はじめに
Amazon AI by ナレコム アドベントカレンダー 2020の20日目の記事です。
前回のAmazon Lookout for Visionで異常検出 その１では、AWSコンソール上でAmazon Lookout for Visionの異常検出プロジェクトを作成し、学習とトライアル検出を行いました。
今回は、boto3を用いて作成したモデルをホスティングし、推論を行ってみましょう。
開発環境
- AWS CLI 2.1.13
- boto3 1.16.40
- Python 3.6
- Windows PC
プライムデーで安かったので、予備PC
— 藤本賢志(ガチ本)@XRKaigi (@sotongshi) October 18, 2020
【基本スペック】
OS：Windows 10 Home 64bit、CPU：インテル Core i7-9750H、GPU：NVIDIA GeForce GTX 1650 Ti Max-Q デザイン 4GB GDDR5、メモリ：16GB（8GB ×2）、SSD：512GB、液晶パネル：15.6インチ、フルHD（1,920×1,080）、リフレッシュレート120Hz pic.twitter.com/S8RIsayFPY
導入
IAMユーザーの作成、AWS CLI & SDKs の設定、AmazonLookoutVisionFullAccessのアクセス権限を与えます。AmazonLookoutVisionFullAccessポリシーが見つからなかったので、作成しました。
AWS CLIとboto3を更新しておきましょう。
Windows での AWS CLI バージョン 2 のインストール、更新、アンインストール
pip install -U boto3
Start
作成したモデルを開始します。プロジェクト名（test）とモデルのバージョン（1）を指定します。
start_model.py
#Copyright 2020 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
import boto3
def start_model(project_name, model_version, min_inference_units):
client=boto3.client('lookoutvision')
try:
# Start the model
print('Starting model version ' + model_version + ' for project ' + project_name )
response=client.start_model(ProjectName=project_name,
ModelVersion=model_version,
MinInferenceUnits=min_inference_units)
print('Status: ' + response['Status'])
except Exception as e:
print(e)
print('Done...')
def main():
project='test'
model_version='1'
min_inference_units=1
start_model(project, model_version, min_inference_units)
if __name__ == "__main__":
main()
状態が「STARTING_HOSTING」となります。
$ python start_model.py
Starting model version 1 for project test
Status: STARTING_HOSTING
Done...
Describe
モデルを開始したら、状態を確認しましょう。
describe_model.py
#Copyright 2020 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
import boto3
import json
def describe_models(project_name):
client=boto3.client('lookoutvision')
try:
#list models
response=client.list_models(ProjectName=project_name)
print('Project: ' + project_name)
for model in response['Models']:
print('Version: ' + model['ModelVersion'])
print('ARN: ' + model['ModelArn'])
if 'Description' in model:
print('Description: ' + model['Description'])
print('Status: ' + model['Status'])
print('Status Message: ' + model['StatusMessage'])
# get model description
model_description=client.describe_model(ProjectName=project_name,ModelVersion=model['ModelVersion'])
print('Status: ' + model_description['ModelDescription']['Status'])
print('Message: ' + model_description['ModelDescription']['StatusMessage'])
if 'Performance' in model_description['ModelDescription']:
print('Recall: ' + str(model_description['ModelDescription']['Performance']['Recall']))
print('Precision: ' + str(model_description['ModelDescription']['Performance']['Precision']))
if 'OutputConfig' in model_description['ModelDescription']:
print('Output config: ' + str(model_description['ModelDescription']['OutputConfig']))
print()
print('Done...')
except Exception as e:
print(e)
def main():
project_name='test'
describe_models(project_name)
if __name__ == "__main__":
main()
状態が「STARTING_HOSTING」となっています。
$ python describe_model.py
Project: test
Version: 1
ARN: arn:aws:lookoutvision:us-east-1:xxxxxxxxxxxx:model/test/1
Status: STARTING_HOSTING
Status Message: Hosting starting.
Status: STARTING_HOSTING
Message: Hosting starting.
Recall: 0.9090909361839294
Precision: 0.9090909361839294
Output config: {'S3Location': {'Bucket': 'lookoutvision-us-east-1-xxxxxxxxxx', 'Prefix': 'project/test/model/'}}
Done...
「HOSTED」になれば使用可能です。
Project: test
Version: 1
ARN: arn:aws:lookoutvision:us-east-1:xxxxxxxxxxxx:model/test/1
Status: HOSTED
Status Message: The model is running
Status: HOSTED
Message: The model is running
Recall: 0.9090909361839294
Precision: 0.9090909361839294
Output config: {'S3Location': {'Bucket': 'lookoutvision-us-east-1-xxxxxxxxxx', 'Prefix': 'project/test/model/'}}
Done...
もしモデルが停止していた場合は、「TRAINED」となっています。
$ python describe_model.py
Project: test
Version: 1
ARN: arn:aws:lookoutvision:us-east-1:xxxxxxxxxxxx:model/test/1
Status: TRAINED
Status Message: The model is ready for hosting
Status: TRAINED
Message: The model is ready for hosting
Recall: 0.9090909361839294
Precision: 0.9090909361839294
Output config: {'S3Location': {'Bucket': 'lookoutvision-us-east-1-xxxxxxxxxx', 'Prefix': 'project/test/model/'}}
Done...
Detect
モデルの状態が「HOSTED」になったら、推論してみましょう。これらの画像をテストしました。
| 異常（capsule/test/squeeze/001.png） | 正常（capsule/test/good/022.png） |
|---|---|
 |
 |
detect.py
#Copyright 2020 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
import boto3
def detect_anomalies(project_name,model_version,photo):
client=boto3.client('lookoutvision')
#Call DetectAnomalies
with open(photo, 'rb') as image:
response = client.detect_anomalies(ProjectName=project_name,
# ContentType='image/jpeg',
ContentType='image/png',
Body=image.read(),
ModelVersion=model_version)
print ('Anomalous?: ' + str(response['DetectAnomalyResult']['IsAnomalous']))
print ('Confidence: ' + str(response['DetectAnomalyResult']['Confidence']))
def main():
project_name='test'
photo="capsule/test/squeeze/000.png"
model_version='1'
anomalous=detect_anomalies(project_name,model_version,photo)
if __name__ == "__main__":
main()
正しい予測結果が出ています。
$ python detect.py
Anomalous?: True
Confidence: 0.9995505213737488
$ python detect.py
Anomalous?: False
Confidence: 0.9181729555130005
モデルが「STARTING_HOSTING」の状態のときに推論した場合、以下のようなエラーが出ます。
botocore.errorfactory.ConflictException: An error occurred (ConflictException) when calling the DetectAnomalies operation: Detect cannot be performed when the resource is in STARTING_HOSTING. The resource must be in HOSTED to perform this action
また、AWSコンソールのLookout for Visionのダッシュボードで検出結果を見ることができます。
最初に異常画像を推論した結果です。
次に正常画像を推論した結果です。ダッシュボードはすぐに更新されます。
Stop
モデルを停止します。停止するまで料金かかるので注意しましょう。
stop_model.py
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import boto3
def stop_model(project_name, model_version):
client=boto3.client('lookoutvision')
try:
# Stop the model
print('Stopping model version ' + model_version + ' for project ' + project_name )
response=client.stop_model(ProjectName=project_name,
ModelVersion=model_version)
print('Status: ' + response['Status'])
except Exception as e:
print(e)
print('Done...')
def main():
project='test'
model_version='1'
stop_model(project, model_version)
if __name__ == "__main__":
main()
$ python stop_model.py
Stopping model version 1 for project test
Status: STOPPING_HOSTING
Done...
まとめ
前回作ったモデルをboto3を用いてホスティングし、推論してみました。これで運用できそうです。