Registering AI models

デバイスに機械学習・ディープラーニングのモデルをデプロイするためにはまず AI Model をアップロードする必要があります。下記にアップロード手順を記載します。

操作しているプロジェクトが有償プランである場合、アセットメニューに AI Models メニューが表示されます。

AI Model

新規 AI Model を作成する場合、右下にある + ボタンをクリックします。

Model upload

決められたフォーマットに沿った AI project ファイル(.zip)をアップロードできます。最大 3GB までアップロード可能です。ファイルの名称と説明を入力して、Next ボタンをクリックします。

Model execution env details

実行環境の設定画面に必要な事項を入力します。以下に各項目の説明を記載します。

  1. Docker イメージ: AI Model が使用するフレームワーク名 例: Tensorflow, Keras, Mxnet etc.

    enebular では、予め利用可能な Docker イメージを提供しています。もし、自身で作成したカスタムイメージを使いたい場合は下記の依存パッケージ(Python Library)を含んでいる必要があります。

    Flask==1.0.3
    Pillow==6.1.0
    scipy==0.17.0
    

    依存パッケージは下記のコマンドでインストール可能です。

    pip install Flask==1.0.3, Pillow==6.1.0, scipy==0.17.0
    
  2. Path to main file: AI Model が呼ばれるスクリプトのパスを指定します。パスは AI Model のプロジェクトにあります。 例: FaceRecognition.Codes.recognize_svm FaceRecognition は AI project directory で、recognize_svm が AI Model を呼び出して推論するためのスクリプトを指します。

  3. Language: AI Model の記述しているプログラミング言語 例: Python3, Python2

  4. Input Type: AI Model が推論に使用する入力データの種類(データタイプ) 例: image, json

  5. Max RAM(in MB): AI Model が使用できる RAM の上限値。

  6. Cores: AI Model が使用する CPU Cores の数。

入力が完了し、Next をクリックすると下記の画面が表示されます。

Model execution env details

ここでは、先ほど指定した main script の中で実装された Handler function 関数の名前の入力を行います。一般的な Handler function は下記の通りです。

def handler(img):
        (lStart, lEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["left_eye"]
        (rStart, rEnd) = face_utils.FACIAL_LANDMARKS_IDXS["right_eye"]
        img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        subjects = detector(gray, 0)
        predicted = []

        for subject in subjects:
            shape = predictor(gray, subject)
            shape = face_utils.shape_to_np(shape)  # converting to NumPy Array
            leftEye = shape[lStart:lEnd]
            rightEye = shape[rStart:rEnd]
            leftEyeHull = cv2.convexHull(leftEye)
            rightEyeHull = cv2.convexHull(rightEye)
            cv2.drawContours(img, [leftEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
            cv2.drawContours(img, [rightEyeHull], -1, (0, 255, 0), 1)
            predicted.append(extract_face_info(img, img_rgb))

        return predicted

Handler function の説明を合わせて入力可能です。ここで入力した説明は AI Model をアップロード後、フローエディタ上で AI ノードが自動生成される際に表示されます。

必要な項目の入力後、Add Handler Function をクリックします。もし main script に複数の Handler function が定義されている場合は、複数の Handler function を指定することが可能です。

Upload ボタンをクリックすると、AI Model がアップロードされます。

Model Upload

アップロードが完了すると、AI Model の Overview ページに遷移し、AI Model の設定等を閲覧することが可能となります。

Model config info

Handler info

複数の Handlers が存在する場合、下記のように表示されます。

Multiple  handler info

Edit ボタンで、設定値の編集が可能です。

Deploy ボタンから AI Model をデバイスにデプロイできます。詳細はDeploying AI modelsを参照してください。

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