Versiones Tipo Sistema operativo Requisitos Dependencias Configuración Archivo de registro local Registros de cambios

Lookout for Vision Edge Agent

El componente Lookout for Vision Edge Agent aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent () instala un servidor de tiempo de ejecución local de Amazon Lookout for Vision, que utiliza la visión artificial para detectar defectos visuales en productos industriales.

Para usar este componente, cree e implemente los componentes del modelo de aprendizaje automático de Lookout for Vision. Estos modelos de aprendizaje automático predicen la presencia de anomalías en las imágenes mediante la búsqueda de patrones en las imágenes que se utilizan para entrenar el modelo. A continuación, puede desarrollar e implementar componentes personalizados de Greengrass, denominados componentes de aplicaciones cliente, que proporcionan imágenes y secuencias de vídeo a este componente de tiempo de ejecución para detectar anomalías mediante los modelos de aprendizaje automático.

Puede utilizar la API de agente de Lookout for Vision Edge para interactuar con este componente desde otros componentes de Greengrass. Esta API se implementa mediante gRPC, que es un protocolo para realizar llamadas a procedimientos remotos. Para obtener más información, consulte Cómo escribir un componente de aplicación cliente y la referencia sobre la API de agente de Lookout for Vision Edge en la guía para desarrolladores de Amazon Lookout for Vision.

Para obtener más información sobre cómo utilizar este componente, consulte lo siguiente:

Amazon Lookout Lookout for Vision out out out Greengrass out out out out
¿Qué es Amazon Lookout for Vision? en la guía para desarrolladores de Amazon Lookout for Vision
Creación de un modelo de Lookout for Vision en la guía para desarrolladores de Amazon Lookout for Vision.
Uso de un modelo de Lookout for Vision en un dispositivo periférico en la guía para desarrolladores de Amazon Lookout for Vision.

nota

El componente Lookout for Vision Edge Agent solo está disponible en las Regiones de AWS siguientes ubicaciones:

US East (Ohio)
Este de EE. UU. (Norte de Virginia)
Oeste de EE. UU. (Oregón)
Europa (Fráncfort)
Europa (Irlanda)
Asia-Pacífico (Tokio)
Asia-Pacífico (Seúl)

Versiones

Este componente tiene las siguientes versiones:

1.2.x
1.1.x
1.0.x
0.1.x

Tipo

Este componente es un componente genérico () aws.greengrass.generic. El núcleo de Greengrass ejecuta los scripts del ciclo de vida del componente.

Para obtener más información, consulte Tipos de componentes.

Sistema operativo

Este componente solo se puede instalar en los dispositivos principales de Linux.

Requisitos

Este componente tiene los siguientes requisitos:

El dispositivo principal de Greengrass debe utilizar una arquitectura Armv8 (AArch64) o x86_64.
Si usa la versión 1.0.0 o posterior de este componente, Python 3.8 o Python 3.9, incluidospip, instalados en el dispositivo principal de Greengrass.

Si utiliza la versión 0.1.x de este componente, Python 3.7, incluidapip, está instalada en el dispositivo principal de Greengrass.

importante
El dispositivo debe tener una de estas versiones exactas de Python. Este componente no es compatible con las versiones posteriores de Python.
Para utilizar la inferencia de la unidad de procesamiento de gráficos (GPU), el dispositivo principal debe cumplir los siguientes requisitos. La inferencia mediante GPU es opcional en la versión 1.1.0 y versiones posteriores de este componente.
- Una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) compatible con CUDA. Para obtener más información, consulte Verificar que tiene una GPU compatible con CUDA en la documentación del kit de herramientas CUDA.
- CuDNN, CUDA y TensorRT instalados en el dispositivo principal de Greengrass.
  - En los dispositivos NVIDIA Jetson, como Jetson Nano o Jetson Xavier, cuDNN, CUDA y TensorRT vienen instalados con NVIDIA. JetPack No es necesario realizar ningún cambio. Este componente es compatible con las versiones JetPack 4.4, JetPack4.5, JetPack 4.5.1 y JetPack4.6.1.
    
    importante
    Debe instalar una de estas versiones JetPack y no otra. El servicio Lookout for Vision recopila modelos de visión artificial para JetPack estas plataformas.
  - En los dispositivos x86 con una GPU que tenga la microarquitectura NVIDIA Ampere (o la capacidad de procesamiento de la GPU sea de 8.0), haga lo siguiente:
    
    Instale cuDNN siguiendo las instrucciones de la Guía de instalación de cuDNN de NVIDIA.
    
    Instale la versión 11.2 de CUDA siguiendo las instrucciones de la Guía de instalación de NVIDIA CUDA para Linux.
    
    Instala TensorRT versión 8.2.0 siguiendo las instrucciones de la documentación de NVIDIA TensorRT.
  - En dispositivos x86 con una GPU que tenga una arquitectura NVIDIA anterior a Ampere (o la capacidad de procesamiento de la GPU sea inferior a 8.0), haga lo siguiente:
    
    Instale cuDNN siguiendo las instrucciones de la Guía de instalación de cuDNN de NVIDIA.
    
    Instale la versión 10.2 de CUDA siguiendo las instrucciones de la Guía de instalación de NVIDIA CUDA para Linux.
    
    Instala TensorRT versión 7.1.3 o posterior, pero anterior a la versión 8.0.0, siguiendo las instrucciones de la documentación de NVIDIA TensorRT.
- El usuario del sistema que ejecute este componente debe ser miembro del grupo de sistemas que tenga acceso a la GPU del dispositivo. El nombre de este grupo varía según el sistema operativo. Consulte la documentación del sistema operativo y de la GPU para determinar el nombre de este grupo de sistemas.
  
  Por ejemplo, en los dispositivos NVIDIA Jetson, el nombre de este grupo es video y puede ejecutar el siguiente comando para añadir un usuario del sistema a este grupo. Sustituya ggc_user por el nombre del usuario que desee añadir.
```
sudo usermod -aG video ggc_user
```

Dependencias

Este componente no tiene ninguna dependencia.

Configuración

Este componente proporciona los siguientes parámetros de configuración que puede personalizar al implementar el componente.

Socket

(Opcional) El socket de archivos donde funciona el agente Edge. Los componentes del modelo Lookout for Vision utilizan este socket de archivos para comunicarse con el Edge Agent. Si cambias este parámetro, debes especificar el mismo valor al implementar los componentes del modelo Lookout for Vision.

Valor predeterminado: unix:///tmp/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.sock

Archivo de registro local

Este componente utiliza el siguiente archivo de registro.


/greengrass/v2/logs/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.log

Para ver los registros de este componente

Ejecute el siguiente comando en el dispositivo principal para ver el archivo de registro de este componente en tiempo real. /greengrass/v2Sustitúyalo por la ruta a la carpeta AWS IoT Greengrass raíz.
```
sudo tail -f /greengrass/v2/logs/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.log
```

Registros de cambios

En la siguiente tabla se describen los cambios en cada versión del componente.

Versión	Cambios
1.2.0	Corrección de errores y mejoras generales.
1.1.9	Corrección de errores y mejoras generales.
1.1.8	Corrección de errores y mejoras generales.
1.1.7	Nuevas características Instala el `opencv-python-headless` paquete en el entorno virtual de Lookout for Vision Edge Agent. Mejoras y correcciones de errores Mejora el cálculo de la puntuación de confianza. Cambia el tamaño de la máscara del modelo del mapa de calor al tamaño del archivo original. Corrección de errores y mejoras generales.
1.1.6	Nuevas características Se han añadido nuevos valores al `DetectAnomalies` resultado. `anomaly_score`— El número entre 0.0 y 1.0 que indica qué tan anómala es una imagen. `anomaly_threshold`— Umbral establecido durante el entrenamiento del modelo que determina el límite entre una imagen anómala y una imagen normal. Corrección de errores y mejoras generales.
1.1.4	Nuevas características Se agregó soporte para OpenCV para cambiar el tamaño de las imágenes cuando esté disponible. El agente Edge usa Pillow cuando OpenCV no está disponible. Mejoras y correcciones de errores Corrección de errores y mejoras generales.
1.1.3	Corrección de errores y mejoras generales.
1.1.1	Corrección de errores y mejoras generales.
1.1.0	Nuevas características Añade compatibilidad con los modelos de segmentación de imágenes, que identifican las anomalías en las imágenes. Añade compatibilidad con la inferencia de CPU, por lo que puedes usar los modelos Lookout for Vision en dispositivos principales sin GPU. Mejoras y correcciones de errores Corrección de errores y mejoras generales.
1.0.0	Esta versión del componente Lookout for Vision Edge Agent requiere una versión de Python diferente a la 0.1.x. Si desea actualizar de la v0.1.x a la v1.x, debe actualizar la instalación de Python en el dispositivo principal. Mejoras y correcciones de errores Corrección de errores y mejoras generales.
0.1.37	Corrección de errores y mejoras generales.
0.1,36	Versión inicial.

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