Wypróbuj usługę Azure AI Video Indexer włączoną przez usługę Arc (wersja zapoznawcza)
Usługa Azure AI Video Indexer włączona przez usługę Arc to usługa z obsługą rozszerzeń usługi Azure Arc, która uruchamia analizę wideo i audio oraz generuje sztuczną inteligencję na urządzeniach brzegowych. Rozwiązanie jest przeznaczone do uruchamiania na platformie Kubernetes z obsługą usługi Azure Arc i obsługuje wiele formatów wideo, w tym MP4 i innych typowych formatów. Obsługuje kilka języków we wszystkich podstawowych modelach związanych z dźwiękiem. Przyjęto założenie, że jeden zasób usługi Video Indexer jest mapowany na jedno rozszerzenie.
W tym artykule przedstawiono kroki wymagane do włączenia usługi Video Indexer jako rozszerzenia usługi Arc w bieżącej infrastrukturze.
Wymagania wstępne
Ważne
Aby pomyślnie wdrożyć rozszerzenie usługi Azure AI Video Indexer, wymagane jest wcześniejsze zatwierdzenie identyfikatora subskrypcji platformy Azure. Musisz najpierw zarejestrować się przy użyciu tego formularza.
- Utwórz subskrypcję platformy Azure z uprawnieniami do tworzenia zasobów platformy Azure.
- Utwórz konto usługi Azure AI Video Indexer. Skorzystaj z samouczka Tworzenie konta usługi Video Indexer.
- Utwórz klaster Kubernetes z obsługą usługi Arc.
- Pobierz przykładowy film wideo.
Aby użyć rozszerzenia usługi Video Indexer, musisz mieć zewnętrzny punkt końcowy, który może być nazwą DNS lub adresem IP. Punkt końcowy należy ustawić jako protokół bezpiecznego transferu (https:\\) i jest używany jako punkt końcowy interfejsu API rozszerzenia. Jest on również używany przez portal internetowy usługi Video Indexer do komunikowania się z rozszerzeniem. Zaleca się użycie kontrolki ruchu przychodzącego do zarządzania punktem końcowym.
Uwaga
Jeśli punkt końcowy nie jest publicznie dostępny, będzie można wykonywać akcje w rozszerzeniu z portalu internetowego tylko z sieci lokalnej.
Minimalne wymagania sprzętowe dla tego przewodnika Szybki start
Ten przewodnik Szybki start został zaprojektowany tak, aby umożliwić wyświetlanie rozszerzenia w działaniu, dlatego do pracy w środowisku testowym wybrano mniejsze rozmiary zasobów. W tym przewodniku Szybki start minimalne wymagania sprzętowe to:
- Procesor CPU: 16 rdzeni
- Pamięć: 16 GB
Procesor CPU w węzłach powinien obsługiwać protokół AVX2. Jest obsługiwany przez większość nowszych procesorów, ale może nie być obsługiwany w niektórych starszych środowiskach wirtualizacji.
Aby uzyskać minimalne wymagania sprzętowe w środowisku produkcyjnym , zobacz Minimalne wymagania sprzętowe w artykule przeglądu.
Minimalne wymagania dotyczące oprogramowania
| Składnik | Wymagania minimalne |
|---|---|
| System operacyjny | Ubuntu 22.04 LTS lub dowolny system operacyjny zgodny z systemem Linux |
| Kubernetes | 1,26 |
| Interfejs wiersza polecenia platformy Azure | 2.48.0 |
Definicje parametrów
| Parametr | Domyślny | opis |
|---|---|---|
| przestrzeń nazw release-name | tak | Przestrzeń nazw Kubernetes zainstalowana w rozszerzeniu |
| cluster-name | Nazwa wystąpienia usługi Azure Arc platformy Kubernetes | |
| resource-group | Nazwa grupy zasobów usługi Azure Arc platformy Kubernetes | |
| version | tak | Wersja rozszerzenia usługi Video Indexer pozostaw wartość pustą dla najnowszej wersji |
| speech.endpointUri | Punkt końcowy adresu URL usługi Mowa (link) | |
| speech.secret | Wpis tajny wystąpienia usługi Mowa (link) | |
| translate.endpointUri | Punkt końcowy adresu URL usługi tłumaczenia (link) | |
| translate.secret | Wpis tajny usługi tłumaczenia (link) | |
| ocr.endpointUri | Punkt końcowy adresu URL usługi OCR (link) | |
| ocr.secret | Wpis tajny usługi OCR (link) | |
| videoIndexer.accountId | Identyfikator konta usługi Video Indexer | |
| videoIndexer.endpointUri | Nazwa dns lub adres IP, który ma być używany jako zewnętrzny punkt końcowy rozszerzenia. |
Przygotowanie do wdrożenia
Podczas wdrażania skrypt prosi o określone wartości środowiska. Przygotuj te wartości, aby można je było skopiować i wkleić, gdy skrypt poprosi o nie.
| Pytanie | Wartość | Szczegóły |
|---|---|---|
| Jaki jest identyfikator konta usługi Video Indexer podczas wdrażania? | Identyfikator GUID | Identyfikator konta usługi Video Indexer |
| Jaki jest identyfikator subskrypcji platformy Azure podczas wdrażania? | Identyfikator GUID | Identyfikator subskrypcji platformy Azure |
| Jaka jest nazwa grupy zasobów usługi Video Indexer podczas wdrażania? | string | Nazwa grupy zasobów konta usługi Video Indexer |
| Jaka jest nazwa konta usługi Video Indexer podczas wdrażania? | string | Nazwa konta usługi Video Indexer |
Wdrażanie za pomocą witryny Azure Portal
- W witrynie Azure Portal przejdź do klastra połączonego z usługą Azure Arc.
- Z menu wybierz pozycję Rozszerzenia>+ Dodaj>rozszerzenie usługi Azure AI Video Indexer Arc.
- Wybierz pozycję Utwórz. Zostanie wyświetlony ekran Tworzenie rozszerzenia usługi Video Indexer AI.
- Skonfiguruj rozszerzenie w obszarze Szczegóły wystąpienia:
- Wybierz subskrypcję i grupę zasobów dla rozszerzenia.
- Wybierz region i połączony klaster k8.
- Wprowadź nazwę rozszerzenia.
- Wybierz konto usługi Azure AI Video Indexer, z którymi zostanie połączone rozszerzenie.
- Wprowadź punkt końcowy klastra — adres IP lub nazwę DNS, która ma być używana jako punkt końcowy interfejsu API.
- Podaj klasę magazynu, której chcesz użyć dla rozszerzenia obsługiwanego przez dystrybucję platformy Kubernetes. Jeśli na przykład używasz usługi AKS, możesz użyć polecenia
azurefile-cli. Aby uzyskać więcej informacji na temat wstępnie zdefiniowanych klas magazynu obsługiwanych przez usługę AKS, zobacz Klasy magazynu w usłudze AKS. Jeśli używasz innych dystrybucji Platformy Kubernetes, zapoznaj się z dokumentacją dystrybucji kubernetes dotyczącą wstępnie zdefiniowanych klas magazynu obsługiwanych lub sposobu, w jaki możesz udostępnić własne. - Wybierz model generowania sztucznej inteligencji, aby zastosować funkcje sztucznej inteligencji, takie jak podsumowanie tekstowe w usłudze VI włączone przez usługę Arc. Dowiedz się więcej o generowaniu modeli sztucznej inteligencji.
- Wybierz pozycję Przejrzyj i utwórz , a następnie pozycję Utwórz.
Wdrażanie ręczne
Użyj przykładowego skryptu wdrażania, aby ręcznie wdrożyć rozszerzenie. Przed rozpoczęciem pracy należy pamiętać o kilku kwestiach:
- Klasa magazynu — rozszerzenie usługi Video Indexer wymaga, aby wolumin magazynu był dostępny w klastrze Kubernetes. Klasa magazynu musi obsługiwać klasę
ReadWriteMany. Należy pamiętać, że proces indeksowania jest intensywnie korzystający z operacji we/wy, dlatego operacje we/wy na sekundę (operacje wejścia/wyjścia na sekundę) woluminu magazynu będą miały znaczący wpływ na czas trwania procesu. - Zarządzane zasoby sztucznej inteligencji — niektóre zasoby sztucznej inteligencji platformy Azure (translator, transkrypcja i OCR) zostaną utworzone w dzierżawie firmy Microsoft. Te zasoby są przeznaczone tylko dla Twojej subskrypcji i są objęte modelem płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem. Jeśli masz już zasób usługi AI Video Indexer z obsługą usługi Arc w subskrypcji, zostanie on skojarzony z istniejącymi zasobami usługi Azure AI.
Ważne
Jeśli używasz modelu językowego, musisz oznaczyć węzeł lub pulę węzłów "workload:summarization". Etykieta jest parą klucz-wartość, klucz to "obciążenie", a wartość to "podsumowanie". Maszyna oznaczona tą etykietą musi mieć co najmniej 32 procesory CPU (w przypadku produkcji) i zdecydowanie zalecamy, aby były to procesory Intel (w przeciwieństwie do AMD).
Napiwek
Postępuj zgodnie z artykułem , jak połączyć klaster z usługą Azure Arc w witrynie Azure Docs, aby zapoznać się z kompletnym przewodnikiem dotyczącym tego procesu.
Opcjonalna konfiguracja
Ustawienia domyślne rozszerzenia są ustawione tak, aby obsługiwały typowe obciążenia, w określonych przypadkach można użyć następujących parametrów do skonfigurowania alokacji zasobów:
| Parametr | Domyślny | opis |
|---|---|---|
| AI.nodeSelector | - | Etykieta selektora węzła, do której są przypisane zasobniki sztucznej inteligencji (mowa i tłumaczenie) |
| speech.resource.requests.cpu | 1 | Żądana liczba rdzeni dla zasobnika mowy |
| speech.resource.requests.mem | 2Gi | Żądana pojemność pamięci dla zasobnika mowy |
| speech.resource.limits.cpu | 2 | Limity liczby rdzeni zasobnika mowy. musi mieć wartość > speech.resource.requests.cpu |
| speech.resource.limits.mem | 3Gi | Ogranicza pojemność pamięci dla zasobnika mowy. musi mieć wartość > speech.resource.requests.mem |
| translate.resource.requests.cpu | 1 | Żądana liczba rdzeni dla zasobnika translate |
| translate.resource.requests.mem | 16Gi | Żądana pojemność pamięci dla zasobnika translate |
| translate.resource.limits.cpu | -- | Limity liczby rdzeni dla zasobnika translate. musi mieć wartość > translate.resource.requests.cpu |
| translate.resource.limits.mem | -- | Limity pojemności pamięci dla zasobnika translate. musi być > translate.resource.requests.mem |
| videoIndexer.webapi.resources.requests.cpu | 0.5 | Liczba rdzeni żądania dla zasobnika internetowego interfejsu API |
| videoIndexer.webapi.resources.requests.mem | 4Gi | Pojemność pamięci żądania dla zasobnika internetowego interfejsu API |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu | 1 | Limity liczby rdzeni dla zasobnika internetowego interfejsu API |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.mem | 6Gi | Limity pojemności pamięci dla zasobnika internetowego interfejsu API |
| videoIndexer.webapi.resources.limits.mem | 6Gi | Limity pojemności pamięci dla zasobnika internetowego interfejsu API |
| storage.storageClass | "" | Klasa magazynu do użycia |
| storage.useExternalPvc | fałsz | określa, czy jest używany zewnętrzny PVC. jeśli ma wartość true, nie zainstalowano elementu VideoIndexer PVC |
Wdrażanie przy użyciu usługi ARM lub Bicep
Możesz wdrożyć usługę Azure AI Video Indexer włączoną przez usługę Arc przy użyciu szablonu usługi ARM lub Bicep. Szczegółowe instrukcje można znaleźć w repozytorium Samples README .