Oracle Analytics mit Oracle Cloud Infrastructure Vision integrieren
Integrieren Sie Oracle Analytics mit Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Vision, um Bilder oder Videos zu analysieren und Gesichter, Objekte oder Labels auch ohne Fachkenntnisse in maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz zu erkennen. Sie könnten beispielsweise Autos in Fotos oder Gesichter in Videos identifizieren.
Themen:
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Überblick über die Integration von Oracle Analytics mit Vision
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Erforderliche Policys für die Integration von OCI Vision mit Oracle Analytics
- Typischer Workflow beim Integrieren von Oracle Analytics mit Vision
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Verbindung zu Ihrem Oracle Cloud Infrastructure-Mandanten erstellen
- Voraussetzungen für Bilder und Videos zur Analyse mit einem OCI Vision-Modell
-
Bilder oder Videos für die Analyse mit einem OCI Vision-Modell vorbereiten
- Vision-Modell in Oracle Analytics verfügbar machen
Überblick über die Integration von Oracle Analytics mit Vision
Vision ist einer von mehreren Services für künstliche Intelligenz (KI), die von Oracle Cloud Infrastructure bereitgestellt werden. Er gibt Ihnen die Möglichkeit, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz auch ohne Fachkenntnisse in Data Science einzusetzen.
Durch die Integration von Oracle Analytics mit Vision können Sie Bilder und Videos analysieren, um Objekte, Text, Gesichter usw. zu erkennen. Diese KI-Analyse führen Sie aus, indem Sie einen Vision-Service aus einem Datenfluss in Oracle Analytics aufrufen.
Oracle Analytics unterstützt vortrainierte Modelle.
Übersicht
| Analysetyp | Bilder | Videos |
|---|---|---|
| Klassifizierung |  |
 |
| Gesichter | |
|
| Label | |
|
| Objekt | |
|
| Text | |
|
Vortrainierte Modelle
- Gesichtserkennung: Identifizieren Sie, ob Gesichter in Bildern oder Videos vorhanden sind. Beispiel: Sie möchten die Identität von Personen in Bildern verbergen, indem Sie sie verschwommen darstellen. Dazu verwenden Sie die von diesem Modell zurückgegebenen Informationen zu Gesichtspositionen.
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Bildklassifizierung: Weisen Sie Bildern (aber nicht Videos) anhand eines festen Kategoriesets Labels zu.
- Labelerkennung: Identifizieren Sie, ob Labels in Videos vorhanden sind.
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Objekterkennung: Findet Vorkommen realer Objekte oder bestimmter Muster in Bildern oder Videos, z.B. Katzen, Hunde, Fahrräder, Flugzeuge oder Labels.
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Texterkennung: Erkennen Sie Text in Bildern oder Videos. Konvertierten Sie gedruckte oder handschriftliche Texte in ein digitales Format.
Benutzerdefinierte trainierte Modelle
Benutzerdefinierte trainierte Modelle sind kalibriert und optimiert, um Bilder und Muster für bestimmte Zwecke zu erkennen. Beispiel: Ein vortrainiertes Modell kann möglicherweise elektrische Schaltungen identifizieren, aber mit einem benutzerdefiniert trainierten Modell können Sie auch die elektrischen Bauteile der Schaltung identifizieren, wie Widerstände, LEDs, Dioden und Kondensatoren. Siehe Tutorials zu Vision.
Erforderliche Policys für die Integration von OCI Vision mit Oracle Analytics
Richten Sie die erforderlichen Sicherheits-Policys ein, bevor Sie Oracle Analytics mit OCI Vision integrieren.
Der OCI-Benutzer, den Sie in der Verbindung zwischen Oracle Analytics Cloud und Ihrem OCI-Mandanten angeben, muss über Lese-, Schreib- und Löschberechtigungen in dem Compartment verfügen, das die gewünschten OCI-Ressourcen enthält. Stellen Sie sicher, dass der OCI-Benutzer zu einer Benutzergruppe mit den folgenden minimalen OCI-Sicherheits-Policys gehört. Wenn Sie eine Verbindung zu einem OCI-Mandanten aus Oracle Analytics herstellen, können Sie entweder einen OCI-API-Schlüssel oder einen Resource Principal verwenden.
Hinweis:
Oracle Cloud-IDs (OCIDs) sind Ressourcen-IDs, die in OCI verwendet werden.Hinweis:
Um bei Verwendung eines Resource Principals alle Analytics-Instanzen unter einem Compartment aufzunehmen, geben Sie{request.principal.type='analyticsinstance', request.principal.compartment.id='<compartmentA_ocid>'} anstelle von {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} an.| API-Schlüssel-Policys | Resource Principal Policys |
|---|---|
Allow group <group_name> to manage ai-service-vision-family in tenancy |
Allow any-user to manage ai-service-vision-family in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Allow group <group_name> to read buckets in compartment <compartment_name> |
Allow any-user to read buckets in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Allow group <group_name> to manage objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<staging_bucket_name>' |
Allow any-user to manage objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<staging_bucket_name>'} |
Allow group <group_name> to read objects in compartment <compartment_name> where target.bucket.name='<images_bucket_name>' |
Allow any-user to read objects in compartment <compartment_name> where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>', target.bucket.name='<images_bucket_name>'} |
Allow group <group_name> to read objectstorage-namespaces in tenancy |
Allow any-user to read objectstorage-namespaces in tenancy where all {request.principal.id='<analytics_instance_ocid>'} |
Typischer Workflow beim Integrieren von Oracle Analytics mit Vision
Führen Sie diese Aufgaben aus, die zum Integrieren von Oracle Analytics mit Vision sowie zum Durchführen von Objekterkennung, Bildklassifizierung und Texterkennung erforderlich sind.
| Aufgabe | Beschreibung | Weitere Informationen |
|---|---|---|
| Voraussetzungen prüfen | Stellen Sie sicher, dass der Benutzer, der von Oracle Analytics eine Verbindung zum OCI-Mandanten herstellt, über die erforderlichen Sicherheits-Policys verfügt. | Erforderliche Policys für die Integration von OCI Vision mit Oracle Analytics |
| Verbindung zu OCI Vision herstellen | Stellen Sie eine wiederverwendbare Verbindung zum Vision-Service her. | Verbindung zu Ihrem Oracle Cloud Infrastructure-Mandanten erstellen |
| Bilder oder Videos zur Analyse vorbereiten | Prüfen Sie die Voraussetzungen für Bilder und Videos.
Erstellen Sie dann ein Dataset, das die zu analysierenden Bilder oder Videos referenziert, und laden Sie es in Oracle Analytics hoch. |
Voraussetzungen für Bilder und Videos zur Analyse mit einem OCI Vision-Modell Bilder oder Videos für die Analyse mit einem OCI Vision-Modell vorbereiten |
| Modell in Oracle Analytics verfügbar machen | Registrieren Sie ein Vision-Modell in Oracle Analytics, um es für Datenflüsse verfügbar zu machen. | Vision-Modell in Oracle Analytics verfügbar machen |
| Bilder oder Videos verarbeiten | Verwenden Sie einen Datenfluss, um das Vision-Modell zum Analysieren der Bilder oder Videos anzuwenden. | Oracle Cloud Infrastructure Vision-Modelle in Oracle Analytics verwenden |
| Ergebnisse analysieren | Analysieren Sie die Ergebnisse anhand des Datasets, das vom Datenfluss generiert wurde. | Für Modelle zur Objekterkennungs-, Gesichtserkennungs-, Bildklassifizierungs- und Texterkennungsanalyse generierte Ausgabedaten |
Voraussetzungen für Bilder und Videos zur Analyse mit einem OCI Vision-Modell
Erfüllen Sie diese Voraussetzungen, bevor Sie mit der Verarbeitung von Bildern oder Videos mit einem Vision-Modell in Oracle Analytics beginnen.
Überblick
Sie verwenden Buckets in OCI Object Storage, um die Bilder zu speichern, die Sie analysieren möchten. Dann erstellen Sie ein Dataset, um in Oracle Analytics auf diese Bilder zuzugreifen.
Eingabebilder und Vision-Modelle werden meist in demselben Oracle Cloud-Account (Mandant) gespeichert. Falls Ihre Eingabebilder und Vision-Modelle in unterschiedlichen Mandanten gespeichert werden, müssen Sie sicherstellen, dass die Sichtbarkeit des Speicher-Buckets, der die Eingabebilder enthält, auf öffentlich eingestellt ist und dass das Eingabe-Dataset für den Datenfluss individuelle Bild-URLs enthält (wie in Schritt 4 beschrieben). Wie Sie einen Bucket öffentlich machen, erfahren Sie unter Sichtbarkeit eines Buckets ändern.
Bilder
Datenflüsse in Oracle Analytics können bis zu 20.000 Bilder in einem Durchlauf verarbeiten. Wenn mehr als 20.000 Bilder verarbeitet werden müssen, erstellen Sie in OCI Object Storage und Archive Storage mehrere Buckets mit jeweils maximal 20.000 Bildern. Erstellen Sie dann für jeden Bucket ein separates Dataset und einen separaten Datenfluss, und verwenden Sie eine Sequenz, um mehrere Datenflüsse sequenziell zu verarbeiten.
Videos
- Unterstützte Videoformate: .mov, .mp4, .h264, .mkv, .webm.
- Bis zu 20 GB und 10 Stunden Dauer.
- Einzelne Videos können bis zu 1 GB groß sein.
- Jede Oracle Analytics-Datenflussausführung kann etwa 50 Minuten Videodauer verarbeiten. Der genaue Grenzwert hängt von der Größe, der Auflösung und dem Format der Videodatei ab.
Bilder oder Videos für die Analyse mit einem OCI Vision-Modell vorbereiten
Sie verwenden Buckets in OCI Object Storage, um die Bilder zu speichern, die Sie analysieren möchten. Dann erstellen Sie ein Dataset, um in Oracle Analytics auf diese Bilder zuzugreifen.
Eingabebilder und Vision-Modelle werden meist in demselben Oracle Cloud-Account (Mandant) gespeichert. Falls Ihre Eingabebilder und Vision-Modelle in unterschiedlichen Mandanten gespeichert werden, müssen Sie sicherstellen, dass die Sichtbarkeit des Speicher-Buckets, der die Eingabebilder enthält, auf öffentlich eingestellt ist und dass das Eingabe-Dataset für den Datenfluss individuelle Bild-URLs enthält (wie in Schritt 4 beschrieben). Wie Sie einen Bucket öffentlich machen, erfahren Sie unter Sichtbarkeit eines Buckets ändern.
- Navigieren Sie in der OCI-Konsole zu Object Storage und Archive Storage, und erstellen Sie einen neuen Bucket zum Speichern Ihrer Bilder.
- Laden Sie Ihre Bilder oder Videos in den Bucket hoch.
Achten Sie darauf, dass der Bucket keine irrelevanten Dateien enthält. Oracle Analytics verarbeitet jede einzelne Datei im Bucket.Der Bucket kann privat oder öffentlich sein, muss jedoch für den OCI-Benutzer zugänglich sein und die allgemeinen OCI-Limits für Bilder einhalten. Weitere Informationen finden Sie in der OCI-Dokumentation. Sie verwenden den Wert unter URL-Pfad (URI), um Bilder und Videos zu referenzieren.
- Um jedes Bild oder Video in einem Bucket zu verarbeiten, fügen Sie die Bucket-URL einer CSV-Datei hinzu.
- Fügen Sie die Bucket-URL als
Bucket URL-Wert in die CSV-Datei ein.Wenn Sie mehr als 20.000 Bilder haben, erstellen Sie in der Regel mehrere Buckets mit jeweils maximal 20.000 Bildern. Außerdem erstellen Sie für jeden Bucket ein separates Dataset.
- Fügen Sie die Bucket-URL als
- Um Bilder einzeln zu referenzieren, erstellen Sie eine CSV-Datei mit Feldern für ID, Bildname und Dateispeicherort, und füllen Sie die Datei mit den eindeutigen IDs, Namen und URIs der zu analysierenden Bilder auf.
- Um Videos einzeln zu referenzieren, erstellen Sie eine CSV-Datei mit Feldern für ID und URL, und füllen Sie die Datei mit den eindeutigen IDs und URIs der zu analysierenden Videos auf.
Vision-Modell in Oracle Analytics verfügbar machen
Stellen Sie ein Vision-Modell in Oracle Analytics zur Verfügung, damit Sie Bilder oder Videos analysieren können, um Objekterkennung, Bildklassifizierung oder Texterkennung mit Datenflüssen auszuführen.
- Klicken Sie auf der Oracle Analytics-Homepage auf Seitenmenü
, und wählen Sie Modell/Funktion registrieren und dann OCI Vision-Modelle aus. - Klicken Sie im Dialogfeld Vision-Modell registrieren unter Über Verbindung auf die Verbindung, die Sie in Verbindung zu Ihrem Oracle Cloud Infrastructure-Mandanten erstellen erstellt haben.
Eine Liste der verfügbaren Modelle wird angezeigt. - Klicken Sie in der Liste der verfügbaren Modelle auf das Modell, das Sie auf Ihre Bilddaten anwenden möchten.
Beispiel: Um Autos in Fotos zu erkennen, wählen Sie Vortrainiertes Modell für Objekterkennung aus, oder wählen Sie Vortrainiertes Modell für Gesichtserkennung in Videos aus, um Gesichter in Videos zu erkennen.
