Pemberitahuan akhir dukungan: Pada 31 Mei 2026, AWS akan mengakhiri dukungan untuk AWS Panorama. Setelah 31 Mei 2026, Anda tidak akan lagi dapat mengakses AWS Panorama konsol atau AWS Panorama sumber daya. Untuk informasi lebih lanjut, lihat [AWS Panorama akhir dukungan](https://docs.aws.amazon.com/panorama/latest/dev/panorama-end-of-support.html).
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Menerapkan aplikasi sampel AWS Panorama
Setelah [menyiapkan AWS Panorama Appliance atau perangkat yang kompatibel dan memutakhirkan perangkat](gettingstarted-setup.md) lunaknya, terapkan aplikasi contoh. Di bagian berikut, Anda mengimpor contoh aplikasi dengan AWS Panorama Application CLI dan menerapkannya dengan konsol AWS Panorama.
Aplikasi sampel menggunakan model pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan objek dalam bingkai video dari kamera jaringan. Ini menggunakan AWS Panorama Application SDK untuk memuat model, mendapatkan gambar, dan menjalankan model. Aplikasi kemudian melapisi hasil di atas video asli dan mengeluarkannya ke layar yang terhubung.
Dalam pengaturan ritel, menganalisis pola lalu lintas pejalan kaki memungkinkan Anda memprediksi tingkat lalu lintas. Dengan menggabungkan analisis dengan data lain, Anda dapat merencanakan peningkatan kebutuhan staf di sekitar hari libur dan acara lainnya, mengukur efektivitas iklan dan promosi penjualan, atau mengoptimalkan penempatan tampilan dan manajemen inventaris.
**Topics**
+ [Prasyarat](#gettingstarted-deploy-prerequisites)
+ [Impor aplikasi sampel](#gettingstarted-deploy-import)
+ [Deploy aplikasi](#gettingstarted-deploy-deploy)
+ [Lihat outputnya](#gettingstarted-deploy-view)
+ [Aktifkan SDK untuk Python](#gettingstarted-deploy-redeploy)
+ [Bersihkan](#gettingstarted-deploy-cleanup)
+ [Langkah selanjutnya](#gettingstarted-deploy-next)
## Prasyarat
Untuk mengikuti prosedur dalam tutorial ini, Anda memerlukan terminal atau shell baris perintah untuk menjalankan perintah. Dalam daftar kode, perintah didahului oleh simbol prompt (\$1) dan nama direktori saat ini, bila sesuai.
```
~/panorama-project$ this is a command
this is output
```
Untuk perintah panjang, kita menggunakan karakter escape (`\`) untuk membagi perintah di beberapa baris.
Di Linux dan macOS, gunakan shell dan manajer paket pilihan Anda. Di Windows 10, Anda dapat [menginstal Windows Subsystem for Linux](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install-win10) untuk mendapatkan Ubuntu dan Bash versi terintegrasi Windows. Untuk bantuan menyiapkan lingkungan pengembangan di Windows, lihat[Menyiapkan lingkungan pengembangan di Windows](applications-devenvwindows.md).
Anda menggunakan Python untuk mengembangkan aplikasi AWS Panorama dan menginstal alat dengan pip, manajer paket Python. Jika Anda belum memiliki Python, [instal versi terbaru](https://www.python.org/downloads/). Jika Anda memiliki Python 3 tetapi tidak pip, instal pip dengan manajer paket sistem operasi Anda, atau instal versi baru Python, yang dilengkapi dengan pip.
Dalam tutorial ini, Anda menggunakan Docker untuk membangun wadah yang menjalankan kode aplikasi Anda. [Instal Docker dari situs web Docker: Dapatkan Docker](https://docs.docker.com/get-docker/)
Tutorial ini menggunakan AWS Panorama Application CLI untuk mengimpor contoh aplikasi, membangun paket, dan mengunggah artefak. CLI Aplikasi AWS Panorama menggunakan AWS Command Line Interface (AWS CLI) untuk memanggil operasi API layanan. Jika Anda sudah memilikinya AWS CLI, tingkatkan ke versi terbaru. Untuk menginstal CLI Aplikasi AWS Panorama dan, gunakan. AWS CLI`pip`
```
$ pip3 install --upgrade awscli panoramacli
```
Unduh aplikasi sampel, dan ekstrak ke ruang kerja Anda.
****
+ **Contoh aplikasi** — [aws-panorama-sample.zip](https://github.com/awsdocs/aws-panorama-developer-guide/releases/download/v1.0-ga/aws-panorama-sample.zip)
## Impor aplikasi sampel
Untuk mengimpor contoh aplikasi untuk digunakan di akun Anda, gunakan AWS Panorama Application CLI. Folder dan manifes aplikasi berisi referensi ke nomor akun placeholder. Untuk memperbarui ini dengan nomor akun Anda, jalankan `panorama-cli import-application` perintah.
```
aws-panorama-sample$ panorama-cli import-application
```
`SAMPLE_CODE`Paket, dalam `packages` direktori, berisi kode dan konfigurasi aplikasi, termasuk Dockerfile yang menggunakan gambar dasar aplikasi,. `panorama-application` Untuk membangun wadah aplikasi yang berjalan pada alat, gunakan `panorama-cli build-container` perintah.
```
aws-panorama-sample$ ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --output text --query 'Account')
aws-panorama-sample$ panorama-cli build-container --container-asset-name code_asset --package-path packages/${ACCOUNT_ID}-SAMPLE_CODE-1.0
```
Langkah terakhir dengan AWS Panorama Application CLI adalah mendaftarkan kode aplikasi dan node model, dan mengunggah aset ke jalur akses Amazon S3 yang disediakan oleh layanan. Aset termasuk gambar kontainer kode, model, dan file deskriptor untuk masing-masing. Untuk mendaftarkan node dan mengunggah aset, jalankan `panorama-cli package-application` perintah.
```
aws-panorama-sample$ panorama-cli package-application
Uploading package model
Registered model with patch version bc9c58bd6f83743f26aa347dc86bfc3dd2451b18f964a6de2cc4570cb6f891f9
Uploading package code
Registered code with patch version 11fd7001cb31ea63df6aaed297d600a5ecf641a987044a0c273c78ceb3d5d806
```
## Deploy aplikasi
Gunakan konsol AWS Panorama untuk menerapkan aplikasi ke alat Anda.
**Untuk menyebarkan aplikasi**
1. Buka halaman Aplikasi [Penerapan konsol AWS Panorama.](https://console.aws.amazon.com/panorama/home#deployed-applications)
1. Pilih **Menyebarkan aplikasi**.
1. Tempelkan konten manifes aplikasi`graphs/aws-panorama-sample/graph.json`,, ke editor teks. Pilih **Berikutnya**.
1. Untuk **Application name** (Nama aplikasi), masukkan `aws-panorama-sample`.
1. Pilih **Lanjutkan untuk menyebarkan**.
1. Pilih **Mulai penerapan**.
1. Pilih **Berikutnya** tanpa memilih peran.
1. Pilih **Pilih perangkat**, lalu pilih alat Anda. Pilih **Berikutnya**.
1. Pada langkah **Pilih sumber data**, pilih **Lihat input**, dan tambahkan aliran kamera Anda sebagai sumber data. Pilih **Berikutnya**.
1. Pada langkah **Konfigurasi**, pilih **Berikutnya**.
1. Pilih **Deploy**, lalu pilih **Selesai**.
1. Dalam daftar aplikasi yang digunakan, pilih **aws-panorama-sample**.
Segarkan halaman ini untuk pembaruan, atau gunakan skrip berikut untuk memantau penyebaran dari baris perintah.
**Example monitor-deployment.sh**
```
while true; do
aws panorama list-application-instances --query 'ApplicationInstances[?Name==`aws-panorama-sample`]'
sleep 10
done
```
```
[
{
"Name": "aws-panorama-sample",
"ApplicationInstanceId": "applicationInstance-x264exmpl33gq5pchc2ekoi6uu",
"DefaultRuntimeContextDeviceName": "my-appliance",
"Status": "DEPLOYMENT_PENDING",
"HealthStatus": "NOT_AVAILABLE",
"StatusDescription": "Deployment Workflow has been scheduled.",
"CreatedTime": 1630010747.443,
"Arn": "arn:aws:panorama:us-west-2:123456789012:applicationInstance/applicationInstance-x264exmpl33gq5pchc2ekoi6uu",
"Tags": {}
}
]
[
{
"Name": "aws-panorama-sample",
"ApplicationInstanceId": "applicationInstance-x264exmpl33gq5pchc2ekoi6uu",
"DefaultRuntimeContextDeviceName": "my-appliance",
"Status": "DEPLOYMENT_PENDING",
"HealthStatus": "NOT_AVAILABLE",
"StatusDescription": "Deployment Workflow has completed data validation.",
"CreatedTime": 1630010747.443,
"Arn": "arn:aws:panorama:us-west-2:123456789012:applicationInstance/applicationInstance-x264exmpl33gq5pchc2ekoi6uu",
"Tags": {}
}
]
...
```
Jika aplikasi tidak mulai berjalan, periksa [log aplikasi dan perangkat](monitoring-logging.md) di Amazon CloudWatch Logs.
## Lihat outputnya
Ketika penyebaran selesai, aplikasi mulai memproses aliran video dan mengirim log ke CloudWatch.
**Untuk melihat log di CloudWatch Log**
1. Buka [halaman Grup log dari konsol CloudWatch Log](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/home#logsV2:log-groups).
1. Temukan log aplikasi dan alat AWS Panorama dalam grup berikut:
****
+ **Log perangkat** - `/aws/panorama/devices/device-id`
+ **Log aplikasi** - `/aws/panorama/devices/device-id/applications/instance-id`
```
2022-08-26 17:43:39 INFO INITIALIZING APPLICATION
2022-08-26 17:43:39 INFO ## ENVIRONMENT VARIABLES
{'PATH': '/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin', 'TERM': 'xterm', 'container': 'podman'...}
2022-08-26 17:43:39 INFO Configuring parameters.
2022-08-26 17:43:39 INFO Configuring AWS SDK for Python.
2022-08-26 17:43:39 INFO Initialization complete.
2022-08-26 17:43:39 INFO PROCESSING STREAMS
2022-08-26 17:46:19 INFO epoch length: 160.183 s (0.936 FPS)
2022-08-26 17:46:19 INFO avg inference time: 805.597 ms
2022-08-26 17:46:19 INFO max inference time: 120023.984 ms
2022-08-26 17:46:19 INFO avg frame processing time: 1065.129 ms
2022-08-26 17:46:19 INFO max frame processing time: 149813.972 ms
2022-08-26 17:46:29 INFO epoch length: 10.562 s (14.202 FPS)
2022-08-26 17:46:29 INFO avg inference time: 7.185 ms
2022-08-26 17:46:29 INFO max inference time: 15.693 ms
2022-08-26 17:46:29 INFO avg frame processing time: 66.561 ms
2022-08-26 17:46:29 INFO max frame processing time: 123.774 ms
```
Untuk melihat output video aplikasi, sambungkan alat ke monitor dengan kabel HDMI. Secara default, aplikasi menunjukkan hasil klasifikasi yang memiliki kepercayaan lebih dari 20%.
**Example [squeezenet\$1classes.json](https://github.com/awsdocs/aws-panorama-developer-guide/blob/main/sample-apps/aws-panorama-sample/packages/123456789012-SAMPLE_CODE-1.0/squeezenet_classes.json)**
```
["tench", "goldfish", "great white shark", "tiger shark",
"hammerhead", "electric ray", "stingray", "cock", "hen", "ostrich",
"brambling", "goldfinch", "house finch", "junco", "indigo bunting",
"robin", "bulbul", "jay", "magpie", "chickadee", "water ouzel",
"kite", "bald eagle", "vulture", "great grey owl",
"European fire salamander", "common newt", "eft",
"spotted salamander", "axolotl", "bullfrog", "tree frog",
...
```
Model sampel memiliki 1000 kelas termasuk banyak hewan, makanan, dan objek umum. Coba arahkan kamera Anda ke keyboard atau cangkir kopi.
![\[\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/panorama/latest/dev/images/mug.jpg)
Untuk kesederhanaan, aplikasi sampel menggunakan model klasifikasi ringan. Model menghasilkan array tunggal dengan probabilitas untuk masing-masing kelasnya. Aplikasi dunia nyata lebih sering menggunakan model deteksi objek yang memiliki output multidimensi. Untuk contoh aplikasi dengan model yang lebih kompleks, lihat[Contoh aplikasi, skrip, dan templat](panorama-samples.md).
## Aktifkan SDK untuk Python
Aplikasi sampel menggunakan AWS SDK for Python (Boto) untuk mengirim metrik ke Amazon CloudWatch. Untuk mengaktifkan fungsionalitas ini, buat peran yang memberikan izin aplikasi untuk mengirim metrik, dan menerapkan ulang aplikasi dengan peran yang dilampirkan.
Contoh aplikasi menyertakan CloudFormation template yang membuat peran dengan izin yang dibutuhkan. Untuk membuat peran, gunakan `aws cloudformation deploy` perintah.
```
$ aws cloudformation deploy --template-file aws-panorama-sample.yml --stack-name aws-panorama-sample-runtime --capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM
```
**Untuk menerapkan kembali aplikasi**
1. Buka halaman Aplikasi [Penerapan konsol AWS Panorama.](https://console.aws.amazon.com/panorama/home#deployed-applications)
1. Pilih aplikasi.
1. Pilih **Ganti**.
1. Selesaikan langkah-langkah untuk menyebarkan aplikasi. Dalam **peran Tentukan IAM**, pilih peran yang Anda buat. Namanya dimulai dengan `aws-panorama-sample-runtime`
1. Saat penerapan selesai, buka [CloudWatchkonsol](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/home#metricsV2:graph=~();namespace=~'AWSPanoramaApplication) dan lihat metrik di namespace. `AWSPanoramaApplication` Setiap 150 frame, aplikasi mencatat dan mengunggah metrik untuk pemrosesan bingkai dan waktu inferensi.
## Bersihkan
Jika Anda selesai bekerja dengan aplikasi sampel, Anda dapat menggunakan konsol AWS Panorama untuk menghapusnya dari alat.
**Untuk menghapus aplikasi dari alat**
1. Buka halaman Aplikasi [Penerapan konsol AWS Panorama.](https://console.aws.amazon.com/panorama/home#deployed-applications)
1. Pilih aplikasi.
1. Pilih **Hapus dari perangkat**.
## Langkah selanjutnya
Jika Anda mengalami kesalahan saat menerapkan atau menjalankan aplikasi sampel, lihat[Pemecahan Masalah](panorama-troubleshooting.md).
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang fitur dan implementasi aplikasi sampel, lanjutkan [ke topik berikutnya](gettingstarted-sample.md).