Überblick

Kennen Sie IBM MAX? Ein von IBM bereitgestellter Service, der tief trainierte Modelle mit der REST-API verbinden kann, kann als Docker-kompatibler Container verwendet werden. Sie können es auch von Node-RED aus aufrufen. Ab etwa November 2019 ist es mit IoT-Geräten und eingebetteten Geräten kompatibel, die mit ARM-CPUs wie Raspberry Pi und PCs mit ARM-CPUs ausgestattet sind. In diesem Artikel wird IBM MAX daher mit Raspberry Pi verwendet. Überprüfen Sie die Funktion des Objektdetektors. Schauen Sie sich am besten die Referenzen an, um zu sehen, was Sie mit IBM MAX tun können.

Laufen Sie auf Raspberry Pi

Befolgen Sie die Prozedur "Lokal ausführen" in Github für den IBM MAX Object Detector. Ich möchte den Objektdetektor-Container automatisch starten, daher habe ich einige Vorkehrungen hinzugefügt.

Legen Sie Docker in Raspberry Pi

IBM MAX wird als Container ausgeführt. Installieren Sie Docker, indem Sie den folgenden Befehl ausführen.

$ curl -sSL https://get.docker.com | sh
$ sudo usermod -aG docker pi
$ sudo systemctl start docker

Melden Sie sich nach der Ausführung einmal ab, damit der Docker-Befehl vom pi-Benutzer von Raspberry Pi ausgeführt werden kann. Melden Sie sich erneut an, um weiterzuarbeiten.

Erstellen Sie einen Container für den IBM MAX Object Detector

Holen Sie sich die Dateien, die zum Vorbereiten eines Raspberry Pi-kompatiblen Containers von Github benötigt werden, und erstellen Sie einen Container (generieren Sie ihn).

$ git clone https://github.com/IBM/MAX-Object-Detector.git
$ cd MAX-Object-Detector/
$ docker build -f Dockerfile.arm32v7 -t max-object-detector .

Überprüfen Sie das erstellte Container-Image. Mit dem Container-Image können Sie die Version der Software zum Zeitpunkt der Erstellung ausführen. Es ist toll, reproduzierbar zu sein!

$ docker images
REPOSITORY            TAG                  IMAGE ID            CREATED             SIZE
max-object-detector   latest               be165b81e855        5 minutes ago       1.55GB
codait/max-base       arm-arm32v7-latest   110efb51671f        4 days ago          742MB

Funktionsprüfung

Starten Sie den Container und überprüfen Sie den Vorgang. Starten Sie das Container-Image "max-object-detector" als Container mit dem Namen "max-object-detector".

$ docker run --name max-object-detector -itd -p 5000:5000 max-object-detector

Wenn Sie mit einem Webbrowser auf http: //raspberrypi.local: 5000 / app / zugreifen, wird die Webanwendung Object Detector angezeigt.

Es gibt Beispielbilddaten auf Github. Laden Sie also einige herunter und verwenden Sie "Bild hochladen" der Webanwendung. Überprüfen Sie, ob das Bild identifiziert werden kann.

Der Raspberry Pi, mit dem der Betrieb überprüft wird, ist 3B +. Es wird einige Zeit dauern, da der Speicher nur 1 GB beträgt. Raspberry Pi 4 verfügt über 2 GB- und 4 GB-Speichermodelle, sodass dies schneller geht.

Sie haben jetzt den IBM MAX Object Detector auf dem Raspberry Pi ausgeführt. Stellen Sie mit einem weiteren Aufwand sicher, dass der Container immer läuft.

$ sudo systemctl enable docker
$ docker update --restart=always max-object-detector

Starten Sie Raspberry Pi neu und prüfen Sie, ob Sie mit Ihrem Webbrowser auf http: //raspberrypi.local: 5000 / app / zugreifen können. Wenn es erfolgreich angezeigt wird, bedeutet dies, dass der Container automatisch gestartet wurde.

Sie haben jetzt bestätigt, dass IBM MAX das tief trainierte Modell als REST-Service auf Ihrem Büro- oder Heimserver verwenden kann. Neben dem Objektdetektor gibt es IBM MAX in verschiedenen Modellen. Die Lizenz lautet "Apache License 2.0" und kann daher für kommerzielle Zwecke verwendet werden.

Andere

Zugehörige Informationen usw. IBM DAX Neben IBM MAX gibt es auch DAX. IBM MAX erleichtert die Verwendung tief trainierter Modelle als Docker-Container, einschließlich Schnittstellen für REST-Services. IBM DAX steht für Data Asset eXchange und bietet offene Daten für Deep Learning. Wenn Sie versuchen, mithilfe von Deep Learning einen KI-Dienst zu erstellen, ist das Sammeln von Daten am schwierigsten. Daher wäre dies eine große Hilfe.

Watson Anywhere "Watson Anywhere" auf der THINK 2019 angekündigt. Ab Dezember 2019 kann Watson mithilfe von IBM Cloud Pak for Data sowohl lokal als auch in anderen AWS als IBM Cloud verwendet werden. Watson ist auch eine KI vor Ort! (Obwohl die öffentliche Version einen kostenlosen Plan hat und einfach ist.)

[PYTHON] Da IBM MAX ARM unterstützt, läuft es auf Raspberry Pi.