このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。

Cloud Run ジョブでの FFmpeg を使用した GPU アクセラレーションによる動画のコード変換

このチュートリアルでは、Cloud Run ジョブを使用して低優先度のオフライン動画をトランスコードする方法について説明します。

登録申請の準備

使用するコードサンプルを取得するには:

ローカルマシンにサンプルリポジトリのクローンを作成します。
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-samples
```
Cloud Run のサンプルコードが含まれているディレクトリに移動します。
```
cd cloud-run-samples/jobs-video-encoding
```

Cloud Storage バケットを作成する

処理する動画を保存し、エンコードの結果を保存するには、次の 2 つの Cloud Storage バケットを作成します。

処理前に動画を保存するバケットを作成します。
```
gcloud storage buckets create gs://preprocessing-PROJECT_ID \
  --location LOCATION
```
次のように置き換えます。
- PROJECT_ID: プロジェクト ID。
- LOCATION: Cloud Storage のロケーション。

このバケットから読み取るアクセス権をサービスアカウントに付与します。

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://preprocessing-PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:video-encoding@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/storage.objectViewer"

PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。

処理後にトランスコードされた動画を保存するバケットを作成します。
```
gcloud storage buckets create gs://transcoded-PROJECT_ID \
  --location LOCATION
```
次のように置き換えます。
- PROJECT_ID: プロジェクト ID。
- LOCATION: Cloud Storage のロケーション。

このバケットに対する読み取りと書き込みを行う権限をサービスアカウントに付与します。

gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://transcoded-PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:video-encoding@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/storage.objectAdmin"

PROJECT_ID は、実際のプロジェクト ID に置き換えます。

Cloud Run ジョブをデプロイする

サンプルリポジトリの Dockerfile を使用して Cloud Run ジョブを作成し、作成したバケットをマウントします。

サンプルディレクトリに移動します。
```
cd cloud-run-samples/jobs-video-encoding
```

デフォルトの Cloud Run レジストリがまだ存在しない場合は、Artifact Registry を作成します。
```
gcloud artifacts repositories create cloud-run-source-deploy \
  --repository-format=docker \
  --location LOCATION
```
LOCATION は、レジストリのロケーションの名前に置き換えます。
コンテナイメージをビルドします。
```
gcloud builds submit \
  --tag LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/cloud-run-source-deploy/IMAGE_NAME \
  --machine-type E2-HIGHCPU-32
```
次のように置き換えます。
- PROJECT_ID: プロジェクト ID。
- LOCATION:レジストリのロケーションの名前。
- IMAGE_NAME: コンテナイメージの名前（例: ffmpeg-image）。
Cloud Run は、より大きなマシンタイプを使用してビルド時間を短縮します。

ジョブをデプロイします。

gcloud beta run jobs create video-encoding-job \
    --image LOCATION-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/cloud-run-source-deploy/IMAGE_NAME \
    --region REGION \
    --memory 32Gi \
    --cpu 8 \
    --gpu 1 \
    --gpu-type nvidia-l4 \
    --no-gpu-zonal-redundancy \
    --max-retries 1 \
    --service-account video-encoding@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --add-volume=name=input-volume,type=cloud-storage,bucket=preprocessing-PROJECT_ID,readonly=true \
    --add-volume-mount=volume=input-volume,mount-path=/inputs \
    --add-volume=name=output-volume,type=cloud-storage,bucket=transcoded-PROJECT_ID \
    --add-volume-mount=volume=output-volume,mount-path=/outputs

次のように置き換えます。

PROJECT_ID: プロジェクト ID。
REGION: リージョンの名前。注: これは、GPU 割り当てがあるリージョンと同じリージョンにする必要があります。
IMAGE_NAME: コンテナイメージの名前（例: ffmpeg-image）。

このプロジェクトでソースから初めてデプロイする場合は、デフォルトの Artifact Registry リポジトリを作成するよう Cloud Run からメッセージが表示されます。

ジョブを実行する

ジョブを実行する手順は次のとおりです。

エンコードするサンプル動画をアップロードします。

gcloud storage cp gs://cloud-samples-data/video/cat.mp4 gs://preprocessing-PROJECT_ID

ジョブを実行します。

gcloud run jobs execute video-encoding-job  \
    --region REGION \
    --wait \
    --args="cat.mp4,encoded_cat.mp4,-vcodec,h264_nvenc,-cq,21,-movflags,+faststart"

entrypoint.sh ファイルには、入力ファイル、出力ファイル、FFmpeg に送信する引数が必要です。

Cloud Run のログを確認して、動画がトランスコードされていることを確認します。
```
gcloud run jobs logs read video-encoding-job --region REGION
```
トランスコードされた動画をダウンロードします。
```
gcloud storage cp gs://transcoded-PROJECT_ID/encoded_cat.mp4 .
```