ApplicationConfigs

Mensagem que armazena o gráfico do aplicativo.

Representação JSON 
{
  "nodes": [
    {
      object (Node)
    }
  ]
}
Campos
nodes[]

object (Node)

Uma lista de nós no gráfico do aplicativo.

Nó

Mensagem que descreve o objeto do nó.

Representação JSON 
{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "nodeConfig": {
    object (ProcessorConfig)
  },
  "processor": string,
  "parents": [
    {
      object (InputEdge)
    }
  ],

  // Union field stream_output_config can be only one of the following:
  "outputAllOutputChannelsToStream": boolean
  // End of list of possible types for union field stream_output_config.
}
Campos
name

string

Obrigatório. Um nome exclusivo para o nó.
displayName

string

Um nome de exibição fácil de usar para o nó.
nodeConfig

object (ProcessorConfig)

Configuração de nós.
processor

string

O nome do processador se refere ao recurso de processador escolhido.
parents[]

object (InputEdge)

Nó pai. O nó de entrada não pode ter um nó pai. Na V1 Alpha1/Beta, apenas o nó do depósito de mídia pode ter vários pais. Outros tipos de nós têm apenas um.

Campo de união stream_output_config.

stream_output_config pode ser apenas de um dos tipos a seguir:
outputAllOutputChannelsToStream

boolean

Por padrão, a saída do nó só estará disponível para nós downstream. Para consumir a saída direta do nó do aplicativo, ela precisa ser enviada primeiro para os streams da Vision AI.

Ao definir outputAllOutputChannelsToStream como verdadeiro, a App Platform envia automaticamente todas as saídas do nó atual para os recursos do Vision AI Stream (um stream por canal de saída). O recurso de stream de saída será criado pela App Platform automaticamente durante a implantação e excluído após a desimplantação do aplicativo. Essa configuração se aplica a todas as instâncias do aplicativo.

O fluxo de saída pode ser substituído no nível da instância configurando a seção outputResources do recurso de instância. producerNode precisa ser o nó atual, outputResourceBinding precisa ser o nome do canal de saída (ou deixe em branco se houver apenas um canal de saída do processador) e outputResource precisa ser o fluxo de saída de destino.

ProcessorConfig

Próximo ID: 28

Representação JSON 
{

  // Union field processor_config can be only one of the following:
  "videoStreamInputConfig": {
    object (VideoStreamInputConfig)
  },
  "aiEnabledDevicesInputConfig": {
    object (AIEnabledDevicesInputConfig)
  },
  "mediaWarehouseConfig": {
    object (MediaWarehouseConfig)
  },
  "personBlurConfig": {
    object (PersonBlurConfig)
  },
  "occupancyCountConfig": {
    object (OccupancyCountConfig)
  },
  "personVehicleDetectionConfig": {
    object (PersonVehicleDetectionConfig)
  },
  "vertexAutomlVisionConfig": {
    object (VertexAutoMLVisionConfig)
  },
  "vertexAutomlVideoConfig": {
    object (VertexAutoMLVideoConfig)
  },
  "vertexCustomConfig": {
    object (VertexCustomConfig)
  },
  "generalObjectDetectionConfig": {
    object (GeneralObjectDetectionConfig)
  },
  "bigQueryConfig": {
    object (BigQueryConfig)
  },
  "personalProtectiveEquipmentDetectionConfig": {
    object (PersonalProtectiveEquipmentDetectionConfig)
  }
  // End of list of possible types for union field processor_config.
}
Campos

Campo de união processor_config.

processor_config pode ser apenas de um dos tipos a seguir:
videoStreamInputConfig

object (VideoStreamInputConfig)

Configurações do processador de entrada de fluxo.
aiEnabledDevicesInputConfig

object (AIEnabledDevicesInputConfig)

Configuração de dispositivos de entrada com ativação de IA.
mediaWarehouseConfig

object (MediaWarehouseConfig)

Configurações do processador do repositório de mídia.
personBlurConfig

object (PersonBlurConfig)

Configurações do processador de desfoque de pessoas.
occupancyCountConfig

object (OccupancyCountConfig)

Configurações do processador de contagem de ocupação.
personVehicleDetectionConfig

object (PersonVehicleDetectionConfig)

Configurações do processador de detecção de veículos pessoais.
vertexAutomlVisionConfig

object (VertexAutoMLVisionConfig)

Configurações do processador de visão do AutoML da Vertex.
vertexAutomlVideoConfig

object (VertexAutoMLVideoConfig)

Configurações do processador de vídeo do Vertex AutoML.
vertexCustomConfig

object (VertexCustomConfig)

Configurações do processador personalizado da Vertex.
generalObjectDetectionConfig

object (GeneralObjectDetectionConfig)

Configurações do processador de detecção de objetos geral.
bigQueryConfig

object (BigQueryConfig)

Configurações do processador do BigQuery.
personalProtectiveEquipmentDetectionConfig

object (PersonalProtectiveEquipmentDetectionConfig)

Configurações de personalProtectiveEquipmentDetectionConfig

VideoStreamInputConfig

Mensagem que descreve a configuração de entrada de stream de vídeo. Essa mensagem só deve ser usada como um marcador de posição para o processador de entrada de stream integrado, e a vinculação de stream real precisa ser especificada usando a API correspondente.

Representação JSON 
{
  "streams": [
    string
  ],
  "streamsWithAnnotation": [
    {
      object (StreamWithAnnotation)
    }
  ]
}
Campos
streams[]
(deprecated)

string
streamsWithAnnotation[]
(deprecated)

object (StreamWithAnnotation)

AIEnabledDevicesInputConfig

Mensagem que descreve a configuração de entrada de dispositivos com AI.

MediaWarehouseConfig

Mensagem que descreve o MediaWarehouseConfig.

Representação JSON 
{
  "corpus": string,
  "region": string,
  "ttl": string
}
Campos
corpus

string

Nome do recurso do corpus do Media Warehouse. Formato: projects/${projectId}/locations/${locationId}/corpora/${corpus_id}
region
(deprecated)

string

Obsoleto.
ttl

string (Duration format)

A duração em que todos os recursos de mídia, metadados associados e documentos de pesquisa podem existir.

Duração em segundos com até nove dígitos fracionários, terminando em "s". Exemplo: "3.5s".

PersonBlurConfig

Mensagem que descreve o FaceBlurConfig.

Representação JSON 
{
  "personBlurType": enum (PersonBlurType),
  "facesOnly": boolean
}
Campos
personBlurType

enum (PersonBlurType)

Tipo de desfoque de pessoas.
facesOnly

boolean

Se apenas desfocar rostos, exceto o objeto inteiro no processador.

PersonBlurType

Tipo de desfoque de pessoas

Enums
PERSON_BLUR_TYPE_UNSPECIFIED Tipo de desfoque de pessoa UNSPECIFIED.
FULL_OCCULUSION FaceBlur Type oclusão completa.
BLUR_FILTER Filtro de desfoque do tipo FaceBlur.

OccupancyCountConfig

Mensagem que descreve a OccupancyCountConfig.

Representação JSON 
{
  "enablePeopleCounting": boolean,
  "enableVehicleCounting": boolean,
  "enableDwellingTimeTracking": boolean
}
Campos
enablePeopleCounting

boolean

Se você quiser contar as aparições de pessoas, as contagens de saída terão "people" como chave.
enableVehicleCounting

boolean

Se você quiser contar as aparições de veículos, as contagens de saída vão ter "vehicle" como chave.
enableDwellingTimeTracking

boolean

Define se o tempo de permanência de cada objeto individual é rastreado dentro da cena ou da zona específica.

PersonVehicleDetectionConfig

Mensagem que descreve a PersonVehicleDetectionConfig.

Representação JSON 
{
  "enablePeopleCounting": boolean,
  "enableVehicleCounting": boolean
}
Campos
enablePeopleCounting

boolean

Pelo menos um dos campos enablePeopleCounting e enableVehicleCounting precisa ser definido como "true". Se você quiser contar as aparições de pessoas, as contagens de saída terão "people" como chave.
enableVehicleCounting

boolean

Se você quiser contar as aparições de veículos, as contagens de saída vão ter "vehicle" como chave.

VertexAutoMLVisionConfig

Mensagem de configurações dos processadores do AutoML Vision da Vertex.

Representação JSON 
{
  "confidenceThreshold": number,
  "maxPredictions": integer
}
Campos
confidenceThreshold

number

Somente as entidades com pontuação maior que o limite serão retornadas. O valor 0,0 significa retornar todas as entidades detectadas.
maxPredictions

integer

No máximo, esse número de previsões será retornado por frame de saída. O valor 0 significa retornar todas as entidades detectadas.

VertexAutoMLVideoConfig

Mensagem que descreve VertexAutoMLVideoConfig.

Representação JSON 
{
  "confidenceThreshold": number,
  "blockedLabels": [
    string
  ],
  "maxPredictions": integer,
  "boundingBoxSizeLimit": number
}
Campos
confidenceThreshold

number

Somente as entidades com pontuação maior que o limite serão retornadas. O valor 0,0 significa que todas as entidades detectadas são retornadas.
blockedLabels[]

string

Os rótulos especificados neste campo não serão retornados.
maxPredictions

integer

No máximo, esse número de previsões será retornado por frame de saída. O valor 0 significa retornar todas as entidades detectadas.
boundingBoxSizeLimit

number

Somente a caixa delimitadora com tamanho maior que esse limite será retornada. Somente rastreamento de objetos. O valor 0,0 significa retornar todas as entidades detectadas.

VertexCustomConfig

Mensagem que descreve VertexCustomConfig.

Representação JSON 
{
  "maxPredictionFps": integer,
  "dedicatedResources": {
    object (DedicatedResources)
  },
  "postProcessingCloudFunction": string,
  "attachApplicationMetadata": boolean
}
Campos
maxPredictionFps

integer

O frame de previsão máximo por segundo. Esse atributo define a rapidez com que o operador envia solicitações de previsão para o endpoint da Vertex AI. O valor padrão é 0, ou seja, não há um limite máximo de QPS de previsão. O operador envia solicitações de previsão na taxa de quadros de entrada.
dedicatedResources

object (DedicatedResources)

Uma descrição dos recursos dedicados ao DeployedModel e que precisam de um nível mais alto de configuração manual.
postProcessingCloudFunction

string

Se não estiver vazio, o resultado da previsão será enviado para a função de nuvem especificada para pós-processamento. * A função do Cloud vai receber a AppPlatformCloudFunctionRequest, em que o campo de anotações será o formato JSON da proto PredictResponse. * A função do Cloud precisa retornar AppPlatformCloudFunctionResponse com PredictResponse armazenado no campo de anotações. * Para descartar a saída da previsão, basta limpar o campo de payload na AppPlatformCloudFunctionResponse retornada.
attachApplicationMetadata

boolean

Se verdadeiro, a solicitação de previsão recebida pelo modelo personalizado também vai conter metadados com o seguinte esquema: 'appPlatformMetadata': { 'ingestionTime': DOUBLE; (carimbo de data/hora do UNIX) 'application': STRING; 'instanceId': STRING; 'node': STRING; 'processor': STRING; }

DedicatedResources

Uma descrição dos recursos dedicados a um DeployedModel e que precisam de um nível mais alto de configuração manual.

Representação JSON 
{
  "machineSpec": {
    object (MachineSpec)
  },
  "minReplicaCount": integer,
  "maxReplicaCount": integer,
  "autoscalingMetricSpecs": [
    {
      object (AutoscalingMetricSpec)
    }
  ]
}
Campos
machineSpec

object (MachineSpec)

Obrigatório. Imutável. A especificação de uma única máquina usada pela previsão.
minReplicaCount

integer

Obrigatório. Imutável. O número mínimo de réplicas de máquina em que o DeployedModel será implantado sempre. O valor precisa ser maior ou igual a 1.

Se o tráfego para o DeployedModel aumentar, ele poderá ser implantado de forma dinâmica em mais réplicas. À medida que o tráfego diminui, algumas dessas réplicas extras podem ser liberadas.
maxReplicaCount

integer

Imutável. O número máximo de réplicas em que o DeployedModel pode ser implantado quando o tráfego contra ele aumenta. Se o valor solicitado for muito grande, a implantação vai gerar um erro, mas, se for bem-sucedida, a capacidade de dimensionar o modelo para tantas réplicas será garantida (exceto interrupções de serviço). Se o tráfego contra o DeployedModel aumentar além do que as réplicas podem processar, uma parte do tráfego será descartada. Se esse valor não for fornecido, minReplicaCount será usado como o valor padrão.

O valor desse campo afeta a cobrança das cotas de CPU e GPU do Vertex. Especificamente, você vai receber cobranças por maxReplicaCount * número de núcleos no tipo de máquina selecionado e (maxReplicaCount * número de GPUs por réplica no tipo de máquina selecionado).
autoscalingMetricSpecs[]

object (AutoscalingMetricSpec)

Imutável. As especificações de métrica que substituem uma métrica de utilização de recursos (utilização da CPU, ciclo de trabalho do acelerador etc.) com o valor desejado (padrão 60, se não definido). É permitida no máximo uma entrada por métrica.

Se machineSpec.accelerator_count for maior que 0, o escalonamento automático vai se basear nas métricas de ciclo de atividade do acelerador e de uso da CPU e vai aumentar quando qualquer uma delas exceder o valor desejado, e diminuir se ambas estiverem abaixo do valor desejado. O valor de meta padrão é 60 para as duas métricas.

Se machineSpec.accelerator_count for 0, o escalonamento automático vai ser baseado apenas na métrica de utilização da CPU com o valor de destino padrão 60, se não for definido explicitamente.

Por exemplo, no caso da predição on-line, se você quiser substituir a utilização de CPU de destino para 80, defina autoscalingMetricSpecs.metric_name como aiplatform.googleapis.com/prediction/online/cpu/utilization e autoscalingMetricSpecs.target como 80.

MachineSpec

Especificação de uma única máquina.

Representação JSON 
{
  "machineType": string,
  "acceleratorType": enum (AcceleratorType),
  "acceleratorCount": integer
}
Campos
machineType

string

Imutável. o tipo de máquina.

Consulte a lista de tipos de máquina com suporte para previsão.

Consulte a lista de tipos de máquina compatíveis com o treinamento personalizado.

Para [DeployedModel][], esse campo é opcional, e o valor padrão é n1-standard-2. Para [BatchPredictionJob][] ou como parte de [WorkerPoolSpec][], esse campo é obrigatório.
acceleratorType

enum (AcceleratorType)

Imutável. O tipo de aceleradores que podem ser conectados à máquina, conforme acceleratorCount.
acceleratorCount

integer

O número de aceleradores a serem anexados à máquina.

AcceleratorType

Representa um tipo de acelerador de hardware.

Enums
ACCELERATOR_TYPE_UNSPECIFIED Tipo de acelerador não especificado, ou seja, nenhum acelerador.
NVIDIA_TESLA_K80 GPU Nvidia Tesla K80.
NVIDIA_TESLA_P100 GPU Nvidia Tesla P100.
NVIDIA_TESLA_V100 GPU Nvidia Tesla V100.
NVIDIA_TESLA_P4 GPU Nvidia Tesla P4.
NVIDIA_TESLA_T4 GPU NVIDIA Tesla T4.
NVIDIA_TESLA_A100 GPU Nvidia Tesla A100.
TPU_V2 TPU v2.
TPU_V3 TPU v3.

AutoscalingMetricSpec

A especificação de métrica que define a utilização de recursos de destino (utilização da CPU, ciclo de trabalho do acelerador etc.) para calcular a contagem de réplicas desejada.

Representação JSON 
{
  "metricName": string,
  "target": integer
}
Campos
metricName

string

Obrigatório. O nome da métrica do recurso. Métricas compatíveis:

  • Para a previsão on-line:
  • aiplatform.googleapis.com/prediction/online/accelerator/duty_cycle
  • aiplatform.googleapis.com/prediction/online/cpu/utilization
target

integer

A utilização do recurso de destino em porcentagem (1% a 100%) para a métrica especificada. Quando o uso real se desvia do destino em uma determinada porcentagem, as réplicas da máquina mudam. O valor padrão é 60 (representando 60%) se não for fornecido.

GeneralObjectDetectionConfig

Mensagem de configurações para o processador de detecção de objetos geral.

BigQueryConfig

Mensagem de configurações para o processador do BigQuery.

Representação JSON 
{
  "table": string,
  "cloudFunctionMapping": {
    string: string,
    ...
  },
  "createDefaultTableIfNotExists": boolean
}
Campos
table

string

Recurso de tabela do BigQuery para o Vision AI Platform processar anotações.
cloudFunctionMapping

map (key: string, value: string)

Esquema de dados Por padrão, o aplicativo Vision AI tenta gravar anotações na tabela de destino do BigQuery usando o seguinte esquema:

ingestion_time: TIMESTAMP, o tempo de ingestão dos dados originais.

application: STRING, nome do aplicativo que produz a anotação.

instance: STRING, ID da instância que produz a anotação.

node: STRING, nome do nó do gráfico do aplicativo que produz a anotação.

annotation: STRING ou JSON, o protobuf de anotação real será convertido em string JSON com campo de bytes como string codificada em 64. Ele pode ser gravado em uma coluna do tipo String ou Json.

Para encaminhar dados de anotação para uma tabela do BigQuery, o cliente precisa garantir a compatibilidade do esquema. O mapa associa o nome do nó do aplicativo ao endpoint de função do Cloud correspondente para transformar as anotações diretamente em google.cloud.bigquery.storage.v1.AppendRowsRequest. Somente avro_rows ou proto_rows precisam ser definidos. Se configurado, as anotações produzidas pelo nó do aplicativo correspondente serão enviadas primeiro à função do Cloud antes de serem encaminhadas ao BigQuery.

Se o esquema de tabela padrão não se encaixar, o cliente poderá transformar a saída de anotação do aplicativo Vision AI em um esquema de tabela arbitrário do BigQuery com o CloudFunction. * A função do Cloud vai receber o AppPlatformCloudFunctionRequest, em que o campo annotations será o formato JSON da anotação da Vision AI. * A função do Cloud precisa retornar AppPlatformCloudFunctionResponse com AppendRowsRequest armazenado no campo de anotações. * Para excluir a anotação, basta limpar o campo de anotações na AppPlatformCloudFunctionResponse retornada.

Um objeto com uma lista de pares "key": value. Exemplo: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.
createDefaultTableIfNotExists

boolean

Se for verdadeiro, a App Platform vai criar o DataSet e a tabela do BigQuery com o esquema padrão se a tabela especificada não existir. Isso não funciona se um esquema personalizado de função do Cloud for especificado, porque o sistema não conhece o esquema desejado. A coluna JSON será usada na tabela padrão criada pela App Platform.

PersonalProtectiveEquipmentDetectionConfig

Mensagem que descreve a PersonalProtectiveEquipmentDetectionConfig.

Representação JSON 
{
  "enableFaceCoverageDetection": boolean,
  "enableHeadCoverageDetection": boolean,
  "enableHandsCoverageDetection": boolean
}
Campos
enableFaceCoverageDetection

boolean

Se a detecção de cobertura facial vai ser ativada.
enableHeadCoverageDetection

boolean

Define se a detecção de cobertura da cabeça será ativada.
enableHandsCoverageDetection

boolean

Se a detecção de cobertura das mãos deve ser ativada.

InputEdge

Mensagem que descreve uma aresta apontando para um nó.

Representação JSON 
{
  "parentNode": string,
  "parentOutputChannel": string,
  "connectedInputChannel": string
}
Campos
parentNode

string

O nome do nó pai.
parentOutputChannel

string

O artefato de saída conectado do nó pai. Ele pode ser omitido se o processador de destino tiver apenas um artefato de saída.
connectedInputChannel

string

O canal de entrada conectado do processador do nó atual. Ele pode ser omitido se o processador de destino tiver apenas um canal de entrada.