尋找 Vision Edge 代理程式 - AWS IoT Greengrass
版本Type作業系統要求相依性組態本機日誌檔案變更記錄

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

尋找 Vision Edge 代理程式

Lookout for Vision Edge Agent 元件 (aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent) 安裝本機 Amazon Lookout for Vision 執行期伺服器，該伺服器使用電腦視覺來尋找工業產品中的視覺瑕疵。

若要使用此元件，請建立和部署 Lookout for Vision 機器學習模型元件。這些機器學習模型會透過尋找您用來訓練模型的影像中的模式，來預測影像中是否存在異常。然後，您可以開發和部署稱為用戶端應用程式元件的自訂 Greengrass 元件，提供映像和影片串流給此執行期元件，以使用機器學習模型偵測異常。

您可以使用 Lookout for Vision Edge 代理程式 API，與其他 Greengrass 元件的此元件互動。此 API 使用 gRPC 實作，gRPC 是進行遠端程序呼叫的通訊協定。如需詳細資訊，請參閱《Amazon Lookout for Vision 開發人員指南》中的撰寫用戶端應用程式元件和 Lookout for Vision Edge 代理程式 API 參考。 https://docs.aws.amazon.com/lookout-for-vision/latest/developer-guide/edge-agent-reference.html

如需如何使用此元件的詳細資訊，請參閱以下內容：

注意

Lookout for Vision Edge 代理程式元件僅在下列情況下可用 AWS 區域：

  • 美國東部 (俄亥俄)

  • 美國東部 (維吉尼亞北部)

  • 美國西部 (奧勒岡)

  • 歐洲 (法蘭克福)

  • 歐洲 (愛爾蘭)

  • 亞太區域 (東京)

  • 亞太區域 (首爾)

版本

此元件具有下列版本：

  • 1.2.x

  • 1.1.x

  • 1.0.x

  • 0.1.x

Type

此元件是一般元件 (aws.greengrass.generic)。Greengrass 核會執行元件的生命週期指令碼。

如需詳細資訊，請參閱元件類型。

作業系統

此元件只能安裝在 Linux 核心裝置上。

要求

此元件有下列需求：

  • Greengrass 核心裝置必須使用 Armv8 (AArch64) 或 x86_64 架構。

  • 如果您使用此元件的 1.0.0 版或更新版本，Python 3.8 或 Python 3.9pip，包括安裝在 Greengrass 核心裝置上的 。

    如果您使用此元件的 0.1.x 版，Python 3.7 pip包括安裝在 Greengrass 核心裝置上的 。

    重要

    裝置必須有其中一個 Python 的確切版本。此元件不支援較新版本的 Python。

  • 若要使用圖形處理單元 (GPU) 推論，核心裝置必須符合下列要求。此元件的 1.1.0 版和更新版本中，GPU 推論是選用的。

    • 支援 CUDA 的圖形處理單元 (GPU)。如需詳細資訊，請參閱 CUDA Toolkit 文件中的驗證您擁有支援 CUDA 的 GPU。

    • cuDNN、CUDA 和 TensorRT 安裝在 Greengrass 核心裝置上。

      • 在 NVIDIA Jetson 裝置上，例如 Jetson Nano 或 Jetson Xavier、cuDNN、CUDA 和 TensorRT 都安裝了 NVIDIA JetPack。您不需要進行任何變更。此元件支援 JetPack 4.4、JetPack 4.5、JetPack 4.5.1 和 JetPack 4.6.1。

        重要

        您必須安裝其中一個 JetPack 版本，而不是另一個版本。Lookout for Vision 服務會編譯這些 JetPack 平台的電腦視覺模型。

      • 在具有 NVIDIA Ampere 微架構 （或 GPU 的運算容量為 8.0) 之 GPU 的 x86 裝置上，執行下列動作：

      • 在具有在 Ampere 之前具有 NVIDIA 架構之 GPU 的 x86 裝置上 （或 GPU 的運算容量小於 8.0)，執行下列動作：

    • 執行此元件的系統使用者必須是可存取裝置上 GPU 的系統群組成員。此群組的名稱因作業系統而異。請參閱您作業系統和 GPU 的文件，以判斷此系統群組的名稱。

      例如，在 NVIDIA Jetson 裝置上，此群組的名稱為 video，您可以執行下列命令，將系統使用者新增至此群組。將 ggc_user 取代為要新增的使用者名稱。

      sudo usermod -aG video ggc_user

相依性

此元件沒有任何相依性。

組態

此元件提供下列組態參數，您可以在部署元件時自訂這些參數。

Socket

（選用） Edge Agent 操作的檔案通訊端。Lookout for Vision 模型元件使用此檔案通訊端與 Edge Agent 通訊。如果您變更此參數，您必須在部署 Lookout for Vision 模型元件時指定相同的值。

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

本機日誌檔案

此元件使用以下日誌檔案。

/greengrass/v2/logs/aws.iot.lookoutvision.EdgeAgent.log
檢視此元件的日誌

  • 在核心裝置上執行下列命令，以即時檢視此元件的日誌檔案。/greengrass/v2 將 取代為 AWS IoT Greengrass 根資料夾的路徑。

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

變更記錄

下表說明每個版本的元件的變更。

版本

變更

1.2.0

一般錯誤修正與改進。

1.1.9

一般錯誤修正與改進。

1.1.8

一般錯誤修正與改進。

1.1.7
新功能

  • 在 Lookout for Vision Edge Agent 虛擬環境中安裝opencv-python-headless套件。

錯誤修正和改善

  • 改善可信度分數計算。

  • 將熱圖模型遮罩調整為原始檔案大小。

  • 一般錯誤修正與改進。

1.1.6
新功能

已將新值新增至DetectAnomalies結果。

  • anomaly_score – 介於 0.0 和 1.0 之間的數字，表示影像的異常程度。

  • anomaly_threshold – 在模型訓練期間設定的閾值，可決定異常影像與正常影像之間的界限。

一般錯誤修正與改進。

1.1.4
新功能

新增了對 OpenCV 的支援，以便在可用時調整映像大小。當 OpenCV 無法使用時，Edge 代理程式會使用 Pillow。

錯誤修正和改善

一般錯誤修正與改進。

1.1.3

一般錯誤修正與改進。

1.1.1

一般錯誤修正與改進。

1.1.0
新功能

  • 新增對影像分割模型的支援，以識別影像中的異常。

  • 新增對 CPU 推論的支援，因此您可以在核心裝置上使用 Lookout for Vision 模型，而無需 GPU。

錯誤修正和改善

  • 一般錯誤修正與改進。

1.0.0

此版本的 Lookout for Vision Edge Agent 元件需要與 0.1.x 版不同的 Python 版本。如果您想要從 v0.1.x 升級到 v1.x，則必須升級核心裝置上的 Python 安裝。

錯誤修正和改善

  • 一般錯誤修正與改進。

0.1.37

一般錯誤修正與改進。

0.1.36

初始版本。