Testen Sie azure AI Video Indexer aktiviert von Arc (Vorschau)
Der von Arc aktivierte Azure AI Video Indexer ist ein von Arc aktivierter Azure Arc-Erweiterungsdienst , der Video- und Audioanalysen ausführt und AI auf Edgegeräten generieren kann. Die Lösung wurde entwickelt, um auf Azure Arc aktivierte Kubernetes auszuführen und unterstützt viele Videoformate, einschließlich MP4 und anderen gängigen Formaten. Es unterstützt mehrere Sprachen in allen grundlegenden Audiomodellen. Es wird davon ausgegangen, dass eine Videoindexer-Ressource einer Erweiterung zugeordnet ist.
Dieser Artikel führt Sie durch die schritte, die erforderlich sind, um Video Indexer als Arc-Erweiterung in Ihrer aktuellen Infrastruktur zu aktivieren.
Voraussetzungen
Wichtig
Um die Azure AI Video Indexer-Erweiterung erfolgreich bereitzustellen, ist es obligatorisch , dass Ihre Azure-Abonnement-ID im Voraus genehmigt wird. Sie müssen sich zuerst mit diesem Formular registrieren.
- Erstellen Sie ein Azure-Abonnement mit Berechtigungen zum Erstellen von Azure-Ressourcen.
- Erstellen Sie ein Azure AI Video Indexer-Konto. Verwenden Sie das Lernprogramm zum Erstellen eines Videoindexer-Kontos .
- Erstellen Sie einen Arc-aktivierten Kubernetes-Cluster.
- Laden Sie das Beispielvideo herunter.
Um die Videoindexer-Erweiterung zu verwenden, müssen Sie über einen extern zugänglichen Endpunkt verfügen, der entweder ein DNS-Name oder eine IP sein kann. Der Endpunkt sollte als Sicheres Übertragungsprotokoll (https:\\) festgelegt werden und als Erweiterungs-API-Endpunkt verwendet werden. Es wird auch vom VideoIndexer-Webportal verwendet, um mit der Erweiterung zu kommunizieren. Es wird empfohlen, einen Eingangssteuerelement zum Verwalten des Endpunkts zu verwenden.
Hinweis
Wenn der Endpunkt nicht öffentlich zugänglich ist, können Sie Aktionen für die Erweiterung nur über das lokale Netzwerk ausführen.
Mindesthardwareanforderungen für diese Schnellstartanleitung
Mit dieser Schnellstartanleitung können Sie die Erweiterung in Aktion sehen, sodass kleinere Ressourcengrößen ausgewählt wurden, mit denen Sie in einer Testumgebung arbeiten können. Für diese Schnellstartanleitung sind die Mindesthardwareanforderungen:
- CPU: 16 Kerne
- Arbeitsspeicher: 16 GB
Die CPU in den Knoten sollte AVX2 unterstützen. Sie wird von der meisten neueren CPU unterstützt, wird jedoch in einigen älteren Virtualisierungsumgebungen möglicherweise nicht unterstützt.
Die Mindesthardwareanforderungen in einer Produktionsumgebung finden Sie in den Mindesthardwareanforderungen im Übersichtsartikel.
Mindestanforderungen an die Software
| Komponente | Mindestanforderungen |
|---|---|
| Betriebssystem | Ubuntu 22.04 LTS oder ein linuxkompatibles Betriebssystem |
| Kubernetes | 1.26 |
| Azure CLI | 2.48.0 |
Parameterdefinitionen
| Parameter | Standard | Beschreibung |
|---|---|---|
| release-namespace | ja | Der Kubernetes-Namespace, in dem die Erweiterung installiert ist |
| cluster-name | Der Name der Azure Arc-Instanz von Kubernetes | |
| resource-group | Der Name der Azure Arc-Ressourcengruppe "Kubernetes" | |
| version | ja | Version der Videoindexererweiterung, für die neueste Version leer lassen |
| speech.endpointUri | Sprachdienst-URL-Endpunkt (Link) | |
| speech.secret | Geheimer Sprachinstanzschlüssel (Link) | |
| translate.endpointUri | Übersetzungsdienst-URL-Endpunkt (Link) | |
| translate.secret | Übersetzungsdienstschlüssel (Link) | |
| ocr.endpointUri | OCR-Dienst-URL-Endpunkt (Link) | |
| ocr.secret | OCR-Dienstschlüssel (Link) | |
| videoIndexer.accountId | Videoindexer-Konto-ID | |
| videoIndexer.endpointUri | Dns-Name oder IP-Adresse, die als externer Erweiterungsendpunkt verwendet werden soll. |
Vorbereiten der Bereitstellung
Während der Bereitstellung fordert das Skript umgebungsspezifische Werte an. Lassen Sie diese Werte bereit, damit Sie sie kopieren und einfügen können, wenn das Skript sie fragt.
| Frage | Wert | Details |
|---|---|---|
| Was ist die Videoindexer-Konto-ID während der Bereitstellung? | GUID | Ihre Videoindexer-Konto-ID |
| Was ist die Azure-Abonnement-ID während der Bereitstellung? | GUID | Ihre Azure-Abonnement-ID |
| Wie lautet der Name der Videoindexer-Ressourcengruppe während der Bereitstellung? | Zeichenfolge | Der Ressourcengruppenname Ihres Videoindexerkontos |
| Wie lautet der Name des Videoindexer-Kontos während der Bereitstellung? | Zeichenfolge | Name Ihres Videoindexerkontos |
Bereitstellen mit dem Azure-Portal
- Navigieren Sie im Azure-Portal zu Ihrem mit Azure Arc verbundenen Cluster.
- Wählen Sie im Menü "Erweiterungen>+ Azure AI Video Indexer Arc Extension hinzufügen>" aus.
- Klicken Sie auf Erstellen. Der Erweiterungsbildschirm "KI-Videoindexer erstellen" wird angezeigt.
- Konfigurieren Sie die Erweiterung in den Instanzdetails:
- Wählen Sie die Abonnement - und Ressourcengruppe für Ihre Erweiterung aus.
- Wählen Sie den Bereich und den verbundenen k8-Cluster aus.
- Geben Sie einen Namen für Ihre Erweiterung ein.
- Wählen Sie das Azure AI Video Indexer-Konto aus, mit dem die Erweiterung verbunden ist.
- Geben Sie den Clusterendpunkt ein, entweder einen IP- oder DNS-Namen, der als API-Endpunkt verwendet werden soll.
- Stellen Sie die Speicherklasse bereit, die Sie für die Erweiterung verwenden möchten, die von Ihrer Kubernetes-Verteilung unterstützt wird. Wenn Sie z. B. AKS verwenden, können Sie dies verwenden
azurefile-cli. Weitere Informationen zu vordefinierten Speicherklassen, die von AKS unterstützt werden, finden Sie unter Speicherklassen in AKS. Wenn Sie andere Kubernetes-Distributionen verwenden, finden Sie in der Dokumentation zur Kubernetes-Verteilung Informationen zu unterstützten vordefinierten Speicherklassen oder zur Bereitstellung Ihrer eigener Speicherklassen. - Wählen Sie ein generatives KI-Modell aus, um KI-Funktionen wie textbezogene Zusammenfassungen auf VI anzuwenden, die von Arc aktiviert sind. Erfahren Sie mehr über generative KI-Modelle.
- Wählen Sie Überprüfen + erstellen und danach Erstellen aus.
Manuelle Bereitstellung
Verwenden Sie das Beispielbereitstellungsskript , um die Erweiterung manuell bereitzustellen. Bevor Sie hier beginnen, sollten Sie folgendes beachten:
- Speicherklasse – Die Videoindexererweiterung erfordert, dass ein Speichervolume im Kubernetes-Cluster verfügbar sein muss. Die Speicherklasse muss unterstützt werden
ReadWriteMany. Es ist wichtig zu beachten, dass der Indizierungsprozess E/A intensiv ist, sodass die IOPS (Eingabe-/Ausgabevorgänge pro Sekunde) des Speichervolumes erhebliche Auswirkungen auf die Dauer des Prozesses haben. - Verwaltete KI-Ressourcen – Einige Azure AI-Ressourcen (Übersetzer, Transkription und OCR) werden auf dem Microsoft-Mandanten erstellt. Diese Ressourcen sind nur für Ihr Abonnement vorgesehen und unterliegen einem "Pay-as-you-go"-Modell. Wenn Sie bereits über eine AI Video Indexer Arc-fähige Ressource in Ihrem Abonnement verfügen, wird sie vorhandenen Azure AI-Ressourcen zugeordnet.
Wichtig
Wenn Sie ein Sprachmodell verwenden, müssen Sie einen Knoten oder einen Knotenpool mit "workload:summaryzation" bezeichnen. Die Bezeichnung ist ein Schlüssel-Wert-Paar, der Schlüssel ist "workload", und der Wert ist "summaryzation". Die Maschine, die mit diesem Etikett gekennzeichnet ist, muss mindestens 32 CPUs (für die Produktion) aufweisen, und wir empfehlen dringend, dass sie Intel-CPUs (im Gegensatz zu AMD) sind.
Tipp
Folgen Sie dem Artikel , wie Sie Ihren Cluster mit Azure Arc in Azure Docs verbinden, um eine vollständige exemplarische Vorgehensweise dieses Prozesses zu finden.
Optionale Konfiguration
Die Standardeinstellungen für die Erweiterung werden so festgelegt, dass die allgemeinen Workloads für bestimmte Fälle behandelt werden, die folgenden Parameter können verwendet werden, um die Ressourcenzuordnung zu konfigurieren:
| Parameter | Standard | Beschreibung |
|---|---|---|
| AI.nodeSelector | - | Die Knotenauswahlbezeichnung, auf der die KI-Pods (Sprache und Übersetzung) zugewiesen sind |
| speech.resource.requests.cpu | 1 | Die angeforderte Anzahl von Kernen für den Sprach pod |
| speech.resource.requests.mem | 2Gi | Die angeforderte Speicherkapazität für den Sprach pod |
| speech.resource.limits.cpu | 2 | Die Anzahl der Kerne für den Sprach pod. muss "speech.resource.requests.cpu" sein > . |
| speech.resource.limits.mem | 3Gi | Die Speicherkapazität für den Sprach pod begrenzt. muss "speech.resource.requests.mem" sein > . |
| translate.resource.requests.cpu | 1 | Die angeforderte Anzahl von Kernen für die Übersetzungs-Pod |
| translate.resource.requests.mem | 16Gi | Die angeforderte Speicherkapazität für den Übersetzungs-Pod |
| translate.resource.limits.cpu | -- | Die Anzahl der Kerne für die Übersetzungs-Pod. muss translate.resource.requests.cpu sein > . |
| translate.resource.limits.mem | -- | Die Speicherkapazität für die Übersetzungs-Pod wird begrenzt. muss translate.resource.requests.mem sein > |
| videoIndexer.webapi.resources.requests.cpu | 0.5 | Die Anforderungsanzahl der Kerne für den Web-API-Pod |
| videoIndexer.webapi.resources.requests.mem | 4Gi | Die Anforderungsspeicherkapazität für den Web-API-Pod |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu | 1 | Die Anzahl der Kerne für den Web-API-Pod |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.mem | 6Gi | Die Speicherkapazität für den Web-API-Pod begrenzt |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.mem | 6Gi | Die Speicherkapazität für den Web-API-Pod begrenzt |
| storage.storageClass | "" | Die zu verwendende Speicherklasse |
| storage.useExternalPvc | false | bestimmt, ob ein externes PVC verwendet wird. if true, the VideoIndexer PVC isn't installed |
Bereitstellen mit ARM oder Bicep
Sie können Azure AI Video Indexer, aktiviert von Arc mit einer ARM-Vorlage oder Bicep, bereitstellen. Detaillierte Anweisungen finden Sie in der Beispielrepo README.See the Samples repo README for detailed instructions.