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部署及解除部署應用程式

建立應用程式後，您必須部署應用程式，才能串流及分析資料。

部署應用程式

建構包含所有必要元件的端對端應用程式後，您必須部署應用程式才能開始使用。

控制台

開啟 Vertex AI Vision 資訊主頁的「Applications」分頁。

前往「應用程式」分頁
在清單中選取應用程式名稱旁的「查看應用程式」。
在應用程式圖表建構工具頁面中，按一下「Deploy」按鈕。
在隨即開啟的「Deploy application」選單中，選取任一選項，然後按一下「Deploy」。

注意： 如要進一步瞭解「啟用輸出串流」選項，請參閱「啟用直播輸出」一文。如要進一步瞭解「為此應用程式啟用監控」選項，請參閱「啟用並使用應用程式監控功能」
。
部署完成後，節點旁會顯示綠色勾號。

REST 和指令列

如要部署應用程式供使用，請使用 projects.locations.applications.deploy 方法傳送 POST 要求。

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

PROJECT：您的 Google Cloud 專案 ID 或專案編號。
LOCATION_ID：您使用 Vertex AI Vision 的區域。例如：us-central1、europe-west4。請參閱可用地區。
APPLICATION_ID：目標應用程式的 ID。

HTTP 方法和網址：

POST https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:deploy

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

注意：以下指令假設您已使用使用者帳戶登入 gcloud CLI，方法是執行 gcloud init 或 gcloud auth login，或是使用 Cloud Shell，後者會自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

執行下列指令：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d "" \
     "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:deploy"

PowerShell

注意：下列指令假設您已透過執行 gcloud init 或 gcloud auth login 登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:deploy" | Select-Object -Expand Content

如果成功，要求會啟動長時間執行的作業，並傳回含有作業 ID 的 JSON 物件。

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.454506987Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID",
    "verb": "update",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

取得作業狀態

請使用回應中的作業 ID 取得部署要求的狀態。

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

REGIONALIZED_ENDPOINT：端點可能包含與 LOCATION_ID 相符的前置字串，例如 europe-west4-。進一步瞭解地區化端點。
PROJECT_NUMBER：您的 Google Cloud 專案編號。
LOCATION_ID：您使用 Vertex AI Vision 的區域。例如：us-central1、europe-west4。請參閱可用地區。
OPERATION_ID：開始長時間執行作業時傳回的作業 ID。例如：
- projects/123456/locations/us-central1/[...]/operations/OPERATION_ID

HTTP 方法和網址：

GET https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

執行下列指令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

注意：下列指令假設您已透過執行 gcloud init 或 gcloud auth login 登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

您應該會收到如下的 JSON 回應：

回應

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-01-12T17:53:14.454506987Z",
    "endTime": "2023-01-12T17:53:22.979720545Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "verb": "update",
    "statusMessage": "Instance Deployment Pending....",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Application",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "createTime": "2023-01-06T21:16:26.465867295Z",
    "updateTime": "2023-01-12T17:53:14.458441937Z",
    "displayName": "APPLICATION_NAME",
    "applicationConfigs": {
      "nodes": [
        {
          "name": "builtin-input-stream",
          "displayName": "Streams",
          "nodeConfig": {
            "videoStreamInputConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:stream-input",
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-general-object-detector",
          "displayName": "Object detector",
          "nodeConfig": {
            "generalObjectDetectionConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:general-object-detector",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-media-warehouse",
          "displayName": "Vision AI Warehouse",
          "nodeConfig": {
            "mediaWarehouseConfig": {
              "corpus": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID"
            }
          },
          "processor": "builtin:media-warehouse",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            },
            {
              "parentNode": "builtin-general-object-detector"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        }
      ]
    },
    "runtimeInfo": {
      "deployTime": "2023-01-12T17:53:22.887918Z",
      "globalOutputResources": [
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/stream-resource-name",
          "key": "stream-resource-name"
        },
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/stream-display-name",
          "key": "stream-display-name"
        },
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/stream-resource-id",
          "key": "stream-resource-id"
        },
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/general-object-detection",
          "producerNode": "builtin-general-object-detector",
          "key": "general_object_detection_data_schema_id"
        }
      ]
    },
    "state": "DEPLOYED",
    "deploymentEnvironment": "DEPLOYMENT_ENVIRONMENT_CLOUD"
  }
}

取消部署應用程式

如要停止使用應用程式，您必須取消部署應用程式。

控制台

開啟 Vertex AI Vision 資訊主頁的「Applications」分頁。

前往「應用程式」分頁
在清單中選取應用程式名稱旁的「查看應用程式」。
在應用程式圖表建構工具頁面中，按一下「停用」按鈕。

REST 和指令列

如要取消部署應用程式，請使用 projects.locations.applications.undeploy 方法傳送 POST 要求。

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

PROJECT：您的 Google Cloud 專案 ID 或專案編號。
LOCATION_ID：您使用 Vertex AI Vision 的區域。例如：us-central1、europe-west4。請參閱可用地區。
APPLICATION_ID：目標應用程式的 ID。

HTTP 方法和網址：

POST https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:undeploy

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

執行下列指令：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d "" \
     "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:undeploy"

PowerShell

注意：下列指令假設您已透過執行 gcloud init 或 gcloud auth login 登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:undeploy" | Select-Object -Expand Content

如果成功，要求會啟動長時間執行的作業，並傳回含有作業 ID 的 JSON 物件。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-01-12T18:14:48.260296926Z",
    "target": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "verb": "update",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

取得作業狀態

請使用回應中的作業 ID 取得解除部署要求的狀態。

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

REGIONALIZED_ENDPOINT：端點可能包含與 LOCATION_ID 相符的前置字串，例如 europe-west4-。進一步瞭解地區化端點。
PROJECT_NUMBER：您的 Google Cloud 專案編號。
LOCATION_ID：您使用 Vertex AI Vision 的區域。例如：us-central1、europe-west4。請參閱可用地區。
OPERATION_ID：開始長時間執行作業時傳回的作業 ID。例如：
- projects/123456/locations/us-central1/[...]/operations/OPERATION_ID

HTTP 方法和網址：

GET https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID

如要傳送要求，請選擇以下其中一個選項：

curl

執行下列指令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

注意：下列指令假設您已透過執行 gcloud init 或 gcloud auth login 登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list 查看目前有效的帳戶。

執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

您應該會收到如下的 JSON 回應：

回應

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-01-12T18:14:48.260296926Z",
    "endTime": "2023-01-12T18:14:58.059563424Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "verb": "update",
    "statusMessage": "Instance Undeployment Pending....",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Application",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "createTime": "2023-01-06T21:16:26.465867295Z",
    "updateTime": "2023-01-12T18:14:48.264089325Z",
    "displayName": "APPLICATION_NAME",
    "applicationConfigs": {
      "nodes": [
        {
          "name": "builtin-input-stream",
          "displayName": "Streams",
          "nodeConfig": {
            "videoStreamInputConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:stream-input",
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-general-object-detector",
          "displayName": "Object detector",
          "nodeConfig": {
            "generalObjectDetectionConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:general-object-detector",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-media-warehouse",
          "displayName": "Vision AI Warehouse",
          "nodeConfig": {
            "mediaWarehouseConfig": {
              "corpus": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID"
            }
          },
          "processor": "builtin:media-warehouse",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            },
            {
              "parentNode": "builtin-general-object-detector"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        }
      ]
    },
    "state": "CREATED",
    "deploymentEnvironment": "DEPLOYMENT_ENVIRONMENT_CLOUD"
  }
}

後續步驟

如要瞭解如何從應用程式的輸入串流開始擷取資料，請參閱「建立及管理串流」一文。
瞭解如何在「管理應用程式」中列出應用程式，以及查看已部署應用程式的執行個體。
如要瞭解如何從擷取串流或經過分析的模型輸出資料中讀取應用程式輸入資料，請參閱「讀取串流資料」一文。

部署及解除部署應用程式 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

部署應用程式

控制台

REST 和指令列

curl

PowerShell

curl

PowerShell

回應

取消部署應用程式

控制台

REST 和指令列

curl

PowerShell

curl

PowerShell

回應

後續步驟

部署及解除部署應用程式