Crear y actualizar un almacén de vídeos en streaming

Un almacén de Vision es un componente que puedes añadir a tu aplicación para almacenar datos de streaming y de salida del modelo.

Crear un almacén de vídeos en streaming

Para conectar otros nodos de componentes del gráfico de tu aplicación a un almacén, primero debes crear un almacén de vídeo en streaming.

Precaución: Vertex AI Vision no admite el uso de una secuencia en varias aplicaciones conectadas a un almacén. Una secuencia solo se puede asociar a un destino de exportación de almacén.

Nota: También puedes crear un almacén de vídeos en streaming desde la página del creador de gráficos de aplicaciones. Consulta más información en Crear una aplicación.

Consola

1. Abre la pestaña Almacenes del panel de control de Vertex AI Vision.

   Ve a la pestaña Almacenes.

2. Selecciona Crear.

3. Añade un nombre al almacén y elige un periodo de tiempo de vida (TTL) para los recursos almacenados en él. Estos valores se pueden modificar más adelante.

   Una vez que se haya creado un almacén, podrá añadirlo a un gráfico de aplicaciones.

REST Y LÍNEA DE COMANDOS

Crea un recurso corpus en el proyecto indicado con la opción de especificar el nombre visible, la descripción y un TTL.corpus

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• REGIONALIZED_ENDPOINT: el endpoint puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Consulta más información sobre los puntos finales regionalizados.
• PROJECT_NUMBER: tu Google Cloud número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• DISPLAY_NAME: nombre visible del almacén.
• WAREHOUSE_DESCRIPTION: la descripción del almacén (corpus).
• TIME_TO_LIVE: el tiempo de vida (TTL) de todos los recursos de un corpus o el TTL de un recurso específico. Por ejemplo, en un corpus con recursos que tengan un TTL de 100 días, proporciona el valor 8640000 (segundos).

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

{
  "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"
  }
}

Actualizar un almacén de vídeos en streaming

Actualiza un corpus de un proyecto determinado. Puedes actualizar el nombre visible, la descripción, el TTL predeterminado o todos los campos disponibles.

REST Y LÍNEA DE COMANDOS

Actualiza un recurso corpus en el proyecto indicado. En este ejemplo se muestra cómo actualizar el corpusnombre visible, pero también puedes actualizar la descripción, el TTL o todos los campos a la vez con el mismo formato de URL y el cuerpo de la solicitud actualizado.

Antes de usar los datos de la solicitud, haz las siguientes sustituciones:

• REGIONALIZED_ENDPOINT: el endpoint puede incluir un prefijo que coincida con LOCATION_ID, como europe-west4-. Consulta más información sobre los puntos finales regionalizados.
• PROJECT_NUMBER: tu Google Cloud número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• CORPUS_ID: el ID del corpus de destino.
• ?updateMask=fieldToUpdate: uno de los campos disponibles a los que puedes aplicar un updateMask. Especifica el nuevo valor de campo correspondiente en el cuerpo de la solicitud. Este nuevo valor sustituye al valor del campo. Campos disponibles:
  • Nombre visible: ?updateMask=display_name
  • Descripción: ?updateMask=description
  • Tiempo de vida (TTL) predeterminado: ?updateMask=default_ttl
  • Actualizar todos los campos: ?updateMask=*
• UPDATED_FIELD_VALUE: nuevo valor del campo especificado. En este ejemplo, se muestra un nuevo nombre visible proporcionado por el usuario para el recurso de almacén.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: En el siguiente comando se presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login , o bien usando Cloud Shell, que inicia sesión automáticamente en la CLI de gcloud . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

Nota: El siguiente comando presupone que has iniciado sesión en la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario ejecutando gcloud init o gcloud auth login . Para comprobar qué cuenta está activa, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

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