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ライブストリーム出力を有効にする

データ取り込みストリームを作成し、アプリに処理ノードを追加したら、処理されたデータの送信先を選択する必要があります。1 つの方法は、ライブ配信アプリの出力を直接受け取り、これらのリアルタイム分析に基づいてアクションを実行することです。

一般に、モデルの出力をGoogle Cloud データウェアハウス（Vertex AI Vision の Media Warehouse や BigQuery など）に保存するようにアプリを構成します。データがこれらのウェアハウスのいずれかに保存されると、アプリケーショングラフに基づいてオフライン分析ジョブに使用できます。ただし、モデルの出力をライブストリーミングで受け取ることもできます。Vertex AI Vision でモデル出力をストリームリソースに転送し、コマンドラインツール（vaictl）または Vertex AI Vision API を使用してリアルタイムで消費できます。

次の 3 つのノードを含むアプリケーショングラフがあるとします。

データソースノード「入力ストリーム」（input-stream）
処理ノード「Occupancy Count」（occupancy-count）
アプリの出力先ノード「メディアウェアハウス」（warehouse）

アプリの出力は現在、ストリームから占有数プロセスに送信され、Vertex AI Vision の Media Warehouse に送信されて保存されます。

API アプリの構成:

{
  "applicationConfigs": {
    "nodes": [
        {
          "displayName": "Input Stream",
          "name": "input-stream",
          "processor": "builtin:stream-input"
        },
        {
          "displayName": "Occupancy Count",
          "name": "occupancy-count",
          "nodeConfig": {
            "occupancyCountConfig": {
              "enablePeopleCounting": true,
              "enableVehicleCounting": true
            }
          },
          "parents": [
            {
              "parentNode": "input-stream"
            }
          ],
          "processor": "builtin:occupancy-count"
        },
        {
          "displayName": "Media Warehouse",
          "name": "warehouse",
          "nodeConfig": {
            "mediaWarehouseConfig": {
              "corpus": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID",
              "ttl": "86400s"
            }
          },
          "parents": [
            {
              "parentNode": "input-stream"
            },
            {
              "parentNode": "occupancy-count"
            }
          ],
          "processor": "builtin:media-warehouse"
        }
    ]
  }
}

ストリーム出力を有効にする（Google Cloud コンソール）

ストリーム出力は、最初にモデルをデプロイするとき、またはモデルをデプロイ解除してから再デプロイするときに、 Google Cloud コンソールで有効にできます。

コンソール

Vertex AI Vision ダッシュボードの [アプリケーション] タブを開きます。

[アプリケーション] タブに移動
リストからアプリケーションの名前の横にある [グラフを表示] を選択します。
アプリケーショングラフビルダーページで [デプロイ] ボタンをクリックします。
表示された [Deploy application] オプションメニューで、出力ストリーミングを有効にするを選択します。
対応する [モデル] プルダウンメニューから、ストリーミング出力の有効化を希望するモデルを選択します。
[デプロイ] をクリックします。

ストリーム出力を有効にする（API）

アプリノードを更新する

コマンドラインでアプリの構成を更新して、モデルノードが特定のストリームに出力を送信するようにできます。

この手順を完了すると、アプリインスタンスを更新して、分析ノードの出力データを受信するストリームリソースを指定できます。

REST

この例では、projects.locations.applications.patch メソッドを使用します。このリクエストは、前のサンプルアプリから API アプリの構成を更新して、occupancy-count ノードが出力アノテーションを Vertex AI Vision ストリームに送信するようにします。この動作は、output_all_output_channels_to_stream フィールドで有効になります。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT: Google Cloud プロジェクト ID またはプロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用しているリージョン。たとえば、us-central1、europe-west4 などです。利用可能なリージョンをご覧ください。
APPLICATION_ID: ターゲットアプリケーションの ID。

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストの本文（JSON）:

{
  "applicationConfigs": {
    "nodes": [
        {
          "displayName": "Input Stream",
          "name": "input-stream",
          "processor": "builtin:stream-input"
        },
        {
          "displayName": "Occupancy Count",
          "name": "occupancy-count",
          "nodeConfig": {
            "occupancyCountConfig": {
              "enablePeopleCounting": true,
              "enableVehicleCounting": true
            }
          },
          "parents": [
            {
              "parentNode": "input-stream"
            }
          ],
          "processor": "builtin:occupancy-count",
          "output_all_output_channels_to_stream": true
        }
    ]
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

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

PowerShell

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

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

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID" | Select-Object -Expand Content

更新オペレーションが完了すると、オペレーションはエラーなしで 200 OK ステータスを返し、サービスはそれに応じてアプリケーションリソースを更新します。

アプリインスタンスを更新する

前のサンプルは、アプリを更新して、ターゲットノードが出力をストリームに送信できるようにする方法を示しています。このオプションを有効にしたら、必要に応じてアプリインスタンスを更新して、分析ノードの出力データを受信するストリームリソースを指定できます。

このコマンドでストリームを指定しない場合、アプリプラットフォームはアプリノードのデプロイ時に作成されたデフォルトのストリームを引き続き使用します。

ノードが出力を送信するストリームリソースを作成する必要があります。

次のリクエストを送信する前に、

REST

この例では、projects.locations.applications.updateApplicationInstances メソッドを使用します。このリクエストでは、前のサンプルアプリから更新された API アプリの構成を使用します。前の更新コマンドでは、occupancy-count ノードが Vertex AI Vision ストリームに出力アノテーションを送信できるように設定しました。このコマンドは、そのプロデューサー occupancy-count ノードから既存のストリームリソースにデータを送信するようにアプリインスタンスを更新します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT: Google Cloud プロジェクト ID またはプロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用しているリージョン。たとえば、us-central1、europe-west4 などです。利用可能なリージョンをご覧ください。
APPLICATION_ID: ターゲットアプリケーションの ID。
inputResources: 現在のアプリケーションインスタンスの入力リソース。これは、次のフィールドを含むオブジェクトの配列です。
- consumerNode: 入力リソースを受け取るグラフノードの名前。
- inputResource: 入力リソースの完全な名前。
outputResources.outputResource: アプリデータを出力する stream リソース。
outputResources.producerNode: アプリの出力プロデューサーノード名。この例では、これは分析ノード occupancy-count です。
INSTANCE_ID: アプリインスタンスの ID。

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストの本文（JSON）:

{
  "applicationInstances": [
    {
      "instance": {
        "inputResources": [
          {
            "consumerNode": "input-stream",
            "inputResource": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/clusters/application-cluster-0/streams/INPUT_STREAM_ID"
          }
        ],
        "outputResources":[
          {
            "outputResource": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/clusters/application-cluster-0/streams/OUTPUT_STREAM_ID",
            "producerNode": "occupancy-count"
          }
        ]
      },
      "instanceId": INSTANCE_ID
    }
  ]
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

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

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:updateApplicationInstances" | Select-Object -Expand Content

更新オペレーションが完了すると、オペレーションはエラーなしで 200 OK ステータスを返し、サービスはそれに応じてアプリケーションインスタンスを更新します。

ライブ ストリーム出力を有効にする コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

ストリーム出力を有効にする（Google Cloud コンソール）

コンソール

ストリーム出力を有効にする（API）

アプリノードを更新する

REST

curl

PowerShell

アプリ インスタンスを更新する

REST

curl

PowerShell

ライブストリーム出力を有効にする

アプリインスタンスを更新する