Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Men-deploy dan membatalkan deployment aplikasi

Setelah membuat aplikasi, Anda harus men-deploy aplikasi agar dapat menstreaming dan menganalisis data.

Men-deploy aplikasi

Setelah mem-build aplikasi menyeluruh dengan semua komponen yang diperlukan, Anda harus men-deploy aplikasi untuk mulai menggunakannya.

Konsol

Buka tab Applications di dasbor Vertex AI Vision.

Buka tab Applications
Pilih Lihat aplikasi di samping nama aplikasi Anda dari daftar.
Dari halaman builder grafik aplikasi, klik tombol Deploy.
Di menu Deploy application yang terbuka, pilih opsi apa pun dan klik Deploy.

Catatan: Untuk informasi selengkapnya tentang opsi Enable output streaming, lihat Enable live stream output. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang opsi Enable monitoring for this application, lihat Mengaktifkan dan menggunakan pemantauan aplikasi.

Setelah deployment selesai, akan ada tanda centang hijau di samping node.

REST & CMD LINE

Untuk men-deploy aplikasi Anda agar dapat digunakan, kirim permintaan POST menggunakan metode projects.locations.applications.deploy.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

PROJECT: Project ID atau nomor project Google CloudAnda.
LOCATION_ID: Region tempat Anda menggunakan Vertex AI Vision. Misalnya: us-central1, europe-west4. Lihat region yang tersedia.
APPLICATION_ID: ID aplikasi target Anda.

Metode HTTP dan URL:

POST https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:deploy

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login , atau dengan menggunakan Cloud Shell, yang secara otomatis membuat Anda login ke gcloud CLI . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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

PowerShell

Catatan: Perintah berikut mengasumsikan bahwa Anda telah login ke gcloud CLI dengan akun pengguna Anda dengan menjalankan gcloud init atau gcloud auth login . Anda dapat memeriksa akun yang saat ini aktif dengan menjalankan gcloud auth list.

Jalankan perintah berikut:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:deploy" | Select-Object -Expand Content

Jika berhasil, permintaan akan memulai operasi yang berjalan lama dan menampilkan objek JSON dengan ID operasi.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.454506987Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID",
    "verb": "update",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Mendapatkan status operasi

Gunakan ID operasi dalam respons untuk mendapatkan status permintaan deployment.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

REGIONALIZED_ENDPOINT: Endpoint mungkin menyertakan awalan yang cocok dengan LOCATION_ID seperti europe-west4-. Lihat selengkapnya tentang endpoint yang diregionalkan.
PROJECT_NUMBER: Nomor project Google CloudAnda.
LOCATION_ID: Region tempat Anda menggunakan Vertex AI Vision. Misalnya: us-central1, europe-west4. Lihat region yang tersedia.
OPERATION_ID: ID operasi yang ditampilkan saat Anda memulai operasi yang berjalan lama. Contoh:
- projects/123456/locations/us-central1/[...]/operations/OPERATION_ID

Metode HTTP dan URL:

GET https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Jalankan perintah berikut:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

Jalankan perintah berikut:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan yang berikut ini:

Respons

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-01-12T17:53:14.454506987Z",
    "endTime": "2023-01-12T17:53:22.979720545Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "verb": "update",
    "statusMessage": "Instance Deployment Pending....",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Application",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "createTime": "2023-01-06T21:16:26.465867295Z",
    "updateTime": "2023-01-12T17:53:14.458441937Z",
    "displayName": "APPLICATION_NAME",
    "applicationConfigs": {
      "nodes": [
        {
          "name": "builtin-input-stream",
          "displayName": "Streams",
          "nodeConfig": {
            "videoStreamInputConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:stream-input",
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-general-object-detector",
          "displayName": "Object detector",
          "nodeConfig": {
            "generalObjectDetectionConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:general-object-detector",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-media-warehouse",
          "displayName": "Vision AI Warehouse",
          "nodeConfig": {
            "mediaWarehouseConfig": {
              "corpus": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID"
            }
          },
          "processor": "builtin:media-warehouse",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            },
            {
              "parentNode": "builtin-general-object-detector"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        }
      ]
    },
    "runtimeInfo": {
      "deployTime": "2023-01-12T17:53:22.887918Z",
      "globalOutputResources": [
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/stream-resource-name",
          "key": "stream-resource-name"
        },
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/stream-display-name",
          "key": "stream-display-name"
        },
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/stream-resource-id",
          "key": "stream-resource-id"
        },
        {
          "outputResource": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/general-object-detection",
          "producerNode": "builtin-general-object-detector",
          "key": "general_object_detection_data_schema_id"
        }
      ]
    },
    "state": "DEPLOYED",
    "deploymentEnvironment": "DEPLOYMENT_ENVIRONMENT_CLOUD"
  }
}

Membatalkan deployment aplikasi

Untuk berhenti menggunakan aplikasi, Anda harus membatalkan deployment aplikasi.

Konsol

Buka tab Applications di dasbor Vertex AI Vision.

Buka tab Applications
Pilih Lihat aplikasi di samping nama aplikasi Anda dari daftar.
Dari halaman pembuat grafik aplikasi, klik tombol Nonaktifkan.

REST & CMD LINE

Untuk membatalkan deployment aplikasi, kirim permintaan POST menggunakan metode projects.locations.applications.undeploy.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

PROJECT: Project ID atau nomor project Google CloudAnda.
LOCATION_ID: Region tempat Anda menggunakan Vertex AI Vision. Misalnya: us-central1, europe-west4. Lihat region yang tersedia.
APPLICATION_ID: ID aplikasi target Anda.

Metode HTTP dan URL:

POST https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:undeploy

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Jalankan perintah berikut:

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

PowerShell

Jalankan perintah berikut:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_ID:undeploy" | Select-Object -Expand Content

Jika berhasil, permintaan akan memulai operasi yang berjalan lama dan menampilkan objek JSON dengan ID operasi.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-01-12T18:14:48.260296926Z",
    "target": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "verb": "update",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": false
}

Mendapatkan status operasi

Gunakan ID operasi dalam respons untuk mendapatkan status permintaan penghapusan deployment.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

REGIONALIZED_ENDPOINT: Endpoint mungkin menyertakan awalan yang cocok dengan LOCATION_ID seperti europe-west4-. Lihat selengkapnya tentang endpoint yang diregionalkan.
PROJECT_NUMBER: Nomor project Google CloudAnda.
LOCATION_ID: Region tempat Anda menggunakan Vertex AI Vision. Misalnya: us-central1, europe-west4. Lihat region yang tersedia.
OPERATION_ID: ID operasi yang ditampilkan saat Anda memulai operasi yang berjalan lama. Contoh:
- projects/123456/locations/us-central1/[...]/operations/OPERATION_ID

Metode HTTP dan URL:

GET https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Jalankan perintah berikut:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"

PowerShell

Jalankan perintah berikut:

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

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content

Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan yang berikut ini:

Tanggapan

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2023-01-12T18:14:48.260296926Z",
    "endTime": "2023-01-12T18:14:58.059563424Z",
    "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "verb": "update",
    "statusMessage": "Instance Undeployment Pending....",
    "requestedCancellation": false,
    "apiVersion": "v1"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Application",
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/applications/APPLICATION_NAME",
    "createTime": "2023-01-06T21:16:26.465867295Z",
    "updateTime": "2023-01-12T18:14:48.264089325Z",
    "displayName": "APPLICATION_NAME",
    "applicationConfigs": {
      "nodes": [
        {
          "name": "builtin-input-stream",
          "displayName": "Streams",
          "nodeConfig": {
            "videoStreamInputConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:stream-input",
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-general-object-detector",
          "displayName": "Object detector",
          "nodeConfig": {
            "generalObjectDetectionConfig": {}
          },
          "processor": "builtin:general-object-detector",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        },
        {
          "name": "builtin-media-warehouse",
          "displayName": "Vision AI Warehouse",
          "nodeConfig": {
            "mediaWarehouseConfig": {
              "corpus": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID"
            }
          },
          "processor": "builtin:media-warehouse",
          "parents": [
            {
              "parentNode": "builtin-input-stream"
            },
            {
              "parentNode": "builtin-general-object-detector"
            }
          ],
          "outputAllOutputChannelsToStream": false
        }
      ]
    },
    "state": "CREATED",
    "deploymentEnvironment": "DEPLOYMENT_ENVIRONMENT_CLOUD"
  }
}

Langkah berikutnya

Baca petunjuk tentang cara memulai penyerapan data dari aliran input aplikasi di Membuat dan mengelola aliran data.
Pelajari cara mencantumkan aplikasi dan melihat instance aplikasi yang di-deploy di Mengelola aplikasi.
Pelajari cara membaca data input aplikasi dari aliran proses transfer atau data output model yang dianalisis di Membaca data aliran.