Arc에서 사용하도록 설정된 Azure AI Video Indexer 사용해 보기(미리 보기)
Arc 에서 사용하도록 설정된 Azure AI Video Indexer는 에지 디바이스에서 비디오 및 오디오 분석 및 생성 AI 를 실행하는 Azure Arc 확장 지원 서비스입니다. 이 솔루션은 Azure Arc 지원 Kubernetes에서 실행되도록 설계되었으며 MP4 및 기타 일반적인 형식을 비롯한 많은 비디오 형식을 지원합니다. 모든 기본 오디오 관련 모델에서 여러 언어를 지원합니다. 하나의 Video Indexer 리소스가 하나의 확장에 매핑된다고 가정합니다.
이 문서에서는 현재 인프라에서 Video Indexer를 Arc 확장으로 사용하도록 설정하는 데 필요한 단계를 안내합니다.
필수 조건
Important
Azure AI Video Indexer 확장을 성공적으로 배포하려면 Azure 구독 ID가 미리 승인되어야 합니다. 먼저 이 양식을 사용하여 등록해야 합니다.
- Azure 리소스를 만들기 위한 권한이 있는 Azure 구독을 만듭니다.
- Azure AI Video Indexer 계정을 만듭니다. Video Indexer 계정 만들기 자습서를 사용합니다.
- Arc 지원 Kubernetes 클러스터를 만듭니다.
- 예제 비디오를 다운로드합니다.
Video Indexer 확장을 사용하려면 DNS 이름 또는 IP일 수 있는 외부 연결 엔드포인트가 있어야 합니다. 엔드포인트는 보안 전송 프로토콜(https:\\
)로 설정해야 하며 확장 API 엔드포인트로 사용됩니다. 또한 Video Indexer 웹 포털에서 확장과 통신하는 데 사용됩니다. 수신 컨트롤을 사용하여 엔드포인트를 관리하는 것이 좋습니다.
참고 항목
엔드포인트에 공개적으로 액세스할 수 없는 경우 로컬 네트워크에서만 웹 포털에서 확장에 대한 작업을 수행할 수 있습니다.
이 빠른 시작의 최소 하드웨어 요구 사항
이 빠른 시작은 실행 중인 확장을 볼 수 있도록 설계되었으므로 테스트 환경에서 작업할 수 있도록 더 작은 리소스 크기가 선택되었습니다. 이 빠른 시작의 경우 최소 하드웨어 요구 사항은 다음과 같습니다.
- CPU: 16코어
- 메모리: 16GB
노드의 CPU는 AVX2를 지원해야 합니다. 최신 CPU에서 지원되지만 일부 이전 가상화 환경에서는 지원되지 않을 수 있습니다.
프로덕션 환경의 최소 하드웨어 요구 사항은 개요 문서의 최소 하드웨어 요구 사항을 참조하세요.
최소 소프트웨어 요구 사항
구성 요소 | 최소 요구 사항 |
---|---|
운영 체제 | Ubuntu 22.04 LTS 또는 Linux 호환 OS |
Kubernetes | 1.26 |
Azure CLI | 2.48.0 |
매개 변수 정의
매개 변수 | 기본값 | 설명 |
---|---|---|
release-namespace | 예 | 확장이 설치된 Kubernetes 네임스페이스 |
cluster-name | Kubernetes Azure Arc 인스턴스 이름 | |
resource-group | Kubernetes Azure Arc 리소스 그룹 이름 | |
version | 예 | Video Indexer 확장 버전, 최신 버전에 대해 비워 둡니다. |
speech.endpointUri | Speech Service URL 엔드포인트(링크) | |
speech.secret | Speech Instance 비밀(링크) | |
translate.endpointUri | Translation Service URL 엔드포인트(링크) | |
translate.secret | 번역 서비스 비밀(링크) | |
ocr.endpointUri | OCR 서비스 URL 엔드포인트(링크) | |
ocr.secret | OCR 서비스 비밀(링크) | |
videoIndexer.accountId | Video Indexer 계정 ID | |
videoIndexer.endpointUri | 확장 외부 엔드포인트로 사용할 Dns 이름 또는 IP입니다. |
배포 준비
배포하는 동안 스크립트는 환경별 값을 요청합니다. 스크립트에서 요청할 때 복사하여 붙여넣을 수 있도록 이러한 값을 준비합니다.
질문 | 값 | 세부 정보 |
---|---|---|
배포하는 동안 Video Indexer 계정 ID란? | GUID | Video Indexer 계정 ID |
배포하는 동안 Azure 구독 ID란? | GUID | Azure 구독 ID |
배포하는 동안 Video Indexer 리소스 그룹의 이름은 무엇인가요? | string | Video Indexer 계정의 리소스 그룹 이름 |
배포하는 동안 Video Indexer 계정의 이름은 무엇인가요? | string | Video Indexer 계정 이름 |
Azure Portal을 사용하여 배포
- Azure Portal에서 Azure Arc 연결된 클러스터로 이동합니다.
- 메뉴에서 확장>+ Azure AI Video Indexer Arc 확장 추가>를 선택합니다.
- 만들기를 실행합니다. AI Video Indexer 확장 만들기 화면이 나타납니다.
- 인스턴스 세부 정보에서 확장을 구성합니다.
- 확장에 대한 구독 및 리소스 그룹을 선택합니다.
- 지역 및 연결된 k8 클러스터를 선택합니다.
- 확장의 이름을 입력합니다.
- 확장이 연결될 Azure AI Video Indexer 계정을 선택합니다.
- API 엔드포인트로 사용할 IP 또는 DNS 이름인 클러스터 엔드포인트를 입력합니다.
- Kubernetes 배포에서 지원하는 확장에 사용할 스토리지 클래스 를 제공합니다. 예를 들어 AKS를 사용하는 경우 사용할 수 있습니다
azurefile-cli
. AKS에서 지원하는 미리 정의된 스토리지 등급에 대한 자세한 내용은 AKS의 스토리지 등급을 참조하세요. 다른 Kubernetes 배포를 사용하는 경우 지원되는 미리 정의된 저장소 클래스 또는 자체 제공 방법은 Kubernetes 배포 설명서를 참조하세요. - Arc에서 사용하도록 설정된 VI의 텍스트 요약과 같은 AI 기능을 적용하려면 생성 AI 모델을 선택합니다. 생성 AI 모델에 대해 자세히 알아봅니다.
- 검토 + 만들기를 선택한 다음, 만들기를 선택합니다.
수동 배포
샘플 배포 스크립트를 사용하여 확장을 수동으로 배포합니다. 시작하기 전에 유의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.
- 스토리지 클래스 - Video Indexer 확장을 사용하려면 Kubernetes 클러스터에서 스토리지 볼륨을 사용할 수 있어야 합니다. 스토리지 클래스는 지원
ReadWriteMany
해야 합니다. 인덱싱 프로세스는 IO 집약적이므로 스토리지 볼륨의 IOPS(초당 입력/출력 작업)는 프로세스 기간에 상당한 영향을 미칩니다. - 관리형 AI 리소스 - Microsoft 테넌트에 일부 Azure AI 리소스(Translator, Transcription 및 OCR)가 만들어집니다. 이러한 리소스는 구독에만 해당하며 종량제 모델 아래에 있습니다. 구독에 AI Video Indexer Arc 지원 리소스가 이미 있는 경우 기존 Azure AI 리소스와 연결됩니다.
Important
언어 모델을 사용하는 경우 "workload:summarization"을 사용하여 노드 또는 노드 풀에 레이블을 지정해야 합니다. 레이블은 키-값 쌍이고, 키는 "워크로드"이고, 값은 "요약"입니다. 이 레이블로 레이블이 지정된 컴퓨터에는 프로덕션용 CPU가 32개 이상 있어야 하며 AMD가 아닌 Intel CPU인 것이 좋습니다.
팁
이 프로세스의 전체 연습을 위해 클러스터를 Azure Docs의 Azure Arc에 연결하는 방법을 설명합니다.
선택적 구성
확장 기본 설정은 일반적인 워크로드를 처리하도록 설정됩니다. 특정 경우 다음 매개 변수를 사용하여 리소스 할당을 구성할 수 있습니다.
매개 변수 | 기본값 | 설명 |
---|---|---|
AI.nodeSelector | - | AI Pod(음성 및 번역)가 할당된 노드 선택기 레이블 |
speech.resource.requests.cpu | 1 | 음성 Pod에 대해 요청된 코어 수 |
speech.resource.requests.mem | 2Gi | 음성 Pod에 대해 요청된 메모리 용량 |
speech.resource.limits.cpu | 2 | 음성 Pod의 코어 수를 제한합니다. speech.resource.requests.cpu여야 > 합니다. |
speech.resource.limits.mem | 3Gi | 음성 Pod의 메모리 용량을 제한합니다. speech.resource.requests.mem이어야 > 합니다. |
translate.resource.requests.cpu | 1 | 변환 Pod에 대해 요청된 코어 수 |
translate.resource.requests.mem | 16Gi | 변환 Pod에 대해 요청된 메모리 용량 |
translate.resource.limits.cpu | -- | 변환 Pod의 코어 수를 제한합니다. 는 translate.resource.requests.cpu여야 > 합니다. |
translate.resource.limits.mem | -- | 변환 Pod의 메모리 용량을 제한합니다. 는 translate.resource.requests.mem이어야 > 합니다. |
videoIndexer.webapi.resources.requests.cpu | 0.5 | 웹 API Pod에 대한 코어의 요청 수 |
videoIndexer.webapi.resources.requests.mem | 4Gi | 웹 API Pod에 대한 요청 메모리 용량 |
videoIndexer.webapi.resources.limits.cpu | 1 | Web API Pod의 코어 수 제한 |
videoIndexer.webapi.resources.limits.mem | 6Gi | 웹 API Pod의 메모리 용량 제한 |
videoIndexer.webapi.resources.limits.mem | 6Gi | 웹 API Pod의 메모리 용량 제한 |
storage.storageClass | "" | 사용할 스토리지 클래스 |
storage.useExternalPvc | false | 는 외부 PVC가 사용되는지 여부를 결정합니다. true이면 VideoIndexer PVC가 설치되지 않습니다. |
ARM 또는 Bicep을 사용하여 배포
ARM 템플릿 또는 Bicep을 사용하여 Arc에서 사용하도록 설정된 Azure AI Video Indexer를 배포할 수 있습니다. 자세한 지침은 샘플 리포지토리 추가 정보를 참조하세요.