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アプリケーションのデプロイとデプロイ解除

アプリを作成したら、データをストリーミングして分析できるようにアプリをデプロイする必要があります。

アプリケーションをデプロイする

必要なコンポーネントをすべて含むエンドツーエンドのアプリケーションを構築したら、アプリをデプロイして使用を開始する必要があります。

Console

Vertex AI Vision ダッシュボードの [アプリケーション] タブを開きます。

[アプリケーション] タブに移動
リストからアプリケーション名の横にある [アプリを表示] を選択します。
アプリケーショングラフビルダーページで、[デプロイ] ボタンをクリックします。
表示された [Deploy application] メニューでオプションを選択し、[Deploy] をクリックします。

注: [出力ストリーミングを有効にする] オプションの詳細については、ライブストリーム出力を有効にするをご覧ください。[このアプリケーションのモニタリングを有効にする] オプションの詳細については、アプリのモニタリングを有効にして使用するをご覧ください。
デプロイが完了すると、ノードの横に緑色のチェックマークが表示されます。

REST とコマンドライン

アプリケーションをデプロイして使用するには、projects.locations.applications.deploy メソッドを使用して POST リクエストを送信します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT: 実際の Google Cloud プロジェクト ID またはプロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
APPLICATION_ID: ターゲットアプリケーションの ID。

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

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

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

$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

リクエストが成功すると、長時間実行オペレーションが開始され、オペレーション ID を含む JSON オブジェクトが返されます。

{
  "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
}

オペレーションのステータスを取得する

レスポンスのオペレーション ID を使用して、デプロイリクエストのステータスを取得します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、LOCATION_ID に一致する接頭辞（europe-west4- など）が含まれている場合があります。リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。
PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
OPERATION_ID: 長時間実行オペレーションの開始時に返されるオペレーション ID。例:
- projects/123456/locations/us-central1/[...]/operations/OPERATION_ID

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

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

次のコマンドを実行します。

$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

次のような JSON レスポンスが返されます。

レスポンス

{
  "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"
  }
}

アプリケーションのデプロイを解除する

アプリの使用を停止するには、アプリケーションをデプロイ解除する必要があります。

Console

Vertex AI Vision ダッシュボードの [アプリケーション] タブを開きます。

[アプリケーション] タブに移動
リストからアプリケーション名の横にある [アプリを表示] を選択します。
アプリケーショングラフビルダーページで、[無効にする] ボタンをクリックします。

REST とコマンドライン

アプリケーションのデプロイを解除するには、projects.locations.applications.undeploy メソッドを使用して POST リクエストを送信します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT: 実際の Google Cloud プロジェクト ID またはプロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
APPLICATION_ID: ターゲットアプリケーションの ID。

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

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

次のコマンドを実行します。

$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

リクエストが成功すると、長時間実行オペレーションが開始され、オペレーション ID を含む JSON オブジェクトが返されます。

{
  "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
}

オペレーションのステータスを取得する

レスポンスのオペレーション ID を使用して、デプロイ解除リクエストのステータスを取得します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

REGIONALIZED_ENDPOINT: エンドポイントには、LOCATION_ID に一致する接頭辞（europe-west4- など）が含まれている場合があります。リージョン化されたエンドポイントの詳細をご覧ください。
PROJECT_NUMBER: Google Cloud プロジェクト番号。
LOCATION_ID: Vertex AI Vision を使用するリージョン。例: us-central1、europe-west4。利用可能なリージョンをご覧ください。
OPERATION_ID: 長時間実行オペレーションの開始時に返されるオペレーション ID。例:
- projects/123456/locations/us-central1/[...]/operations/OPERATION_ID

HTTP メソッドと URL:

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

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

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

次のコマンドを実行します。

$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

次のような JSON レスポンスが返されます。

レスポンス

{
  "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"
  }
}

次のステップ

アプリの入力ストリームからデータの取り込みを開始する方法については、ストリームの作成と管理をご覧ください。
アプリを一覧表示し、デプロイされたアプリのインスタンスを表示する方法については、アプリケーションの管理をご覧ください。
取り込みストリームまたは分析済みモデルの出力データからアプリ入力データを読み取る方法については、ストリームデータを読み取るをご覧ください。