デプロイ
このソリューションをデプロイするには、最初にプロジェクト・ディレクトリを設定する必要があります。
メイン・プロジェクト・ディレクトリの環境変数を定義します。
export PROJECT_DIR=~/morpheus_fraud_detection
mkdir -p $PROJECT_DIR
cd $PROJECT_DIR第1ターミナル: モルフィウス・パイプラインの実行
このコマンドは、Morpheus Pipeline (Docker Container)スイムレーンを起動します。
パイプラインは初期化されてから待機し、データが
Kafka Topic: Inputに到達するまで待機します。cd $PROJECT_DIR/Morpheus
docker run --rm -it --net=host --cap-add=sys_nice \ --runtime=nvidia --gpus=all \ -v $(pwd):/morpheus \ nvcr.io/nvidia/morpheus/morpheus:25.02-runtime bash
# --- INSIDE THE CONTAINER ---
cd /morpheus
conda env update --solver=libmamba -n ${CONDA_DEFAULT_ENV} --file ./conda/environments/examples_cuda-125_arch-$(arch).yaml python examples/gnn_fraud_detection_pipeline/run.py期待される出力: パイプラインを構築すると、Morpheusからのログが表示されます。その後、ハングしたように見えます。これは、現在、積極的にメッセージをリスニングしているため、正しい動作です。
ターミナル2: Kafkaコンシューマの実行
このコマンドは、ホスト環境スイムレーンでPythonコンシューマを起動します。
Kafka Topic: Outputをサブスクライブし、Morpheusパイプラインによって公開された結果を表示します。
cd $PROJECT_DIR
source kafka_env/bin/activate
python3 consumer.py予想される出力: メッセージ
"Listening for fraud detection results..."が表示され、端末が待機します。
ターミナル3: Kafkaプロデューサの実行
このコマンドは、Transaction Dataファイルから読み取るPythonプロデューサを起動します。
Input StreamをKafka Topic: Inputに開始します。このアクションは、エンドツーエンドのフロー全体をトリガーします。
cd $PROJECT_DIR
source kafka_env/bin/activate
python3 producer.py予想される出力: データが公開されると、一連の
"Sent transaction index..."メッセージが表示されます。同時に、第1ターミナル開始データにMorpheusパイプラインが表示され、最終不正アラートが第2ターミナルに表示されます。