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
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。
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
1pip install -U boto3Start
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。
1start_model.py2#Copyright 2020 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.34import boto356def start_model(project_name, model_version, min_inference_units):78 client=boto3.client('lookoutvision')910 try:1112# Start the model1314 print('Starting model version ' + model_version + ' for project ' + project_name )15 response=client.start_model(ProjectName=project_name,16 ModelVersion=model_version,17 MinInferenceUnits=min_inference_units)18 print('Status: ' + response['Status'])1920 except Exception as e:21 print(e)2223 print('Done...')2425def main():26 project='test'27 model_version='1'28 min_inference_units=1 29 start_model(project, model_version, min_inference_units)3031if __name__ == "__main__":32 main()状態が「STARTING_HOSTING」となります。
1$ python start_model.py2Starting model version 1 for project test3Status: STARTING_HOSTING4Done...Describe
モデルを開始したら、状態を確認しましょう。
1describe_model.py2#Copyright 2020 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.34import boto35import json67def describe_models(project_name):89 client=boto3.client('lookoutvision')1011 try:12 #list models13 response=client.list_models(ProjectName=project_name)14 print('Project: ' + project_name)15 for model in response['Models']:16 print('Version: ' + model['ModelVersion'])17 print('ARN: ' + model['ModelArn'])18 if 'Description' in model:19 print('Description: ' + model['Description'])20 print('Status: ' + model['Status'])21 print('Status Message: ' + model['StatusMessage'])2223# get model description2425 model_description=client.describe_model(ProjectName=project_name,ModelVersion=model['ModelVersion'])26 print('Status: ' + model_description['ModelDescription']['Status'])27 print('Message: ' + model_description['ModelDescription']['StatusMessage'])2829 if 'Performance' in model_description['ModelDescription']:30 print('Recall: ' + str(model_description['ModelDescription']['Performance']['Recall']))31 print('Precision: ' + str(model_description['ModelDescription']['Performance']['Precision']))3233 if 'OutputConfig' in model_description['ModelDescription']:34 print('Output config: ' + str(model_description['ModelDescription']['OutputConfig']))35 print()3637 print('Done...')3839 except Exception as e:40 print(e) 4142def main():43 project_name='test'44 describe_models(project_name)4546if __name__ == "__main__":47 main()状態が「STARTING_HOSTING」となっています。
1$ python describe_model.py2Project: test3Version: 14ARN: arn:aws:lookoutvision:us-east-1:xxxxxxxxxxxx:model/test/15Status: STARTING_HOSTING6Status Message: Hosting starting.7Status: STARTING_HOSTING8Message: Hosting starting.9Recall: 0.909090936183929410Precision: 0.90909093618392941112Output config: {'S3Location': {'Bucket': 'lookoutvision-us-east-1-xxxxxxxxxx', 'Prefix': 'project/test/model/'}}1314Done...「HOSTED」になれば使用可能です。
1Project: test2Version: 13ARN: arn:aws:lookoutvision:us-east-1:xxxxxxxxxxxx:model/test/14Status: HOSTED5Status Message: The model is running6Status: HOSTED7Message: The model is running8Recall: 0.90909093618392949Precision: 0.90909093618392941011Output config: {'S3Location': {'Bucket': 'lookoutvision-us-east-1-xxxxxxxxxx', 'Prefix': 'project/test/model/'}}1213Done...もしモデルが停止していた場合は、「TRAINED」となっています。
1$ python describe_model.py2Project: test3Version: 14ARN: arn:aws:lookoutvision:us-east-1:xxxxxxxxxxxx:model/test/15Status: TRAINED6Status Message: The model is ready for hosting7Status: TRAINED8Message: The model is ready for hosting9Recall: 0.909090936183929410Precision: 0.90909093618392941112Output config: {'S3Location': {'Bucket': 'lookoutvision-us-east-1-xxxxxxxxxx', 'Prefix': 'project/test/model/'}}1314Done...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） |
|---|---|
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1detect.py2#Copyright 2020 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.34import boto356def detect_anomalies(project_name,model_version,photo):78 client=boto3.client('lookoutvision')910 #Call DetectAnomalies 1112 with open(photo, 'rb') as image:13 response = client.detect_anomalies(ProjectName=project_name, 1415# ContentType='image/jpeg',1617 ContentType='image/png',18 Body=image.read(),19 ModelVersion=model_version)20 print ('Anomalous?: ' + str(response['DetectAnomalyResult']['IsAnomalous']))21 print ('Confidence: ' + str(response['DetectAnomalyResult']['Confidence']))2223def main():24 project_name='test'25 photo="capsule/test/squeeze/000.png"26 model_version='1'2728 anomalous=detect_anomalies(project_name,model_version,photo)2930if __name__ == "__main__":31 main()正しい予測結果が出ています。
1$ python detect.py2Anomalous?: True3Confidence: 0.99955052137374881$ python detect.py2Anomalous?: False3Confidence: 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。
1botocore.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。
1stop_model.py2#Copyright 2020 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.34import boto356def stop_model(project_name, model_version):78 client=boto3.client('lookoutvision')910 try:1112# Stop the model1314 print('Stopping model version ' + model_version + ' for project ' + project_name )15 response=client.stop_model(ProjectName=project_name,16 ModelVersion=model_version)17 print('Status: ' + response['Status'])1819 except Exception as e:20 print(e)2122 print('Done...')2324def main():25 project='test'26 model_version='1'27 stop_model(project, model_version)2829if __name__ == "__main__":30 main()1$ python stop_model.py2Stopping model version 1 for project test3Status: STOPPING_HOSTING4Done...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。
