Exercício - Implantar e criar a solução

  • 20 minutos

No primeiro exercício, já instalaste o runtime do Azure IoT Edge no teu computador Linux. Certifique-se de ter instalado as seguintes ferramentas de desenvolvimento de software.

Criar serviços de IA do Azure

Neste módulo, você usa os serviços Azure AI Custom Vision e Azure AI Speech.

  • O serviço Azure AI Custom Vision é usado para criar um modelo de aprendizado de máquina com imagens de frutas fornecidas. Em seguida, o modelo é exportado e adicionado à pasta do projeto.

  • O Azure AI Speech é usado para gerar fala a partir do rótulo do item. Você adicionará a chave de voz no template de implementação.

O recurso de múltiplos serviços está listado em Azure AI services>conta de serviços múltiplos do Azure AI no portal. Para criar um recurso multisserviço, siga estas instruções:

  1. Entre no portal do Azure.

  2. Selecione este link para criar um recurso multisserviço: https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesAllInOne

  3. Na página Criar , forneça as seguintes informações:

    Detalhes do projeto Descrição
    Subscrição Selecione uma das suas subscrições do Azure disponíveis.
    Grupo de recursos O grupo de recursos do Azure que conterá seu recurso de serviços de IA do Azure. Você pode criar um novo grupo ou adicioná-lo a um grupo pré-existente.
    Região O local da sua instância de serviço de IA do Azure. Locais diferentes podem introduzir latência, mas não têm impacto na disponibilidade de tempo de execução do seu recurso.
    Nome Um nome descritivo para seu recurso de serviços de IA do Azure. Por exemplo, MyAzureAIServicesResource.
    Nível de preços O custo da sua conta de serviços de IA do Azure depende das opções que escolher e da sua utilização. Para obter mais informações, consulte os detalhes de preços da API .

    Captura de ecrã a mostrar a criação de um recurso multisserviço.

  4. Configure outras definições para o seu recurso se necessário, leia e aceite as condições (conforme aplicável) e depois selecione Rever + criar.

Dica

Se sua assinatura não permitir que você crie um recurso de serviços de IA do Azure, talvez seja necessário habilitar o privilégio desse provedor de recursos do Azure usando o portal do Azure, o comando do PowerShell ou um comando da CLI do Azure. Se você não for o proprietário da assinatura, peça ao proprietário da assinatura ou a alguém com uma função de administrador para concluir o registro para você ou peça que os privilégios /register/action sejam concedidos à sua conta.

Instalar o Registro do Docker no computador Linux

O Azure IoT Edge depende de imagens do Docker distribuídas a partir de um Registro do Docker. Na produção, você implantaria imagens do Docker a partir de um Registro, como o Registro de Contêiner do Azure.

Quando você está desenvolvendo um módulo do Azure IoT Edge, é mais rápido instalar um registro de contêiner local no dispositivo e implantar imagens do Docker do registro local no Azure IoT Edge.

Abra o terminal em seu computador Linux e execute o seguinte comando para configurar um Registro Docker local.

docker run -d -p 5000:5000 --restart=always --name registry registry:2

Clone a solução de reconhecimento de imagem para o computador Linux

  1. Clone este repositório GitHub.

    git clone https://github.com/MicrosoftDocs/mslearn-oxford.create-image-recognition-with-azure-iot-edge

  2. Abra a solução no menu Código do Visual Studio.

Atualizar a chave de Fala do Azure AI

Abra o arquivo deployment.template.json e atualize o azureSpeechServicesKey com a chave copiada do serviço de Fala do Azure.

A ilustração mostra como atualizar a chave do serviço de fala.

Confirme o processador

Você precisa garantir que a imagem que você planeja criar corresponda à arquitetura do processador de destino. No nosso caso, vamos construir para amd64. Confirme a arquitetura do processador.

No Visual Studio Code, na barra inferior, clique na arquitetura de processador atualmente selecionada e, em seguida, no pop-up, selecione amd64.

A ilustração mostra como selecionar um processador.

Crie a solução

Crie e envie a solução para o Docker clicando com o botão direito do mouse no arquivo deployment.template.json e selecione "Build and Push IoT Edge Solution". A primeira compilação será lenta, pois o Docker precisa puxar as camadas base para sua máquina local.

Se estiver a compilar para amd64, a primeira compilação será muito lenta, pois as dependências do OpenCV e do Python precisam ser compiladas. Em um processador Intel i7-8750H rápido, a compilação cruzada desta solução levará aproximadamente 40 minutos.

A ilustração mostra como criar e enviar a solução.

Implantar a solução

Quando o processo de compilação e envio por push do Docker tiver sido concluído, selecione o dispositivo do Hub IoT do Azure no qual você deseja implantar a solução. Clique com o botão direito do mouse no arquivo deployment.json encontrado na pasta de configuração e selecione o dispositivo de destino na lista suspensa.

A ilustração mostra como criar uma implementação.