モデルのパッケージング (SDK) - Amazon Lookout for Vision

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モデルのパッケージング (SDK)

モデルパッケージングジョブを作成して、モデルをモデルコンポーネントとしてパッケージングします。モデルパッケージングジョブを作成するには、StartModelPackagingJob API を呼び出します。ジョブは完了までに時間がかかる場合があります。現在のステータスを確認するには、DescribeModelPackagingJob を呼び出して、レスポンス内のStatusフィールドを確認します。

パッケージング設定については、「パッケージング設定」を参照してください。

次の手続きは、AWS CLI を使用してパッケージングジョブを開始する方法を示しています。対象プラットフォームか対象デバイスにモデルをパッケージングできます。Java コードの例については、「StartModelPackagingJob」を参照してください。

モデルをパッケージングするには (SDK)

  1. まだの場合は、AWS CLI と AWS SDK をインストールして構成します。詳細については「ステップ 4: をセットアップする AWS CLI また、 AWS SDKs」を参照してください。

  2. モデルパッケージングジョブを開始するための適切な権限があることを確かめてください。詳細については、「StartModelPackagingJob」を参照してください。

  3. 次の CLI コマンドを使用して、対象デバイスまたは対象プラットフォーム用にモデルをパッケージングします。

    Target platform

    次の CLI コマンドは、NVIDIA アクセラレータにより対象プラットフォーム用のモデルをパッケージングする方法を示しています。

    以下の値を変更します:

    • project_name を、パッケージングしたいモデルを含むプロジェクトの名前に。

    • model_version を、パッケージングしたいモデルのバージョンに。

    • (オプション) description を、モデルパッケージングジョブの説明に。

    • architecture を、モデルコンポーネントを実行する AWS IoT Greengrass Version 2 コアデバイスのアーキテクチャ (ARM64 または X86_64) に。

    • gpu_code を、モデルコンポーネントを実行するコアデバイスの GPU コードに。

    • trt_ver を、コアデバイスにインストールした TensorRT バージョンに。

    • cuda_verを、コアデバイスにインストールした CUDA バージョンに。

    • component_nameを、AWS IoT Greengrass V2 で作成したいモデルコンポーネントの名前に。

    • (オプション) component_version を、パッケージングジョブが作成するモデルコンポーネントのバージョンに。形式 major.minor.patch を使用します。例えば、1.0.0 はコンポーネントの最初のメジャーリリースを表します。

    • bucket を、パッケージングジョブがモデルコンポーネントのアーティファクトを格納する Amazon S3 バケットに。

    • prefix を、パッケージングジョブがモデルコンポーネントのアーティファクトを格納する Amazon S3 バケット内の場所に。

    • (オプション) component_description を、モデルコンポーネントの説明に。

    • (オプション) tag_key1 および tag_key2 を、モデルコンポーネントにアタッチされているタグのキーに。

    • (オプション) tag_value1 および tag_value2 を、モデルコンポーネントにアタッチされているタグのキー値に。

    aws lookoutvision start-model-packaging-job \
  --project-name project_name \
  --model-version model_version \
  --description="description" \
  --configuration "Greengrass={TargetPlatform={Os='LINUX',Arch='architecture',Accelerator='NVIDIA'},CompilerOptions='{\"gpu-code\": \"gpu_code\", \"trt-ver\": \"trt_ver\", \"cuda-ver\": \"cuda_ver\"}',S3OutputLocation={Bucket='bucket',Prefix='prefix'},ComponentName='Component_name',ComponentVersion='component_version',ComponentDescription='component_description',Tags=[{Key='tag_key1',Value='tag_value1'}, {Key='tag_key2',Value='tag_value2'}]}" \
  --profile lookoutvision-access

    例:

    aws lookoutvision start-model-packaging-job \
  --project-name test-project-01 \
  --model-version 1 \
  --description="Model Packaging Job for G4 Instance using TargetPlatform Option" \
  --configuration "Greengrass={TargetPlatform={Os='LINUX',Arch='X86_64',Accelerator='NVIDIA'},CompilerOptions='{\"gpu-code\": \"sm_75\", \"trt-ver\": \"7.1.3\", \"cuda-ver\": \"10.2\"}',S3OutputLocation={Bucket='bucket',Prefix='test-project-01/folder'},ComponentName='SampleComponentNameX86TargetPlatform',ComponentVersion='0.1.0',ComponentDescription='This is my component',Tags=[{Key='modelKey0',Value='modelValue'}, {Key='modelKey1',Value='modelValue'}]}" \
  --profile lookoutvision-access
    Target Device

    対象デバイスのモデルをパッケージングするには、次の CLI コマンドを使用します。

    以下の値を変更します:

    • project_name を、パッケージングしたいモデルが含まれているプロジェクトの名前に。

    • model_version を、パッケージングしたいモデルのバージョンに。

    • (オプション) description を、モデルパッケージングジョブの説明に。

    • component_name を、AWS IoT Greengrass V2 で作成したいモデルコンポーネントの名前に。

    • (オプション) component_version を、パッケージングジョブが作成するモデルコンポーネントのバージョンに。形式 major.minor.patch を使用します。例えば、1.0.0 はコンポーネントの最初のメジャーリリースを表します。

    • bucket を、パッケージングジョブがモデルコンポーネントのアーティファクトを格納する Amazon S3 バケットに。

    • prefix を、パッケージングジョブがモデルコンポーネントのアーティファクトを格納する Amazon S3 バケット内の場所に。

    • (オプション) component_description を、モデルコンポーネントの説明に。

    • (オプション) tag_key1 および tag_key2 を、モデルコンポーネントにアタッチされているタグのキーに。

    • (オプション) tag_value1 および tag_value2 を、モデルコンポーネントにアタッチされているタグのキー値に。

    aws lookoutvision start-model-packaging-job \
  --project-name project_name \
  --model-version model_version \
  --description="description" \
  --configuration "Greengrass={TargetDevice='jetson_xavier',S3OutputLocation={Bucket='bucket',Prefix='prefix'},ComponentName='component_name',ComponentVersion='component_version',ComponentDescription='component_description',Tags=[{Key='tag_key1',Value='tag_value1'}, {Key='tag_key2',Value='tag_value2'}]}" \
  --profile lookoutvision-access

    例:

    aws lookoutvision start-model-packaging-job \
  --project-name project_01 \
  --model-version 1 \
  --description="description" \
  --configuration "Greengrass={TargetDevice='jetson_xavier',S3OutputLocation={Bucket='bucket',Prefix='component_folder'},ComponentName='jetson_component',ComponentVersion='2.0.0',ComponentDescription='jetson model component',Tags=[{Key='tag_key1',Value='tag_value1'}, {Key='tag_key2',Value='tag_value2'}]}" \
  --profile lookoutvision-access

  4. レスポンス内の JobName の値に注意してください。それは次のステップで必要です。例: 

    {
    "JobName": "6bcfd0ff-90c3-4463-9a89-6b4be3daf972"
}

  5. DescribeModelPackagingJob を使ってジョブの現在のステータスを取得します。以下の変更を加えます:

    • project_name を、使用するプロジェクトの名前に。

    • job_name を、前のステップで書き留めたジョブの名前に。

    aws lookoutvision describe-model-packaging-job \
    --project-name project_name \
    --job-name job_name \
    --profile lookoutvision-access

    Status の値が SUCCEEDED であれば、モデルパッケージングジョブは完了です。値が異なる場合は、1 分待ってからやり直してください。

  6. AWS IoT Greengrass V2 を使用してデプロイメントを続行します。詳細については「デバイスへのコンポーネントのデプロイ」を参照してください。