フローからのAIモデルの利用

デバイスにデプロイされた AI Model は同じデバイスで実行されている Node-RED フローからアクセスすることができます。

enebular AI node

enebular のフローエディタにあるパレット > Functions から enebular-ai-node が選択可能です。このノードはデバイスにデプロイされた AI Model と通信するためのノードです。

enebular-ai-node と AI Model 間の通信は HTTP Protocol で行われます。

AI Model が 1 つ以上、プロジェクトにアップロードされている場合、enebular-ai-node の設定項目から、アップロードされた AI Model が選択可能となります。ノードをクリックすると、下記のようなノードのプロパティを表示することができます。

AI Model の設定画面では AI Model と Handler function を選択する必要があります。

AI Model を選択してから該当する Handler function を選択して Done をクリックします。

enebular は、AI Model の推論に利用するデータタイプについて、次の 2 つをサポートしています。 1 つは image data type、もう 1 つは json data type です。データタイプによって Node-RED フローの作りが変わります。

image data type の一般的なフローは下記となります。

画像データを取得するノードと enebular-ai-node の間に、次の 2 つの処理を行うノードを配置する必要があります。

Function ノードには以下の文字列を設定してください。

msg.headers = {}
msg.headers['content-type'] = 'image/jpeg'
return msg

上記 2 つのノードを設定してから、enebular-ai-node を選択し、AI-Model と Handler function を設定してください。

json data type の一般的なフローは下記となります。

image data type のフローと同じように enebular-ai-node の設定をする前に以下のノードを設定する必要があります。

Function ノードには以下の文字列を設定してください。

msg.headers = {}
msg.headers['content-type'] = 'application/json'
return msg

上記 2 つのノードを設定してから、enebular-ai-node を選択し、AI-Model と Handler function を設定してください。

enebular-ai-node を含んだフローのデプロイは通常のフローのデプロイと同じです。

Deploy ボタンをクリックする。

フローをデプロイするデバイスを指定するため、コネクションを選択します。

フローをデプロイするデバイスを選択してください。AI Model はフローをデプロイする前に、予めデプロイされている必要があります。モデルのステータスは Devices > Device > Manage Model から確認できます。

Deployをクリックすると、フローのデプロイが開始されます。

デプロイが成功すると、デバイスリストの Deploy Status 欄に Deployed と表示されます。