anahtarını kullanarak ExportProject API'sini çağırırsınız. Geçici bir belirteç dizesi alırsınız.
  3. Ardından, hedef hesabınızın belirteç dizesini ve eğitim anahtarını kullanarak ImportProject API'sini çağırırsınız. Proje daha sonra hedef hesabınızın altında listelenir.

Proje kimliğini alma

Mevcut Özel Görüntü İşleme projelerinizin ve bunların kimliklerinin listesini görmek için ilk olarak GetProjects'i çağırın. Kaynak hesabınızın eğitim anahtarını ve uç noktasını kullanın.

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

Gövdedeki projelerin ve meta verilerinin listesini içeren bir yanıt alırsınız 200\OK . Değer "id" , sonraki adımlar için kopyalanacak dizedir.

[
  {
    "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"
  }
]

Projeyi dışarı aktarma

Proje kimliğini, kaynak eğitim anahtarınızı ve uç noktanızı kullanarak ExportProject'i çağırın.

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

Dışarı aktarılan projeyle ilgili meta verileri ve bir başvuru dizesini "token"içeren bir yanıt alırsınız200/OK. Belirtecin değerini kopyalayın.

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

İpucu

Projenizi içeri aktarırken "Geçersiz Belirteç" hatası alırsanız, belirteç URL dizesi web ile kodlanmış olmayabilir. Url Kodlayıcı kullanarak belirteci kodlayabilirsiniz.

Projeyi içeri aktarma

Hedef eğitim anahtarınızı ve uç noktanızı ve başvuru belirtecini kullanarak ImportProject'i çağırın. Projenize yeni hesabında bir ad da verebilirsiniz.

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"

Yeni içeri aktarılan projenizle ilgili meta verileri içeren bir 200/OK yanıt alırsınız.

{
  "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"
}

Sonraki adımlar

Bu kılavuzda, bir projeyi Özel Görüntü İşleme kaynaklar arasında kopyalamayı ve taşımayı öğrendiniz. Ardından, Özel Görüntü İşleme ile başka neler yapabileceğinizi görmek için API başvuru belgelerini inceleyin.