Arc で有効になっている Azure AI Video Indexer を試す (プレビュー)
Arc によって有効になっている Azure AI Video Indexer は、ビデオとオーディオの分析を実行する Azure Arc 拡張機能対応サービスであり、エッジ デバイスで AI を実現します。 このソリューションは、 Azure Arc 対応 Kubernetes で実行するように設計されており MP4 やその他の一般的な形式を含む多くのビデオ形式をサポートしています。 すべての基本的なオーディオ関連モデルで複数の言語がサポートされています。 1 つの Video Indexer リソースが 1 つの拡張機能にマップされていることを前提としています。
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 管理 。 最初に、このフォーム 使用してサインアップする必要があります。
- Azure リソースを作成するためのアクセス許可を持つ Azure サブスクリプションを作成します。
- Azure AI Video Indexer アカウントを作成します。 Video Indexer アカウントの作成チュートリアルを使用します。
- Arc 対応 Kubernetes クラスターを作成します。
- サンプル ビデオをダウンロードします。
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) 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、Video Indexer Web ポータルで拡張機能と通信するためにも使用されます。 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。
Note
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るため、 テスト 環境で操作できるように、より小さなリソース サイズが選択されています。 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。 これは最も新しい CPU で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については概要記事のMinimum 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 | 1.26 |
| Azure CLI | 2.48.0 |
パラメーターの定義
| パラメーター | Default | 説明 |
|---|---|---|
| release-namespace | はい | 拡張機能がインストールされている Kubernetes 名前空間 |
| cluster-name | Kubernetes Azure Arc インスタンス名 | |
| resource-group | Kubernetes Azure Arc リソース グループ名 | |
| version | はい | 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 |
| speech.endpointUri | Speech Service URL エンドポイント (リンク) | |
| speech.secret | Speech インスタンス シークレット (リンク) | |
| translate.endpointUri | Translation Service URL エンドポイント (リンク) | |
| translate.secret | Translation Service シークレット (リンク) | |
| ocr.endpointUri | OCR サービス URL エンドポイント (リンク) | |
| ocr.secret | OCR サービス シークレット (リンク) | |
| videoIndexer.accountId | Video Indexer アカウント ID | |
| videoIndexer.endpointUri | 拡張機能の外部エンドポイントとして使用する DNS 名または IP。 |
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 | Video Indexer アカウント ID |
| デプロイ中の Azure サブスクリプション ID は何ですか? | GUID | 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? | string | 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? | string | 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。
- 拡張機能が接続される 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 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 クラスに関する記事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。 生成 AI モデルの詳細については、こちらを参照してください。
- [確認および作成] 、 [作成] の順に選択します。
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。 ここで作業を開始する前に、次の点に注意してください。
- 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。 - マネージド AI リソース - 一部の Azure AI リソース (Translator、Transcription、OCR) が Microsoft テナントに作成されます。 これらのリソースはサブスクリプション専用であり、従量課金制モデルの下にあります。 サブスクリプションに AI Video Indexer Arc 対応リソースが既にある場合は、既存の Azure AI リソースに関連付けられます。
重要
言語モデルを使用している場合は、ノードまたはノード プールに ラベルを付け "workload:summarization" を使用する必要があります。 ラベルはキーと値のペアで、キーは "ワークロード" で、値は "概要" 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
このプロセスの完全なチュートリアルについては、 Azure Docs でクラスターを Azure Arc に接続する方法に関する記事に従ってください。
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 | Default | 説明 |
|---|---|---|
| AI.nodeSelector | - | AI ポッド (音声と翻訳) が割り当てられているノード セレクター ラベル |
| speech.resource.requests.cpu | 1 | 音声ポッドに対して要求されたコア数 |
| speech.resource.requests.mem | 2Gi | 音声ポッドの要求されたメモリ容量 |
| speech.resource.limits.cpu | 2 | 音声ポッドのコア数を制限します。 は speech.resource.requests.cpu > する必要があります |
| speech.resource.limits.mem | 3Gi | 音声ポッドのメモリ容量が制限されます。 speech.resource.requests.mem > する必要があります |
| translate.resource.requests.cpu | 1 | 変換ポッドに対して要求されたコア数 |
| translate.resource.requests.mem | 16Gi | 変換ポッドの要求されたメモリ容量 |
| translate.resource.limits.cpu | -- | 変換ポッドのコア数が制限されます。 translate.resource.requests.cpu > する必要があります |
| translate.resource.limits.mem | -- | 変換ポッドのメモリ容量が制限されます。 translate.resource.requests.mem > する必要があります |
| videoIndexer.webapi.resources.requests.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 |
| 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 |
| storage.useExternalPvc | false | は、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 |
ARM または Bicep を使用したデプロイ
Arc で有効になっている Azure AI Video Indexer は、 ARM テンプレート または Bicep を使用してデプロイできます。 詳細な手順については、 サンプル リポジトリ README を参照してください。