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Dojo_Openshift_HandsOn_4.3-0415.pdf

osonoi
April 15, 2020
280

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  1. 今回はGithub上にあるコードからアプリをOpenShift上にDeployします。① このアプリはIBM Cloud のWatson Visual Recognition(画像認識)を利⽤しています。② K8s Deploy Dockerhub等 Build

    docker レジストリ Dockerfile ソースコード (Node.js) Catalog template (JSON/YAML) S2I Build (OpenShift上でBuild) DevOps Pipeline アプリやミドルウエアといった直接的なソー スではなく、アプリやミドルウエアを OpenShift上どう動かすか、という構成/定義 類を雛型として記述したものです 今回のハンズオンで⾏うこと Github等 Visual Recognition (画像認識) API ① ②
  2. 4-2. OpenShift ワークショップ IBM Watson Visual Recognitionを使った node.jsの画像認識Webアプリ をOpenShift on

    IBM Cloudで実⾏する 【ワークショップ完了後のアプリ画⾯イメージ】 https://github.com/kyokonishito/watson- vr-node ソースはこちら︓
  3. 今回使⽤するIBM Watson API – Visual Recognition 2019年3⽉現在 Watson Assistant アプリケーションに⾃然⾔語インターフェースを追加して

    エンドユーザとのやり取りを⾃動化 Text to Speech テキスト⽂章を⾳声に変換する Speech to Text ⾳声をテキスト⽂章に変換する Visual Recognition 画像コンテンツに含まれる意味を検出する Discovery 先進的な洞察エンジンを利⽤して、デー タの隠れた価値を解明し、回答やトレン ドを発⾒する Discovery News Discovery上に実装され、エンリッチ情報 も付加されたニュースに関する公開デー タセット Personality Insights テキストから筆者の性格を推定する Language Translator テキストを他⾔語へ翻訳を⾏う Natural Language Understanding ⾃然⾔語処理を通じてキーワード抽出、エン ティティー抽出、概念タグ付け、関係抽出な どを⾏う Natural Language Classifier テキスト⽂章の分類を⾏う(質問の意図推定など) Tone Analyzer(⽇本語未対応) テキストから筆者の感情、社交性、⽂体を解析 Knowledge Studio コーディングなしに、業務知識から⽣成した 機械学習モデルで、⾮構造テキストデータか ら洞察を取得(学習⽀援ツール) ⼼理系 ⾔語系 照会応答系 知識探索系 ⾳声系 画像系 https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/services-catalog.html
  4. Watson Visual Recognition (画像認識) 画像認識「⼀般種別」(General Tagging): • 事前学習済みの分類器の出⼒を返す 画像認識「カスタム」: •

    識別を⾏いたいクラスのイメージを事前学習させ、 その分類器の出⼒を返す 事前学習 不要 事前学習 必要 https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/visual-recognition.html 画像に写った物体・情景など様々なものを分析・認識するAIサービス
  5. 操作の流れ 1. ワークショップ⽤の環境へのIBM Cloud ID関連付け 2. IBM Cloud Shellの準備 3.

    Visual Recognitionサービスの作成 4. 資格情報のダウンロード 5. 資格情報のアップロード 6. OpenShiftアプリの作成
  6. 1. ワークショップ⽤のIBM Cloud環境にご⾃⾝の IBM Cloud IDを関連付ける 注意事項 ・ブラウザはFirefoxをご利⽤ください ・本ワークショップ⽤のIBM Cloud環境はセミナー開催時から

    24時間限定でお使いいただけます ・IBM Cloud上で継続的にOpenShiftを検証する環境が 必要な場合は、4-1. OpenShiftをご利⽤ください ・ローカルでOpenShiftを検証する環境を構築されたい場合は、 Appendix. Minishiftをご利⽤ください
  7. 3. Visual Recognitionサービスの作成 Visual Recognitionを新規に作成する⽅は次のページに進んでください。 既に以前に作成済みの⽅は、作成済みのものが使⽤できます。 作成済みの⽅は以下の⼿順を参照しVisual Recognitionの管理の画⾯を表⽰後、 http://ibm.biz/watson-service-screen 当資料「4.

    Visual Recognitionサービスibm-credentials.env のダウンロード」まで進んでく ださい。 ブラウザー上で、新しいタブを開きます。 https://cloud.ibm.com/ にアクセスして、ダッシュボードを開きます。 XXXXXXX – IBM ではなく⾃分のアカウントになっていることを確認し、異なっ ている場合はクリックして変更します
  8. 6.1. プロジェクトを作成する oc new-project watson-vr --display-name="watson-vr" -- description="Sample Watson Visual

    Recognition Node.js app" ターミナルに下記コマンドを⼊⼒し、新しいアプリケーション⽤に新しい プロジェクトを作成します。 (コマンドは1⾏です。コマンドは以下からコピペできます。 https://ibm.box.com/v/openshift-101-command) 6. Openshift アプリの作成 出⼒例:
  9. 6.3 ビルドログを表⽰します oc logs -f bc/watson-vr-node ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒しビルドログを表⽰し、 「 Push successful

    」で終わるまで待ちます。 6.4 ロードバランサーのサービスを作成します oc expose dc watson-vr-node --port=3000 --type=LoadBalancer -- name=watson-vr-node-ingress ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。 (コマンドは1⾏です。コマンドは以下からコピペできます。 https://ibm.box.com/v/openshift-101-command) 6. OpenShiftアプリの作成
  10. 6.5. ロードバランサーのサービスを公開します oc expose service watson-vr-node-ingress ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。 6. OpenShiftアプリの作成 これで完了です!ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏し、その結果を

    参照して、OpenShift で実⾏されているアプリケーションにアクセスでき ます。 oc get route/watson-vr-node-ingress NAME HOST/PORT PATH SERVICES PORT TERMINATION WILDCARD watson-vr-node-ingress watson-vr-node-ingress-watson-vr.openshifttokyo17-0e3e0ef4c9c6d831e8aa6fe01f33bfc4-0002.jp- tok.containers.appdomain.cloud watson-vr-node-ingress 3000 None 以下のような出⼒があった場合は、 watson-vr-node-ingress-watson-vr.openshifttokyo17-0e3e0ef4c9c6d831e8aa6fe01f33bfc4-0002.jp- tok.containers.appdomain.cloud にブラウザでアクセスします。
  11. 6.6 ブラウザーでアプリケーションにアクセスします アプリケーションは表⽰できましたか? ボタンを押して動作確認してみましょう! 「ファイルの選択」から写真を選んだ後、各⻘ボタンを クリックして、Visual Recognitionの結果を確認します。 • Watsonで認識(Watson学習済みモデルを利⽤): •

    Watsonが写真を認識した内容を表⽰します。 • Watsonで認識(カスタムモデルを利⽤): • IBM提供の⾷品に特化したカスタムモデルFoodで認識し たクラスを表⽰します。 ※スマートフォンでの確認 ⼀番下にQRコードが表⽰されているので、それをスマートフォ ンのカメラで読んでアプリケーションのURLにアクセすると、ス マートフォンでも結果を確認できます。 スマートフォンでは「ファイルの選択」ボタンでその場で撮った 写真も認識可能です。
  12. アプリケーション⼀式の削除 oc delete all -lapp= watson-vr-node ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。 プロジェクトの削除 oc delete

    project watson-vr ターミナルに下記のコマンドを⼊⼒し実⾏します。 [オプション]作成したアプリ・プロジェクトの削除 作成したものを削除したい場合のみ下記のコマンドを実⾏してください