Rédaction du composant de votre application client - Amazon Lookout for Vision

Avis de fin de support : le 31 octobre 2025, le support d'Amazon Lookout for Vision AWS sera interrompu. Après le 31 octobre 2025, vous ne pourrez plus accéder à la console Lookout for Vision ni aux ressources Lookout for Vision. Pour plus d'informations, consultez ce billet de blog.

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Rédaction du composant de votre application client

Un composant d'application client est un AWS IoT Greengrass Version 2 composant personnalisé que vous écrivez. Il met en œuvre la logique métier dont vous avez besoin pour utiliser un modèle Amazon Lookout for Vision sur AWS IoT Greengrass Version 2 un appareil principal.

Pour accéder à un modèle, le composant de votre application client utilise le composant Lookout for Vision Edge Agent. Le composant Lookout for Vision Edge Agent fournit une API que vous pouvez utiliser pour analyser des images avec un modèle et gérer les modèles sur un appareil principal.

L'API Lookout for Vision Edge Agent est implémentée à l'aide de gRPC, un protocole permettant d'effectuer des appels de procédure à distance. Pour plus d'informations, consultez gRPC. Pour écrire votre code, vous pouvez utiliser n'importe quel langage supporté par gRPC. Nous fournissons un exemple de code Python. Pour plus d'informations, veuillez consulter Utilisation d'un modèle dans le composant de votre application client.

Note

Le composant Lookout for Vision Edge Agent dépend du composant modèle que vous déployez. Il est automatiquement déployé sur le périphérique principal lorsque vous déployez le composant modèle sur le périphérique principal.

Pour écrire un composant d'application client, procédez comme suit.

  1. Configurez votre environnement pour utiliser gRPC et installez des bibliothèques tierces.

  2. Écrivez le code pour utiliser le modèle.

  3. Déployez le code en tant que composant personnalisé sur le périphérique principal.

Pour un exemple de composant d'application client qui montre comment effectuer la détection d'anomalies dans un pipeline GStreamer personnalisé, consultez https://github.com/awslabs/ -gstreamer. aws-greengrass-labs-lookoutvision