Установка
Подготовка к развертыванию
Подготовка
Переместите файл лицензии face_sdk.lic в папку setup распакованного дистрибутива Image API.
Дальнейшие команды следует выполнять относительно директории setup.
Конфигурация
Название файла конфигурации | Описание |
./cfg/image-api.values.yaml | Файл конфигурации развертывания экземпляра Image API |
./cfg/package.settings.cfg | Файл конфигурации зависимостей для установки Kubernetes-кластера |
./cfg/smc.settings.cfg | Файл конфигурации Kubernetes-кластера |
1. Откройте файл ./cfg/smc.settings.cfg, используя текстовый редактор, и установите значения следующих переменных:
apiserver_advertise_address
- внутренний IP-адрес машины, на которой выполняется развертывание.external_ip_address
- публичный IP-адрес машины, на который будет настраиваться DNS.
При отсутствии публичного IP-адреса используйте внутренний IP-адрес.
2. Откройте файл ./cfg/image-api.values.yaml, используя текстовый редактор, и установите значения следующих переменных:
ingress.host
- доменное имя, используется в ingress для маршрутизации запросов на сервисы Kubernetes.
IP-адрес для доменного имени <ingress.host>
должен быть сконфигурирован на DNS-сервере.
Установка зависимостей
Если в системе отсутствует Docker, Kubernetes, Helm выполните следующую команду:
$ ./cli.sh package install
Загрузка образов
Загрузите в локальный registry docker-образы image-api:
$ ./cli.sh image-api load-images
Загрузите в локальный registry docker-образы smc:
$ ./cli.sh smc load-images
Загрузка образов может длиться около пяти минут.
Установка и настройка кластера
Запустите команду для создания и настройки кластера:
$ ./cli.sh smc install
Эта команда выполняет следующие действия:
- Настройка docker и сети хоста
- Установка кластера
- Установка ingress-controller
- Установка flannel
Для использования GPU необходимо установить nvidia-device-plugin командой:
$ ./cli.sh smc nvidia install
Для использования Horizontal Pod Autoscaler необходимо установить metric-server командой:
$ ./cli.sh smc metric-server install
Запустите следующую команду для создания секретов image-api в кластере:
$ ./cli.sh image-api install-secrets
Проверка работоспособности кластера
После инициализации главного узла убедитесь, что он готов к работе. Для проверки выполните следующую команду:
$ kubectl get nodes
В результате в терминале будет отображен следующий вывод:
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
master-node Ready control-plane,master 1d v1.23.8
Развертывание
Настройка файла конфигурации (опционально)
При необходимости перед установкой Image API в кластер можно указать значения для следующих полей в файле конфигурации ./cfg/image-api.values.yaml:
Название поля | Описание |
image_pull_policy | Регулирует политику загрузки из registry образов контейнера для развертывания экземпляра деплоймента Image API. Доступны следующие значения поля:
|
processing.services[*].configs[*].capturer.name | В значении поля указывается название файла конфигурации выбранного детектора лиц. В Image API используются детекторы лиц из Face SDK - набора библиотек для разработки решений по распознаванию лиц. В текущей версии Image API доступны на выбор два детектора: ULD и REFA. Детектор ULD позволяет выполнять детекцию лиц разного размера, в том числе лиц в масках (скорость детекции выше чем у REFA). Детектор REFA обеспечивает детекцию лиц с наибольшим покрытием углов поворота и наклона головы и максимальным качеством, включая детекцию лиц в масках (качество детекции выше чем у ULD). В качестве значений для поля можно указать следующие файлы конфигурации детекторов:
Более подробно о файлах конфигурации смотрите в документации 3DiVi Face SDK. |
processing.services[*].configs[*].recognizer.name | В значении поля указывается название файла конфигурации рекогнайзера лиц. Image API использует набор рекогнайзеров из Face SDK. В каждом рекогнайзере применяется определенный метод распознавания. Всего в Face SDK предусмотрено несколько методов распознавания, отличающихся по характеристикам качества распознавания и времени работы. Для Image API можно указать следующие файлы конфигурации рекогнайзеров:
Более подробно о рекогнайзерах, методах идентификации и файлах конфигурации рекогнайзеров смотрите в документации 3DiVi Face SDK. |
processing.services[*].configs[*].use_avx2 | Использование набора команд AVX2 позволяет ускорить работу рекогнайзеров. |
processing.services[*].configs[*].use_cuda | Определяет использование видеокарты сервисом. Доступно в сервисе face-detector-template-extractor. |
processing.services.[*].replicas | Значение реплик сервиса. |
processing.services[*].configs[*].downscale_ rawsamples_to_preferred_size | При включенном поле все сэмплы уменьшаются до предпочтительного размера в целях уменьшения потребления памяти, при этом происходит снижение производительности. Рекомендуется оставить поле отключенным. |
processing.enable_ingress | Включить проксирование на сервисы image-api через ingress. |
processing.enable_resource_management | Включить использования управления ресурсами под (pods) в кластере. |
processing.enable_hpa | Включить Horizontal Pod Autoscaler для деплойментов. Необходим установленный metric-server. |
processing.enable_node_selector | Активировать использование обозначенных nodeSelector’ов в подах (pods). Необходимые лейблы должны быть назначены нодам кластера с помощью команды:
|
Установка Image API в кластер
Запустите скрипт для установки Image API в кластер:
$ ./cli.sh image-api install
Для получения статуса работы развертывания выполните команду:
$ kubectl get pods
В терминал будет выведен список под (pods - экземпляров деплоймента), их статус, количество перезапусков и время с момента создания.
Пример вывода:
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
image-api-age-estimator-dep-5bf7889dcd-jm46h 1/1 Running 0 1h
image-api-body-detector-dep-6778495696-4zkpm 1/1 Running 0 1h
image-api-emotion-estimator-dep-7c8cdd7c6b-z4vlv 1/1 Running 0 1h
image-api-face-detector-face-fitter-dep-5fb48dcb5… 1/1 Running 0 1h
image-api-gateway-dep-65d4846c59-g2nfj 1/1 Running 0 1h
image-api-gender-estimator-dep-86b9457f9b-2464q 1/1 Running 0 1h
image-api-face-detector-liveness-estimator-dep-7bd… 1/1 Running 0 1h
image-api-mask-estimator-dep-76b958b84b-w7pss 1/1 Running 0 1h
image-api-quality-assessment-estimator-dep-fbf8bc4… 1/1 Running 0 1h
image-api-face-detector-template-extractor-dep-5758… 1/1 Running 0 1h
image-api-verify-matcher-dep-6d66dc4948-lx8j7 1/1 Running 0 1h
Наличие у всех под (pods) статуса Running означает, что все контейнеры успешно запущены.
Ниже приведено краткое описание деплойментов:
- image-api-gateway-dep: обратный прокси-сервер, отвечает за единый доступ к сервисам обработки;
- image-api-face-detector-face-fitter-dep: детекция лица и вычисление антропометрических точек лица и углов поворота головы;
- image-api-body-detector-dep: детекции тела;
- image-api-emotion-estimator-dep: оценка эмоций;
- image-api-age-estimator-dep: оценка возраста;
- image-api-gender-estimator-dep: оценка пола;
- image-api-face-detector-liveness-estimator-dep: оценка принадлежности лица на изображении реальному человеку (liveness);
- image-api--mask-estimator-dep: оценка наличия/отсутствия медицинской маски на лице человека;
- image-api-quality–assessment-estimator-dep: оценка качества изображения;
- image-api-verify-matcher-dep: сравнение двух биометрических шаблонов;
- image-api-template-extractor-dep: извлечение биометрического шаблона лица с изображения.
Настройка DNS
Для обеспечения доступа DNS сервер вашей сети должен содержать запись о том, что домен <host>
доступен по адресу <external_ip_address>
. Значения переменных можно получить из файлов ./cfg/smc.settings.cfg и ./cfg/image-api.values.yaml, заполненных в пункте Конфигурация. Чтобы выполнить данную конфигурацию, обратитесь к администратору вашей сети.
Для целей тестирования можно указать IP-адрес и домен в файле /etc/hosts на Linux или C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts на Windows. Для этого добавьте в конец данного файла новую строку вида <external_ip_address> <host>
, подставив значения соответствующих переменных, и сохраните файл. Обратите внимание, что для редактирования файла hosts необходимо обладать правами администратора.
Для использования Image API с той же машины, где выполнено развертывание, можно воспользоваться скриптом, который автоматически добавит необходимую запись в файл /etc/hosts.
$ echo "<external_ip_address> <host>" | sudo tee -a /etc/hosts
Проверка работы
Для проверки работы выполните команду ниже:
$ ./cli.sh image-api test - http://<host>
Вывод теста должен иметь следующий вид:
face-detector-face-fitter ✓
age-estimator ✓
emotion-estimator ✓
gender-estimator ✓
face-detector-liveness-estimator ✓
mask-estimator ✓
quality-assessment-estimator ✓
face-detector-template-extractor ✓
body-detector ✓
face-detector-template-extractor ✓
face-detector-template-extractor ✓
verify-matcher ✓
Удаление
Для удаления Image API выполните следующую команду:
$ ./cli.sh image-api uninstall
Лицензирование
Установка лицензии
Распакуйте дистрибутив Image API и переместите файл лицензии face_sdk.lic (файл прикреплен к электронному письму) в папку setup.
Обновление лицензии
- Переустановите секреты.
$ ./cli.sh image-api install-secrets
- Удалите релиз из кластера.
$ ./cli.sh image-api uninstall
- Установите релиз в кластер.
$ ./cli.sh image-api install