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Créer et mettre à jour un entrepôt de vidéos en streaming

Un entrepôt Vision est un composant que vous pouvez ajouter à votre application pour stocker la sortie du modèle et les données de streaming.

Créer un entrepôt de vidéos en streaming

Pour connecter d'autres nœuds de composants de votre graphique d'application à un entrepôt, vous devez d'abord créer un entrepôt de vidéos en streaming.

Console

Ouvrez l'onglet Entrepôts du tableau de bord Vertex AI Vision.

Accéder à l'onglet "Entrepôts"
Sélectionnez Créer.
Attribuez un nom à l'entrepôt et choisissez une période de durée de vie (TTL) pour les éléments stockés dans l'entrepôt. Ces valeurs peuvent être modifiées plus tard.

Une fois un entrepôt créé, vous pouvez l'ajouter à un graphique d'application.

API REST et ligne de commande

Crée une ressource corpus dans le projet donné avec la possibilité de spécifier le nom à afficher, la description et un TTL de corpus.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

REGIONALIZED_ENDPOINT: le point de terminaison peut inclure un préfixe correspondant à LOCATION_ID, tel que europe-west4-. En savoir plus sur les points de terminaison régionalisés
PROJECT_NUMBER: numéro de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID: région dans laquelle vous utilisez Vertex AI Vision. Par exemple: us-central1, europe-west4. Consultez les régions disponibles.
DISPLAY_NAME: nom à afficher de l'entrepôt.
WAREHOUSE_DESCRIPTION: description de l'entrepôt (corpus).
TIME_TO_LIVE: durée de vie (TTL) de tous les composants d'un corpus ou TTL d'un composant spécifique. Par exemple, pour un corpus d'éléments dont le TTL est de 100 jours, indiquez la valeur 8640000 (secondes).

Méthode HTTP et URL :

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora

Corps JSON de la requête :

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
  "type": "STREAM_VIDEO",
  "default_ttl": {
    "seconds": TIME_TO_LIVE
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/warehouseoperations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateCorpusMetadata"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Corpus",
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID",
    "displayName": "DISPLAY_NAME",
    "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
    "type": "STREAM_VIDEO",
    "defaultTtl": "TIME_TO_LIVE"
  }
}

Mettre à jour un entrepôt de vidéos en streaming

Met à jour un corpus existant dans le projet donné avec la possibilité de modifier le nom à afficher, la description, la valeur TTL par défaut ou tous les champs disponibles.

API REST et ligne de commande

Met à jour une ressource corpus existante dans le projet donné. Cet exemple vous montre comment mettre à jour le nom à afficher de corpus, mais vous pouvez également mettre à jour la description, le TTL ou tous les champs en même temps à l'aide du même format d'URL et du corps de la requête mis à jour.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

REGIONALIZED_ENDPOINT: le point de terminaison peut inclure un préfixe correspondant à LOCATION_ID, tel que europe-west4-. En savoir plus sur les points de terminaison régionalisés
PROJECT_NUMBER: numéro de votre projet Google Cloud.
LOCATION_ID: région dans laquelle vous utilisez Vertex AI Vision. Par exemple: us-central1, europe-west4. Consultez les régions disponibles.
CORPUS_ID: ID de votre corpus cible.
?updateMask=fieldToUpdate: l'un des champs disponibles auxquels vous pouvez appliquer un updateMask. Spécifiez la nouvelle valeur de champ correspondante dans le corps de la requête. Cette nouvelle valeur remplace la valeur du champ existant. Champs disponibles :
- Nom à afficher : ?updateMask=display_name
- Description : ?updateMask=description
- Valeur TTL (Time to Live) par défaut : ?updateMask=default_ttl
- Mettre à jour tous les champs: ?updateMask=*
UPDATED_FIELD_VALUE: nouvelle valeur du champ spécifié. Dans cet exemple, un nouveau nom à afficher fourni par l'utilisateur pour la ressource d'entrepôt.

Méthode HTTP et URL :

PATCH https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID?update_mask=display_name

Corps JSON de la requête :

{
  "displayName": "UPDATED_FIELD_VALUE",
  "description": "Original description",
  "defaultTtl": {
    "seconds": "7800"
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID?update_mask=display_name"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID?update_mask=display_name" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPORA_ID",
  "displayName": "UPDATED_FIELD_VALUE",
  "description": "Original description",
  "defaultTtl": "7800s"
}