Uzamsal analiz kapsayıcısını (Önizleme) yükleyip çalıştırın

Azure Stack Edge, ağ veri aktarımı özelliklerine sahip bir hizmet olarak donanım ve bir AI özellikli sınır bilgi işlem aygıtıdır. Ayrıntılı hazırlık ve kurulum yönergeleri için Azure Stack Edge belgelerinebakın.

En düşük donanım gereksinimleri

• 4 GB sistem RAM 'i
• 4 GB GPU RAM
• 8 çekirdekli CPU
• 1 NVıDıA Tesla T4 GPU
• 20 GB HDD alanı

Önerilen donanım

• 32 GB sistem RAM 'i
• 16 GB GPU RAM
• 8 çekirdekli CPU
• 2 NVıDıA Tesla T4 GPU 'ları
• 50 GB SSD alanı

Bu makalede, aşağıdaki yazılım paketlerini indirip yükleyeceksiniz. Ana bilgisayar, şunları çalıştırabilmelidir (yönergeler için aşağıya bakın):

• NVIDIA grafik sürücüleri ve NVIDIA CUDA araç seti
• NVıDıA MPS için yapılandırma (çok işlem hizmeti).
• Docker CE ve NVIDIA-Docker2
• Azure IoT Edge çalışma zamanı.

Bizim örneğimizde, bir K80 GPU 'SU olan bir NC serisi sanal makinesi kullanacağız.

Azure Stack Edge portalında işlem yapılandırma

Uzamsal analiz, bir AI çözümünü çalıştırmak için Azure Stack ucunun işlem özelliklerini kullanır. İşlem özelliklerini etkinleştirmek için aşağıdakileri yaptığınızdan emin olun:

• Azure Stack Edge cihazınızı bağladınız ve etkinleştirdiniz .
• cihaza erişmek için PowerShell 5,0 veya üzeri bir sürümü çalıştıran bir Windows istemci sisteminiz vardır.
• Bir Kubernetes kümesi dağıtmak için, Azure Stack Edge cihazınızı Azure Portal Yerel Kullanıcı arabirimi aracılığıyla yapılandırmanız gerekir:
  1. Azure Stack Edge cihazınızda işlem özelliğini etkinleştirin. İşlem özelliğini etkinleştirmek için, cihazınızın web arabirimindeki işlem sayfasına gidin.
  2. İşlem için etkinleştirmek istediğiniz bir ağ arabirimi seçin ve ardından Etkinleştir' e tıklayın. Bu, cihazınızda bu ağ arabiriminde bir sanal anahtar oluşturur.
  3. Kubernetes sınama düğümü IP adreslerini ve Kubernetes dış hizmetler IP adreslerini boş bırakın.
  4. Uygula’ya tıklayın. Bu işlem, iki dakika sürebilir.

Bir uç işlem rolü ayarlama ve bir IoT Hub kaynağı oluşturma

Azure Portal, Azure Stack Edge kaynağına gidin. Genel bakış sayfasında veya gezinti listesinde Edge COMPUTE Başlarken düğmesine tıklayın.  Uç Işlem yapılandırma   kutucuğunda Yapılandır' ı tıklatın.

 Edge Işlem yapılandırma   sayfasında, mevcut bir IoT Hub seçin veya yenisini oluşturmayı seçin. Varsayılan olarak, bir IoT Hub kaynağı oluşturmak için standart (S1) Fiyatlandırma Katmanı kullanılır. Boş bir katman IoT Hub kullanmak için, bir tane oluşturun ve ardından seçin. IoT Hub kaynak, Azure Stack Edge kaynağı tarafından kullanılan aynı abonelik ve kaynak grubunu kullanır

Oluştur’a tıklayın. IoT Hub kaynak oluşturma birkaç dakika sürebilir. IoT Hub kaynağı oluşturulduktan sonra, yeni yapılandırmayı göstermek için Edge işlem bölmesini Yapılandır ' ı güncellecektir. Edge işlem rolünün yapılandırıldığını doğrulamak için, Işlem yapılandırma kutucuğunda yapılandırmayı görüntüle ' yi seçin   .

Edge cihazında Edge hesaplama rolü ayarlandığında, iki cihaz oluşturur: bir IoT cihazı ve bir IoT Edge cihaz. Her iki cihaz de IoT Hub kaynağında görüntülenebilir. Azure IoT Edge çalışma zamanı IoT Edge cihazda zaten çalışıyor.

Azure Stack Edge üzerinde MPS 'yi etkinleştirme

bir Windows istemcisinden uzaktan bağlanmak için aşağıdaki adımları izleyin.

1. yönetici olarak bir Windows PowerShell oturumu çalıştırın.

2. Windows Uzaktan Yönetimi hizmetinin istemciniz üzerinde çalıştığından emin olun. Komut istemine şunları yazın:

   winrm quickconfig
   

   daha fazla bilgi için bkz. Windows Uzaktan Yönetimi için yükleme ve yapılandırma.

3. Dosyada kullanılan bağlantı dizesine bir değişken atayın hosts .

   $Name = "<Node serial number>.<DNS domain of the device>"
   

   <Node serial number>Ve <DNS domain of the device> , cihazınızın seri numarasını ve DNS etki alanını değiştirin. Cihazların yerel Web Kullanıcı arabirimindeki cihaz sayfasından SERTIFIKALAR sayfasından ve DNS etki alanından düğüm seri numarası değerlerini alabilirsiniz.

4. Cihazınızın bu bağlantı dizesini istemcinin güvenilen konaklar listesine eklemek için aşağıdaki komutu yazın:

   Set-Item WSMan:\localhost\Client\TrustedHosts $Name -Concatenate -Force
   

5. cihazda bir Windows PowerShell oturumu başlatın:

   Enter-PSSession -ComputerName $Name -Credential ~\EdgeUser -ConfigurationName Minishell -UseSSL
   

   Güven ilişkisiyle ilgili bir hata görürseniz, cihazınıza yüklenen düğüm sertifikasının imzalama zincirinin cihazınıza erişen istemciye de yüklenip yüklenmediğini kontrol edin.

6. İstendiğinde parolayı girin. Yerel Web Kullanıcı arabiriminde oturum açmak için kullanılan parolayı kullanın. Varsayılan yerel Web UI parolası Parola1'dır. Uzak PowerShell kullanarak cihaza başarıyla bağlandığınızda aşağıdaki örnek çıktıyı görürsünüz:

   Windows PowerShell
   Copyright (C) Microsoft Corporation. All rights reserved.
   
   PS C:\WINDOWS\system32> winrm quickconfig
   WinRM service is already running on this machine.
   PS C:\WINDOWS\system32> $Name = "1HXQG13.wdshcsso.com"
   PS C:\WINDOWS\system32> Set-Item WSMan:\localhost\Client\TrustedHosts $Name -Concatenate -Force
   PS C:\WINDOWS\system32> Enter-PSSession -ComputerName $Name -Credential ~\EdgeUser -ConfigurationName Minishell -UseSSL
   
   WARNING: The Windows PowerShell interface of your device is intended to be used only for the initial network configuration. Please engage Microsoft Support if you need to access this interface to troubleshoot any potential issues you may be experiencing. Changes made through this interface without involving Microsoft Support could result in an unsupported configuration.
   [1HXQG13.wdshcsso.com]: PS>
   

Ana bilgisayarınız bir cihaz değilse bu yönergeleri Azure Stack Edge izleyin.

Ana bilgisayara NVIDIA CUDA Toolkit ve Nvidia grafik sürücülerini yükleme

Gerekli Nvidia grafik sürücülerini ve CUDA Toolkit'i yüklemek için aşağıdaki bash betiği kullanın.

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pin
sudo mv cuda-ubuntu1804.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub
sudo add-apt-repository "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/ /"
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda

Makineyi yeniden başlatın ve aşağıdaki komutu çalıştırın.

nvidia-smi

Aşağıdaki çıkışı görmelisiniz.

Ana bilgisayara Docker CE ve nvidia-docker2 yükleme

Docker CE'yi ana bilgisayara yükleyin.

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

nvidia-docker-2 yazılım paketini yükleyin.

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y docker-ce nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

Ana bilgisayarda NVIDIA MPS'yi etkinleştirme

En iyi performans ve kullanım için, ana bilgisayarın GPU'larını NVIDIA Çoklu İşlemci Hizmeti (MPS) için yapılandırabilirsiniz. MpS yönergelerini konak bilgisayarda bir terminal penceresinden çalıştırın.

# Set GPU(s) compute mode to EXCLUSIVE_PROCESS
sudo nvidia-smi --compute-mode=EXCLUSIVE_PROCESS

# Cronjob for setting GPU(s) compute mode to EXCLUSIVE_PROCESS on boot
echo "SHELL=/bin/bash" > /tmp/nvidia-mps-cronjob
echo "PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin" >> /tmp/nvidia-mps-cronjob
echo "@reboot   root    nvidia-smi --compute-mode=EXCLUSIVE_PROCESS" >> /tmp/nvidia-mps-cronjob

sudo chown root:root /tmp/nvidia-mps-cronjob
sudo mv /tmp/nvidia-mps-cronjob /etc/cron.d/

# Service entry for automatically starting MPS control daemon
echo "[Unit]" > /tmp/nvidia-mps.service
echo "Description=NVIDIA MPS control service" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "After=cron.service" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "[Service]" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "Restart=on-failure" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "ExecStart=/usr/bin/nvidia-cuda-mps-control -f" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "[Install]" >> /tmp/nvidia-mps.service
echo "WantedBy=multi-user.target" >> /tmp/nvidia-mps.service

sudo chown root:root /tmp/nvidia-mps.service
sudo mv /tmp/nvidia-mps.service /etc/systemd/system/

sudo systemctl --now enable nvidia-mps.service

Konak Azure IoT Edge yapılandırma

Konak bilgisayara Uzamsal Analiz kapsayıcısı dağıtmak için Standart (S1) veya Ücretsiz (F0) fiyatlandırma katmanını kullanarak bir Azure IoT Hub hizmeti örneği oluşturun.

Azure CLI'sini kullanarak Azure IoT Hub. Uygun olduğunda parametreleri değiştirin. Alternatif olarak, uygulamanın Azure IoT Hub oluşturabilir Azure portal.

curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash

sudo az login

sudo az account set --subscription "<name or ID of Azure Subscription>"

sudo az group create --name "<resource-group-name>" --location "<your-region>"

Kullanılabilir bölgeler için Bölge Desteği'ne bakın.

sudo az iot hub create --name "<iothub-group-name>" --sku S1 --resource-group "<resource-group-name>"

sudo az iot hub device-identity create --hub-name "<iothub-name>" --device-id "<device-name>" --edge-enabled

1.0.9 Azure IoT Edge yüklemeniz gerekir. Doğru sürümü indirmek için şu adımları izleyin:

Ubuntu Server 18.04:

curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/multiarch/prod.list > ./microsoft-prod.list

Oluşturulan listeyi kopyalayın.

sudo cp ./microsoft-prod.list /etc/apt/sources.list.d/

Microsoft GPG ortak anahtarını yükleyin.

curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > microsoft.gpg

sudo cp ./microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/

Cihazınızın paket listelerini güncelleştirin.

sudo apt-get update

1.0.9 yayınlarını yükleyin:

sudo apt-get install iotedge=1.0.9* libiothsm-std=1.0.9*

Ardından, bağlantı dizesi kullanarak ana bilgisayarı IoT Edge bir IoT Hub cihaz olarak kaydedin.

IoT Edge cihazınızı Azure IoT Hub. Bağlantı dizesini daha önce oluşturduğunuz IoT Edge kopyalamanız gerekir. Alternatif olarak, Azure CLI'de aşağıdaki komutu çalıştırabilirsiniz.

sudo az iot hub device-identity connection-string show --device-id my-edge-device --hub-name test-iot-hub-123

Konak bilgisayarda düzenlemek /etc/iotedge/config.yaml için açın. yerine ADD DEVICE CONNECTION STRING HERE bağlantı dizesini kullanın. Dosyayı kaydedin ve kapatın. Konak bilgisayarda IoT Edge yeniden başlatmak için bu komutu çalıştırın.

sudo systemctl restart iotedge

Uzamsal Analiz kapsayıcıyı ana bilgisayarda IoT Modülü olarak Azure portal Azure CLI'dan dağıtın. Portalı kullanıyorsanız görüntü URI'nizi görüntü URI'nizin Azure Container Registry.

Kapsayıcıyı Azure CLI kullanarak dağıtmak için aşağıdaki adımları kullanın.

Uzamsal Analizi çalıştırmak için GPU'ya sahip bir Azure Sanal Makinesi de kullanılabilir. Aşağıdaki örnekte bir K80 GPU'ya sahip NC serisi VM'ler lanmıştır.

Sanal makineyi oluşturma

Sanal Makine Oluşturma sihirbazını Azure portal.

VM'nize bir ad girin ve bölgeyi (ABD) Batı ABD 2.

VM boyutunu bulmak için "Tüm boyutları görüntüle" seçeneğini belirleyerek aşağıda gösterilen "Premium olmayan depolama VM boyutları" listesini görüntüleyebilirsiniz.

Ardından NC6 veya NC6_Promo.

Ardından VM'yi oluşturun. Oluşturulduktan sonra, çalışma Azure portal VM kaynağına gidin Extensions ve sol bölmeden öğesini seçin. Uzantılar penceresini tüm kullanılabilir uzantılarla birlikte getirmek için "Ekle"ye tıklayın. öğesini arayın NVIDIA GPU Driver Extension ve seçin, oluştur'a tıklayın ve sihirbazı tamamlayın.

Uzantı başarıyla uygulandıktan sonra, uzantının vm ana sayfasına Azure portal Connect tıklayın. VM'ye SSH veya RDP aracılığıyla erişilebilir. Görselleştirici penceresini görüntülemeyi etkinleştireceğimiz için RDP yararlı olacaktır (daha sonra açıklanmıştır). RdP erişimini yapılandırmak için bu adımları izleyin ve VM'ye uzak masaüstü bağlantısı açın.

Grafik Sürücülerinin Yüklü Olduğunu Doğrulama

Grafik sürücülerinin başarıyla yük olduğunu doğrulamak için aşağıdaki komutu çalıştırın.

nvidia-smi

Aşağıdaki çıkışı görmelisiniz.

VM'ye Docker CE ve nvidia-docker2 yükleme

Vm'ye Docker CE ve nvidia-docker2 yüklemek için aşağıdaki komutları tek tek çalıştırın.

Docker CE'yi ana bilgisayara yükleyin.

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

nvidia-docker-2 yazılım paketini yükleyin.

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y docker-ce nvidia-docker2

sudo systemctl restart docker

Artık VM'nizi ayarp yapılandırmış olduğunuza göre, sanal makinenizi yapılandırmak için Azure IoT Edge.

VM Azure IoT Edge de yapılandırma

Sanal makinede Uzamsal Analiz kapsayıcısı dağıtmak için Standart (S1) veya Ücretsiz (F0) fiyatlandırma katmanını kullanarak bir Azure IoT Hub hizmeti örneği oluşturun.

Azure CLI'sini kullanarak Azure IoT Hub. Uygun olduğunda parametreleri değiştirin. Alternatif olarak, uygulamanın Azure IoT Hub oluşturabilir Azure portal.

curl -sL https://aka.ms/InstallAzureCLIDeb | sudo bash

sudo az login

sudo az account set --subscription "<name or ID of Azure Subscription>"

sudo az group create --name "<resource-group-name>" --location "<your-region>"

Kullanılabilir bölgeler için Bölge Desteği'ne bakın.

sudo az iot hub create --name "<iothub-name>" --sku S1 --resource-group "<resource-group-name>"

sudo az iot hub device-identity create --hub-name "<iothub-name>" --device-id "<device-name>" --edge-enabled

1.0.9 Azure IoT Edge yüklemeniz gerekir. Doğru sürümü indirmek için şu adımları izleyin:

Ubuntu Server 18.04:

curl https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/multiarch/prod.list > ./microsoft-prod.list

Oluşturulan listeyi kopyalayın.

sudo cp ./microsoft-prod.list /etc/apt/sources.list.d/

Microsoft GPG ortak anahtarını yükleyin.

curl https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > microsoft.gpg

sudo cp ./microsoft.gpg /etc/apt/trusted.gpg.d/

Cihazınızın paket listelerini güncelleştirin.

sudo apt-get update

1.0.9 yayınlarını yükleyin:

sudo apt-get install iotedge=1.0.9* libiothsm-std=1.0.9*

Ardından, bağlantı dizesini kullanarak IoT Edge sanal IoT Hub sanal makineyi bir sanal makine olarak kaydedin.

IoT Edge cihazınızı Azure IoT Hub. Bağlantı dizesini daha önce oluşturduğunuz IoT Edge kopyalamanız gerekir. Alternatif olarak, Azure CLI'de aşağıdaki komutu çalıştırabilirsiniz.

sudo az iot hub device-identity connection-string show --device-id my-edge-device --hub-name test-iot-hub-123

VM'de düzenlemek /etc/iotedge/config.yaml için açın. yerine ADD DEVICE CONNECTION STRING HERE bağlantı dizesini kullanın. Dosyayı kaydedin ve kapatın. Vm'de IoT Edge yeniden başlatmak için bu komutu çalıştırın.

sudo systemctl restart iotedge

Uzamsal Analiz kapsayıcısı, sanal makineden veya Azure CLI'dan IoT Azure portal olarak dağıtın. Portalı kullanıyorsanız görüntü URI'nizi görüntü URI'nizin Azure Container Registry.

Kapsayıcıyı Azure CLI kullanarak dağıtmak için aşağıdaki adımları kullanın.