Lookout für Vision Edge Agent - AWS IoT Greengrass
VersionenTypBetriebssystemVoraussetzungenAbhängigkeitenKonfigurationLokale ProtokolldateiÄnderungsprotokoll

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Lookout für Vision Edge Agent

Die Komponente Lookout for Vision Edge Agent (aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent) installiert einen lokalen Laufzeitserver von Amazon Lookout for Vision, der Computer Vision verwendet, um visuelle Fehler in Industrieprodukten zu finden.

Um diese Komponente zu verwenden, erstellen Sie Machine-Learning-Modellkomponenten für Lookout for Vision und stellen Sie sie bereit. Diese Machine-Learning-Modelle prognostizieren das Vorhandensein von Anomalien in Bildern, indem sie Muster in Bildern finden, mit denen Sie das Modell trainieren. Anschließend können Sie benutzerdefinierte Greengrass-Komponenten, sogenannte Client-Anwendungskomponenten, entwickeln und bereitstellen, die Images und Videostreams für diese Laufzeitkomponente bereitstellen, um Anomalien mithilfe der Machine-Learning-Modelle zu erkennen.

Sie können die Lookout for Vision Edge Agent-API verwenden, um mit dieser Komponente von anderen Greengrass-Komponenten aus zu interagieren. Diese API wird mit gRPC implementiert, einem Protokoll für Aufrufe von Remote-Prozeduren. Weitere Informationen finden Sie unter Schreiben einer Clientanwendungskomponente und Referenz zur Lookout for Vision Edge Agent API im Entwicklerhandbuch für Amazon Lookout for Vision.

Weitere Informationen zur Verwendung dieser Komponente finden Sie unter:

Anmerkung

Die Komponente Lookout for Vision Edge Agent ist nur in den folgenden verfügbar AWS-Regionen:

  • US East (Ohio)

  • USA Ost (Nord-Virginia)

  • USA West (Oregon)

  • Europe (Frankfurt)

  • Europa (Irland)

  • Asien-Pazifik (Tokio)

  • Asien-Pazifik (Seoul)

Versionen

Diese Komponente hat die folgenden Versionen:

  • 1.2.x

  • 1.1.x

  • 1.0.x

  • 0.1.x

Typ

Diese Komponente ist eine generische Komponente (aws.greengrass.generic). Der Greengrass-Kern führt die Lebenszyklusskripte der Komponente aus.

Weitere Informationen finden Sie unter Komponententypen.

Betriebssystem

Diese Komponente kann nur auf Linux-Core-Geräten installiert werden.

Voraussetzungen

Für diese Komponente gelten die folgenden Anforderungen:

  • Das Greengrass-Core-Gerät muss eine Armv8 (AArch64)- oder x86_64-Architektur verwenden.

  • Wenn Sie Version 1.0.0 oder höher dieser Komponente verwenden, ist Python 3.8 oder Python 3.9, einschließlich pip, auf dem Greengrass-Core-Gerät installiert.

    Wenn Sie Version 0.1.x dieser Komponente verwenden, ist Python 3.7, einschließlich pip, auf dem Greengrass-Kerngerät installiert.

    Wichtig

    Das Gerät muss eine dieser genauen Versionen von Python haben. Diese Komponente unterstützt keine späteren Versionen von Python.

  • Um die Inferenz von Grafikverarbeitungseinheiten (GPU) verwenden zu können, muss das Core-Gerät die folgenden Anforderungen erfüllen. GPU-Inferenz ist in Version 1.1.0 und höher dieser Komponente optional.

    • Eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU), die CUDA unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter Überprüfen, ob Sie über eine CUDA-fähige GPU verfügen in der Dokumentation zum CUDA Toolkit.

    • cuDNN , CUDA und TensorRT auf dem Greengrass-Core-Gerät installiert.

      • Auf NVIDIA Jetson-Geräten wie Jetson Nano oder Jetson Xavier, cuDNN , CUDA und TensorRT sind mit NVIDIA installiert JetPack. Sie müssen keine Änderungen vornehmen. Diese Komponente unterstützt JetPack 4.4, JetPack 4.5, JetPack 4.5.1 und JetPack 4.6.1.

        Wichtig

        Sie müssen eine dieser Versionen von JetPack und keine andere Version installieren. Der Lookout for Vision-Service kompiliert Computer Vision-Modelle für diese JetPack Plattformen.

      • Gehen Sie auf x86-Geräten mit einer GPU mit der NVIDIA Ampere-Mikroarchitektur (oder der Rechenkapazität der GPU ist 8,0) wie folgt vor:

      • Gehen Sie auf x86-Geräten mit einer GPU, die vor Ampere über eine NVIDIA-Architektur verfügt (oder die Rechenkapazität der GPU unter 8,0 liegt), wie folgt vor:

    • Der Systembenutzer, der diese Komponente ausführt, muss Mitglied der Systemgruppe sein, die Zugriff auf die GPU auf dem Gerät hat. Der Name dieser Gruppe unterscheidet sich je nach Betriebssystem. Konsultieren Sie die Dokumentation für Ihr Betriebssystem und Ihre GPU, um den Namen dieser Systemgruppe zu ermitteln.

      Auf NVIDIA Jetson-Geräten lautet der Name dieser Gruppe beispielsweise , und Sie können den folgenden Befehl ausführenvideo, um dieser Gruppe einen Systembenutzer hinzuzufügen. Ersetzen Sie ggc_user durch den Namen des hinzuzufügenden Benutzers.

      sudo usermod -aG video ggc_user

Abhängigkeiten

Diese Komponente hat keine Abhängigkeiten.

Konfiguration

Diese Komponente bietet die folgenden Konfigurationsparameter, die Sie anpassen können, wenn Sie die Komponente bereitstellen.

Socket

(Optional) Der Datei-Socket, in dem der Edge-Agent ausgeführt wird. Die Modellkomponenten von Lookout for Vision verwenden diesen Datei-Socket, um mit dem Edge-Agenten zu kommunizieren. Wenn Sie diesen Parameter ändern, müssen Sie denselben Wert angeben, wenn Sie Lookout for Vision-Modellkomponenten bereitstellen.

Standard: unix:///tmp/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.sock

Lokale Protokolldatei

Diese Komponente verwendet die folgende Protokolldatei.

/greengrass/v2/logs/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.log
So zeigen Sie die Protokolle dieser Komponente an

  • Führen Sie den folgenden Befehl auf dem Core-Gerät aus, um die Protokolldatei dieser Komponente in Echtzeit anzuzeigen. Ersetzen Sie durch /greengrass/v2 den Pfad zum AWS IoT Greengrass Stammordner.

    sudo tail -f /greengrass/v2/logs/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.log

Änderungsprotokoll

In der folgenden Tabelle werden die Änderungen in jeder Version der Komponente beschrieben.

Version

Änderungen

1.2.0

Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

1.1.9

Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

1.1.8

Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

1.1.7
Neue Features

  • Installiert das opencv-python-headless Paket in der virtuellen Umgebung von Lookout for Vision Edge Agent.

Fehlerbehebungen und Verbesserungen

  • Verbessert die Berechnung des Konfidenzwerts.

  • Ändert die Größe der Heatmap-Modellmaske auf die ursprüngliche Dateigröße.

  • Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

1.1.6
Neue Features

Dem DetectAnomalies Ergebnis wurden neue Werte hinzugefügt.

  • anomaly_score – Die Zahl zwischen 0,0 und 1,0, die angibt, wie ungewöhnlich ein Bild ist.

  • anomaly_threshold – Während des Modelltrainings festgelegter Schwellenwert, der die Grenze zwischen einem anomalen Bild und einem normalen Bild bestimmt.

Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

1.1.4
Neue Features

Unterstützung für OpenCV zur Größenanpassung von Images hinzugefügt, falls verfügbar. Edge-Agent verwendet Pillow, wenn OpenCV nicht verfügbar ist.

Fehlerbehebungen und Verbesserungen

Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

1.1.3

Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

1.1.1

Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

1.1.0
Neue Features

  • Fügt Unterstützung für Bildsegmentierungsmodelle hinzu, die Anomalien in Bildern identifizieren.

  • Fügt Unterstützung für CPU-Inferenz hinzu, sodass Sie Lookout for Vision-Modelle auf Core-Geräten ohne GPU verwenden können.

Fehlerbehebungen und Verbesserungen

  • Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

1.0.0

Diese Version der Komponente von Lookout for Vision Edge Agent erfordert eine andere Version von Python als Version 0.1.x. Wenn Sie ein Upgrade von v0.1.x auf v1.x durchführen möchten, müssen Sie die Python-Installation auf dem Core-Gerät aktualisieren.

Fehlerbehebungen und Verbesserungen

  • Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

0.1.37

Allgemeine Fehlerbehebungen und Verbesserungen.

0.1.36

Erste Version