Exercício - Implantar e criar a solução

  • 20 minutos

No primeiro exercício, você já instalou o tempo de execução do Azure IoT Edge em seu computador Linux. Certifique-se de ter instalado as seguintes ferramentas de desenvolvimento de software.

Criar serviços de IA do Azure

Neste módulo, você usa os serviços Azure AI Custom Vision e Azure AI Speech.

  • O serviço Azure AI Custom Vision é usado para criar um modelo de aprendizado de máquina com imagens de frutas fornecidas. Em seguida, o modelo é exportado e adicionado à pasta do projeto.

  • O Azure AI Speech é usado para gerar fala a partir do rótulo do item. Você adicionará a chave de fala no modelo de implantação.

O recurso multisserviço está listado em Azure AI services Azure AI services>multi-service account no portal. Para criar um recurso multisserviço, siga estas instruções:

  1. Inicie sessão no Portal do Azure.

  2. Selecione este link para criar um recurso multisserviço: https://portal.azure.com/#create/Microsoft.CognitiveServicesAllInOne

  3. Na página Criar, forneça as seguintes informações:

    Detalhes do projeto Descrição
    Subscrição Selecione uma das suas subscrições do Azure disponíveis.
    Grupo de recursos O grupo de recursos do Azure que conterá seu recurso de serviços de IA do Azure. Você pode criar um novo grupo ou adicioná-lo a um grupo pré-existente.
    Região O local da sua instância de serviço de IA do Azure. Locais diferentes podem introduzir latência, mas não têm impacto na disponibilidade de tempo de execução do seu recurso.
    Name Um nome descritivo para seu recurso de serviços de IA do Azure. Por exemplo, MyAzureAIServicesResource.
    Escalão de preço O custo da sua conta de serviços de IA do Azure depende das opções que escolher e da sua utilização. Para obter mais informações, consulte os detalhes de preços da API.

    Screenshot of creating a multi-service resource.

  4. Configure outras definições para o seu recurso conforme necessário, leia e aceite as condições (conforme aplicável) e, em seguida, selecione Rever + criar.

Gorjeta

Se sua assinatura não permitir que você crie um recurso de serviços de IA do Azure, talvez seja necessário habilitar o privilégio desse provedor de recursos do Azure usando o portal do Azure, o comando do PowerShell ou um comando da CLI do Azure. Se não for o proprietário da subscrição, peça ao Proprietário da Subscrição ou a alguém com a função de administrador para concluir o registo por si ou peça que sejam concedidos à conta os privilégios de /registo/ação.

Instalar o Registro do Docker no computador Linux

O Azure IoT Edge depende de imagens do Docker distribuídas a partir de um Registro do Docker. Na produção, você implantaria imagens do Docker a partir de um registro, como o Registro de Contêiner do Azure.

Quando você está desenvolvendo um módulo do Azure IoT Edge, é mais rápido instalar um registro de contêiner local no dispositivo e implantar imagens do Docker do registro local no Azure IoT Edge.

Abra o terminal em seu computador Linux e execute o seguinte comando para configurar um Registro Docker local.

docker run -d -p 5000:5000 --restart=always --name registry registry:2

Clone a solução de reconhecimento de imagem para o computador Linux

  1. Clone este repositório do GitHub.

    git clone https://github.com/MicrosoftDocs/mslearn-oxford.create-image-recognition-with-azure-iot-edge

  2. Abra a solução no menu Código do Visual Studio.

Atualizar a chave de Fala do Azure AI

Abra o arquivo deployment.template.json e atualize o azureSpeechServicesKey com a chave copiada do serviço de Fala do Azure.

The illustration shows how to update speech service key.

Confirme o processador

Você precisa garantir que a imagem que você planeja criar corresponda à arquitetura do processador de destino. No nosso caso, vamos construir para amd64. Confirme a arquitetura do processador.

No Visual Studio Code, na barra inferior, clique na arquitetura de processador atualmente selecionada e, em seguida, no pop-up, selecione amd64.

The illustration shows how to select a processor.

Compilar a solução

Crie e envie a solução para o Docker clicando com o botão direito do mouse no arquivo deployment.template.json e selecione "Build and Push IoT Edge Solution". A primeira compilação será lenta, pois o Docker precisa puxar as camadas base para sua máquina local.

Se você estiver compilando para amd64, então a primeira compilação será muito lenta, pois os requisitos OpenCV e Python precisam ser compilados. Em um processador Intel i7-8750H rápido, a compilação cruzada desta solução levará aproximadamente 40 minutos.

The illustration shows how to build and push the solution.

Implementar a solução

Quando o processo de compilação e envio por push do Docker tiver sido concluído, selecione o dispositivo do Hub IoT do Azure no qual você deseja implantar a solução. Clique com o botão direito do mouse no arquivo deployment.json encontrado na pasta config e selecione o dispositivo de destino na lista suspensa.

The illustration shows how to create a deployment.