Desplegar y retirar una aplicación

Después de crear una aplicación, debes desplegarla para poder transmitir y analizar datos.

Desplegar una aplicación

Una vez que hayas creado una aplicación integral con todos los componentes necesarios, debes implementarla para empezar a usarla.

Consola

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

   Ve a la pestaña Aplicaciones.

2. Selecciona Ver aplicación junto al nombre de la aplicación en la lista.

3. En la página del creador de gráficos de aplicaciones, haz clic en el botón Implementar.

4. En el menú Implementar aplicación que se abre, selecciona las opciones que quieras y haz clic en Implementar.

   Nota: Para obtener más información sobre la opción Habilitar la emisión de salida, consulta Habilitar la salida de la emisión en directo. Para obtener más información sobre la opción Habilitar la monitorización de esta aplicación, consulta Habilitar y usar la monitorización de aplicaciones
   .

   Una vez que se haya completado la implementación, aparecerán marcas de verificación verdes junto a los nodos.

REST Y LÍNEA DE COMANDOS

Para desplegar tu aplicación, envía una solicitud POST con el método projects.locations.applications.deploy.

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

• PROJECT: tu Google Cloud ID de proyecto o número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• APPLICATION_ID: ID de la aplicación de destino.

Método HTTP y URL:

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

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.

Ejecuta el comando siguiente:

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

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.

Ejecuta el comando siguiente:

$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

Si la solicitud se realiza correctamente, se inicia una operación de larga duración y se devuelve un objeto JSON con el ID de la operación.

{
  "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
}

Obtener el estado de la operación

Usa el ID de operación de la respuesta para obtener el estado de la solicitud de implementación.

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.
• OPERATION_ID: ID de la operación que se devuelve al iniciar una operación de larga duración. Por ejemplo:
  • projects/123456/locations/us-central1/[...]/operations/OPERATION_ID

Método HTTP y URL:

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

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.

Ejecuta el comando siguiente:

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

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.

Ejecuta el comando siguiente:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

Respuesta

{
  "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"
  }
}

Retirar el despliegue de una aplicación

Para dejar de usar una aplicación, debes anular su implementación.

Consola

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

   Ve a la pestaña Aplicaciones.

2. Selecciona Ver aplicación junto al nombre de la aplicación en la lista.

3. En la página del creador de gráficos de aplicaciones, haz clic en el botón Desactivar.

REST Y LÍNEA DE COMANDOS

Para retirar tu aplicación, envía una solicitud POST con el método projects.locations.applications.undeploy.

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

• PROJECT: tu Google Cloud ID de proyecto o número de proyecto.
• LOCATION_ID: la región en la que usas Vertex AI Vision. Por ejemplo: us-central1, europe-west4. Consulta las regiones disponibles.
• APPLICATION_ID: ID de la aplicación de destino.

Método HTTP y URL:

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

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.

Ejecuta el comando siguiente:

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

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.

Ejecuta el comando siguiente:

$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

Si la solicitud se realiza correctamente, se inicia una operación de larga duración y se devuelve un objeto JSON con el ID de la operación.

{
  "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
}

Obtener el estado de la operación

Usa el ID de operación de la respuesta para obtener el estado de la solicitud de retirada.

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.
• OPERATION_ID: ID de la operación que se devuelve al iniciar una operación de larga duración. Por ejemplo:
  • projects/123456/locations/us-central1/[...]/operations/OPERATION_ID

Método HTTP y URL:

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

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.

Ejecuta el comando siguiente:

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

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.

Ejecuta el comando siguiente:

$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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la siguiente:

Respuesta

{
  "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"
  }
}

Siguientes pasos

• Consulte las instrucciones sobre cómo iniciar la ingestión de datos desde el flujo de entrada de una aplicación en Crear y gestionar flujos.
• Consulta cómo enumerar aplicaciones y ver las instancias de una aplicación implementada en Gestionar aplicaciones.
• Consulte cómo leer los datos de entrada de la aplicación de un flujo de ingestión o los datos de salida del modelo analizado en Leer datos de flujo.