AI Models

AI Models とは、機械学習・ディープラーニングのモデルをエッジデバイスにデプロイできる機能です。モデルのデプロイ後に Node-RED フローから操作することができます。モデルの実行・停止・削除は enebular 上で行えます。

Prerequisites

AI Models 機能を使用するためには、以下の条件を満たしている必要があります。

  1. enebular-agent: enebular-agent のバーションが 2.7.0 以上で、デバイスの設定が完了していること。

  2. License: AI Models は有償機能のため、動作させるデバイスにライセンスが登録されていること。

  3. AI project: AI Model のフォルダ(model files, weight files, data)が .zip 形式で圧縮されていること。

  4. Docker: 複数の AI Model を 1 つのデバイスにデプロイしても、競合せずに動作させることができます。これは Docker を用いたコンテナによる分離を行なっているためです。enebular-agent には Docker が含まれていないため、ユーザは予め個別にインストールしておく必要があります。 Docker は コンテナを実行するために root 権限を必要とします。そのため、インストール後の作業として、Dockerをインストールしてからroot 権限で “docker” UNIXグループに enebular-agent の実行ユーザを追加する必要があります。さらに詳しい情報はこのリンクを参照してください。

Registering AI models

デバイスに機械学習・ディープラーニングモデルをデプロイする前に、AI Model をアップロードする必要があります。

AI Model の登録に関しては、Registering AI modelsを参考にしてください。

AI Models Listing

Asset のメニューから登録した AI Model を閲覧することができます。AI Model 1つを選択すると個別の詳細画面に遷移します。

Management options

AI Model の個別ページから以下のメニューを選択することができます。

Overview

Overview では登録したモデルの詳細情報・設定値を閲覧できます。詳細はRegistering AI modelsを確認してください。

モデルの設定値の編集、モデルのデプロイが可能です。

AI Models のデプロイの仕組みにつきまして、Deploying AI modelsを参照してください。

Deploy

モデルのデプロイ履歴を閲覧できます。 モデルのデプロイを行うことも可能です。

Access

モデルへのアクセス権限を設定することができます。

Settings

モデルの名称・説明を編集できます。モデルを削除することも可能です。

Device Model Management

デバイスの詳細画面からモデルの管理が可能です。

プロジェクトメニューから Device List を選択し、デバイスを選択すると、デバイスの情報が表示されます。 モデルのステータスとモデルの実行・停止・削除は Manage Models から可能です。

AI Model access from Flows

フローが AI Model と通信することができます。

詳細はAccessing model From Flowsを参照してください。

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