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範例應用程式、指令碼和範本
該 GitHub 本指南的儲存庫提供範例應用程式、指令碼和範本AWS Panorama裝置。使用這些範例來瞭解最佳實務並自動化開發工作流程。
範例應用程式
示例應用程序演示使用AWS Panorama功能和常見的電腦視覺工作。這些範例應用程式包括可自動化設定和部署的指令碼和範本。只要使用最少的組態,您就可以從命令列部署和更新應用程式。
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aws-panorama-sample
— 具有分類模型的基本計算機視覺。使用AWS SDK for Python (Boto)將量度上傳至 CloudWatch、儀器預處理和推論方法,以及設定記錄。 -
調試服務器
—開啟輸入連接埠在設備上並將流量轉發到應用程序代碼容器。使用多執行緒同時執行應用程式程式碼、HTTP 伺服器和 HTTP 用戶端。 -
自訂模型
— 從代碼導出模型並編譯 SageMaker Neo 來測試兼容性AWS Panorama設備。在 Python 開發、碼頭容器或亞馬遜 EC2 執行個體上本機建置。導出和編譯 Keras 中的所有內置應用程序模型 TensorFlow 或蟒蛇版本。
如需更多範例應用程式,請造訪aws-panorama-samples
實用程序腳
中的指令碼util-scripts
目錄管理AWS Panorama資源或自動化開發工作流程。
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provision-device.sh
— 提供設備。 -
check-updates.sh
— 檢查並套用設備軟體更新。 -
reboot-device.sh
— 重新啟動設備。 -
register-camera.sh
— 註冊相機. -
deregister-camera.sh
— 刪除攝影機節點。 -
view-logs.sh
— 檢視應用程式執行個體的記錄檔。 -
pause-camera.sh
— 暫停或恢復相機流。 -
push.sh
— 建置、上傳和部署應用程式。 -
rename-package.sh
— 重命名節點封裝。更新目錄名稱、組態檔案和應用程式資訊清單。 -
samplify.sh
— 用示例帳戶 ID 替換您的帳戶 ID,並恢復備份配置以刪除本地配置。 -
update-model-config.sh
— 更新描述器檔案後,將模型重新新增至應用程式。 -
cleanup-patches.sh
— 取消註冊舊的修補程式版本,並從 Amazon S3 刪除其資訊清單。
有關使用詳情,請參閱自述文件
AWS CloudFormation 範本
使用AWS CloudFormation中的範本cloudformation-templates
要為其建立資源的目錄AWS Panorama應用程式。
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警報應用程序 .yml
— 建立警示,以監控應用程式是否有錯誤。如果應用程式執行個體發生錯誤或停止執行 5 分鐘,警示會傳送通知電子郵件。 -
警報設備。Yml
— 創建監視設備連接的警報。如果裝置停止傳送指標 5 分鐘,警示會傳送通知電子郵件。 -
應用程序角色 .yml
— 建立應用程式角色。角色包含將量度傳送至的權限 CloudWatch。針對您的應用程式使用的其他 API 作業,將權限新增至政策陳述式。 -
虛擬電腦應用程式. Yml
— 創建具有私有子網服務訪問權限的 VPCAWS Panorama設備。若要將應用裝置連線至 VPC,請使用AWS Direct Connect或者AWS Site-to-Site VPN。 -
虛擬電腦端點. YML
— 創建具有私有子網服務訪問權限的 VPCAWS Panorama服務。VPC 內部的資源可以連接到AWS Panorama監控和管理AWS Panorama無需連接到互聯網的資源。
該create-stack.sh
此目錄中的指令碼會建立AWS CloudFormation堆疊。它需要可變數量的參數。第一個參數是模板的名稱,其餘參數是模板中參數的覆蓋。
例如,下列命令會建立應用程式角色。
$
./create-stack.sh application-role
更多樣本和工具
該aws-panorama-samples
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應用
— 適用於各種模型架構和使用案例的範例應用程式。 -
攝影機串流驗證
— 驗證攝像機流. -
PanoJupyter
— 運行 JupyterLab 在一個AWS Panorama設備。 -
側載
— 更新應用程式程式碼,而不建置或部署應用程式容器。
該AWS社區還開發了工具和指導AWS Panorama。查看以下開源項目 GitHub。