Управление расширениями Индексатора видео Azure для анализа видео в режиме реального времени — предварительная версия

Чтобы создать расширение Индексатора видео, которое поддерживает анализ в режиме реального времени на портале Azure, выполните следующие действия.

1. На портале Azure перейдите в кластер Kubernetes, подключенный к Azure Arc.

2. В кластере Kubernetes в разделе "Параметры" выберите "Расширения".

3. Выберите Добавить>Индексатор видео ИИ Azure Arc Extension.

4. Нажмите кнопку "Создать".

5. На вкладке "Базовый" укажите следующие сведения:

   Поле	Ценность
   Subscription	Выберите подписку для расширения.
   Группа ресурсов	Выберите группу ресурсов для расширения.
   Регион	Выберите регион, чтобы создать расширение.
   Подключенный кластер K8S	Выберите кластер Kubernetes, подключенный к Azure Arc.
   Имя расширения	Введите имя расширения.
   Идентификатор учетной записи индексатора видео	Выберите учетную запись Индексатора видео Azure AI, к которому подключается расширение.
   Конечная точка входящего трафика	Введите конечную точку кластера( IP-адрес или DNS-имя), чтобы использовать ее в качестве конечной точки API.
   Имя класса хранилища	Укажите класс хранилища, поддерживаемый дистрибутивом Kubernetes. Например, используйте azurefile-cli для AKS. Дополнительные сведения см. в разделе "Классы хранилища в AKS". Сведения о других дистрибутивах см. в документации по Kubernetes.
   Тип контента	Выберите следующие параметры: • Прямое видео для включения анализа в режиме реального времени • Загрузка мультимедиа для загрузки файлов мультимедиа в расширение

   

6. Нажмите кнопку Далее.

7. На вкладке "Обработка + ИИ" укажите следующие сведения:

   Поле	Описание
   Агентивные возможности	Включает расширенные возможности исследования видео. Требуется два выделенных GPU H100. Переключение, чтобы включить или отключить.
   Возможности суммирования	Включает расширенные возможности сводки событий визуального зрения. Требуется выделенный GPU H100. Переключите, чтобы включить или выключить.
   Обработка	Для динамического видео требуется четыре единицы GPU: один выделенный для потоковой передачи в реальном времени, два для возможностей агента и один для возможностей сводных данных. Для отправки мультимедиа требуется одна единица GPU для возможностей суммирования.
   Ключ толерации для GPU	Введите ключ толерации для узлов GPU (например, nvidia.com/gpu). Требуется для рабочих нагрузок GPU.
   Селектор узлов (необязательно)	Если существует несколько типов узлов GPU, можно добавить селектор узлов, чтобы выбрать нужный узел. Укажите имя узла и значение для каждого из следующих (необязательно): Потоковая трансляция видео Агентивные возможности Возможности суммирования

   

8. Выберите Просмотреть и создать>Создать.

Используйте следующий шаблон Bicep, чтобы создать расширение Индексатора видео, которое поддерживает анализ в режиме реального времени. Шаблон включает все необходимые параметры и конфигурации для развертывания расширения в подключенном кластере Kubernetes Azure Arc. Назовите файл vi.arcextension.template.bicep.

param accountId string = '<enter_vi_account_id>'
param videoIndexerEndpointUri string = '<enter_endpoint_uri>'
param arcConnectedClusterName string = '<enter_arc_cluster_name>'
param extensionName string = '<extension_name>'
param releaseTrain string = 'preview'
param version string = '1.2.53'
param useGpuForSummarization bool = false
param nodeSelectorForSummarization object = { }
param nodeSelectorForLiveSummarization object = { }
param deepstreamNodeSelector string = ''
param tolerationsKeyForGpu string = 'nvidia.com/gpu'
param liveSummarizationEnabled bool = true

var storageClass = '<storage_class_name>'

var baseConfigProperties = {
  'videoIndexer.endpointUri': videoIndexerEndpointUri
  'videoIndexer.accountId': accountId
  'videoIndexer.mediaFilesEnabled': string(true)
  'videoIndexer.liveStreamEnabled': string(true)
  'mediaServerStreams.enabled': string(true)
  'storage.storageClass': storageClass
  'storage.accessMode': 'ReadWriteMany'
  'ViAi.gpu.enabled': string(useGpuForSummarization)
  'ViAi.gpu.tolerations.key': tolerationsKeyForGpu
  'ViAi.LiveSummarization.enabled': string(liveSummarizationEnabled)
}

var summarizationNodeSelectorProps = reduce(
  items(nodeSelectorForSummarization),
  {},
  (cur, next) => union(cur, {'ViAi.gpu.nodeSelector.${next.key}': next.value})
)

var liveSummarizationNodeSelectorProps = reduce(
  items(nodeSelectorForLiveSummarization),
  {},
  (cur, next) => union(cur, {'ViAi.LiveSummarization.gpu.nodeSelector.${next.key}': next.value})
)

var deepstreamNodeSelectorProps = !empty(deepstreamNodeSelector) && deepstreamNodeSelector != ' ' ? {
  'viai.deepstream.nodeselector': deepstreamNodeSelector
} : {}

var extensionConfigPropertiesWithSelector = union(
  baseConfigProperties,
  summarizationNodeSelectorProps,
  liveSummarizationNodeSelectorProps,
  deepstreamNodeSelectorProps
)
resource connectedCluster 'Microsoft.Kubernetes/connectedClusters@2024-01-01' existing = {
  name: arcConnectedClusterName

}
resource extension 'Microsoft.KubernetesConfiguration/extensions@2022-11-01' = {
  name: extensionName
  scope: connectedCluster
  identity: {
    type: 'SystemAssigned'
  }
  properties: {
    extensionType: 'microsoft.videoindexer'
    autoUpgradeMinorVersion: false
    releaseTrain: releaseTrain
    version: version
    scope: {
      cluster: {}
    }
    configurationSettings: extensionConfigPropertiesWithSelector
  }
}

output result string = extension.properties.provisioningState

Изменить параметры

После сохранения файла Bicep измените следующие параметры:

Используйте следующие параметры в качестве входных данных для команды создания расширения:

Создание расширения

Чтобы создать расширение VI для анализа в режиме реального времени, выполните следующую команду с параметрами:

az deployment group create -g \<resource group\> --template-file \<template file\>

Используйте Azure CLI для создания расширения Индексатора видео, поддерживающего анализ в режиме реального времени. В команду создания расширения входят следующие параметры:

Чтобы создать расширение Индексатора видео для анализа в режиме реального времени, выполните следующую команду с параметрами, как описано в предыдущей таблице.

az k8s-extension create
--name <extension_name>
--extension-type "Microsoft.videoIndexer"
--scope cluster
--release-namespace "video-indexer"
--cluster-name <cluster_name>
--resource-group <cluster_resource_group>
--cluster-type "connectedClusters"
--version "1.2.0"
--release-train "preview"
--auto-upgrade-minor-version "false"
--config "videoIndexer.accountId=<account_id>"
--config "videoIndexer.endpointUri=<endpoint>"
--config AI.nodeSelector."beta\.kubernetes\.io/os"=linux
--config "storage.storageClass=azurefile-csi"
--config "storage.accessMode=ReadWriteMany"
--config "ViAi.gpu.enabled=true"
--config "ViAi.gpu.tolerations.key=nvidia.com/gpu"
--config videoIndexer.liveStreamEnabled=true
--config videoIndexer.mediaFilesEnabled=true
--config "ViAi.LiveSummarization.enabled=true"
--config "ViAi.LiveSummarization.gpu.nodeSelector.workload=summarization"
--config "ViAi.gpu.nodeSelector.workload=summarization"

Прочие параметры

Ниже приведены некоторые другие параметры, которые можно использовать для точного контроля над созданием расширения:

Пример сценария развертывания

az k8s-extension create --name videoindexer \
    --extension-type Microsoft.videoindexer \
    .......

    --config AI.nodeSelector."beta\\.kubernetes\\.io/os"=linux
    --config "videoIndexer.webapi.resources.requests.mem=4Gi"\
    --config "videoIndexer.webapi.resources.limits.mem=8Gi"\
    --config "videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu=1"\
    --config "storage.storageClass=azurefile-csi"