Запуск сервисов#

В данном разделе приведены примеры:

Создания таблиц баз данных
Создания бакетов
Запуска контейнеров

Сервисы LUNA PLATFORM должны запускаться в следующем порядке:

Базы данных, балансировщики, HASP сервис и прочие сторонние сервисы
Configurator
Image Store
Accounts
Licenses
Faces
Events
Python Matcher
Python Matcher Proxy. Сервис отключен по умолчанию.
Remote SDK
Handlers
Tasks
Sender
Сервисы видеоаналитики
API
Admin

Следующие сервисы используются, когда требуется обеспечить совместимость с запросами формата LUNA PLATFORM 3:

Следующие сервисы используются, когда требуется обеспечить совместимость с запросами формата LUNA PLATFORM 4:

Рекомендуется запускать контейнеры один за другим и ожидать отображения статуса контейнера "up" (команда docker ps).

Некоторые из этих сервисов не являются обязательными к запуску и можно отключить их использование. Рекомендуется использовать сервисы Events, Tasks, Sender и Admin по умолчанию. См. раздел "Использование необязательных сервисов" для более подробной информации.

При запуске каждого сервиса используются определенные параметры, например, --detach, --network и др. См. раздел "Описание параметров запуска" для получения более подробной информации о всех параметрах запуска сервисов LUNA PLATFORM и баз данных.

См. раздел "Команды Docker" для получения более подробной информации о работе с контейнерами.

Сторонние сервисы#

В данном разделе описывается запуск баз данных в Docker-контейнерах. Они должны быть запущены перед сервисами LP.

InfluxDB#

Для мониторинга сервисов LUNA PLATFORM требуется наличие запущенной базы данных Influx 2.0.8-alpine. Ниже приведены команды по запуску контейнера InfluxDB.

Дополнительную информацию см. в разделе "Мониторинг" в руководстве администратора.

При необходимости можно настроить визуализацию данных мониторинга с помощью сервиса LUNA Dashboards, включающего в себя настроенную систему визуализации данных Grafana. Кроме того, можно запустить инструмент для расширенной работы с логами Grafana Loki. См. инструкцию по запуску LUNA Dashboards и Grafana Loki в разделе "Визуализация мониторинга и логов с помощью Grafana".

Примечание. При необходимости можно использовать внешнюю БД InfluxDB 2.0.8-alpine. В таком случае можно пропустить команду ниже, однако вам придется задать пользовательские настройки для каждого сервиса LUNA PLATFORM.

Используйте команду docker run со следующими параметрами:

docker run \
-e DOCKER_INFLUXDB_INIT_MODE=setup \
-e DOCKER_INFLUXDB_INIT_BUCKET=luna_monitoring \
-e DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME=luna \
-e DOCKER_INFLUXDB_INIT_PASSWORD=password \
-e DOCKER_INFLUXDB_INIT_ORG=luna \
-e DOCKER_INFLUXDB_INIT_ADMIN_TOKEN=kofqt4Pfqjn6o0RBtMDQqVoJLgHoxxDUmmhiAZ7JS6VmEnrqZXQhxDhad8AX9tmiJH6CjM7Y1U8p5eSEocGzIA== \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /var/lib/luna/influx:/var/lib/influxdb2 \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
--name influxdb \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/influxdb:2.0.8-alpine

PostgreSQL#

Примечание. При необходимости можно использовать внешнюю СУБД PostgreSQL. В таком случае можно пропустить команду ниже и выполнить действия из раздела "Конфигурация внешней PostgreSQL".

Используйте следующую команду для запуска PostgreSQL.

docker run \
--env=POSTGRES_USER=luna \
--env=POSTGRES_PASSWORD=luna \
--shm-size=1g \
-v /var/lib/luna/postgresql/data/:/var/lib/postgresql/data/ \
-v /var/lib/luna/current/example-docker/postgresql/entrypoint-initdb.d/:/docker-entrypoint-initdb.d/ \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
--name=postgres \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/postgis-vlmatch:16

-v /var/lib/luna/current/example-docker/postgresql/entrypoint-initdb.d/:/docker-entrypoint-initdb.d/ \ — скрипт "docker-entrypoint-initdb.d" включает в себя команды для создания баз данных сервисов.

-v /var/lib/luna/current/example-docker/postgresql/data/:/var/lib/postgresql/data/ — эта команда позволяет монтировать директорию "data" в контейнер PostgreSQL. Директория на сервере и директория в контейнере будут синхронизированы. Данные PostgreSQL из контейнера будут сохраняться в эту директорию.

--network=host — при необходимости изменить порт для PostgreSQL, следует изменить эту строку на -p 5440:5432. Здесь первый порт 5440 — локальный, а 5432 — порт в контейнере.

Все базы данных для сервисов LP следует создавать вручную, если используется уже установленный PostgreSQL.

Redis#

Примечание. Если у вас уже установлен Redis, пропустите этот шаг.

Примечание. При запуске Redis рекомендуется задавать пароль для повышения безопасности. Это можно сделать, например, с помощью параметра requirepass в конфигурационном файле Redis или же передать пароль через Redis CLI. Далее необходимо указать пароль в соответствующей настройке сервиса, например, в параметре "password" группы "LUNA_ATTRIBUTES_DB" сервиса Events. См. официальную документацию Redis для более подробной информации о задании пароля.

Используйте следующую команду для запуска Redis.

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
--name=redis \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/redis:7.2

Configurator#

Использование необязательных сервисов#

Следующие сервисы необязательны для LP:

Events
Image Store
Tasks
Sender
Handlers
Python Matcher Proxy (отключен по умолчанию)
Lambda (отключен по умолчанию)
Video Manager (отключен по умолчанию)

Работа с сервисом Lambda возможна только при разворачивании сервисов LUNA PLATFORM в Kubernetes. См. подробную информацию в руководстве по разворачиванию LP в Kubernetes.

Эти сервисы можно отключить при отсутствии необходимости в них.

Используйте секцию "ADDITIONAL_SERVICES_USAGE" в настройках сервиса API в сервисе Configurator, чтобы отключить ненужные сервисы.

Можно использовать файл сброса, предоставленный в комплекте поставки, для включения/отключения сервисов перед запуском сервиса Configurator.

vi /var/lib/luna/current/extras/conf/platform_settings.json

Отключение какого-либо из сервисов имеет определенные последствия. См. подробную информацию в разделе "Отключаемые сервисы" руководства администратора.

Создание таблиц базы данных Configurator#

Используйте команду docker run со следующими параметрами для создания таблиц базы данных Configurator.

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /var/lib/luna/current/example-docker/luna_configurator/configs/luna_configurator_postgres.conf:/srv/luna_configurator/configs/config.conf \
-v /var/lib/luna/current/extras/conf/platform_settings.json:/srv/luna_configurator/used_dumps/platform_settings.json \
--network=host \
-v /tmp/logs/configurator:/srv/logs \
--rm \
--entrypoint bash \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-configurator:v.2.2.69 \
-c "python3 ./base_scripts/db_create.py; cd /srv/luna_configurator/configs/configs/; python3 -m configs.migrate --config /srv/luna_configurator/configs/config.conf head; cd /srv; python3 ./base_scripts/db_create.py --dump-file /srv/luna_configurator/used_dumps/platform_settings.json"

/var/lib/luna/current/extras/conf/platform_settings.json — позволяет задавать путь к файлу с конфигурациями LP.

./base_scripts/db_create.py; — создает структуру базы данных.

python3 -m configs.migrate head; — выполняет миграции настроек в базе данных Configurator и устанавливает ревизию для миграции. Ревизия потребуется в процессе обновления на новую сборку LP5.

--dump-file /srv/luna_configurator/used_dumps/platform_settings.json — обновляет настройки в базе данных Configurator значениями из предоставленного файла.

Запуск контейнера Configurator#

Используйте команду docker run со следующими параметрами для запуска Configurator:

docker run \
--env=PORT=5070 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /var/lib/luna/current/example-docker/luna_configurator/configs/luna_configurator_postgres.conf:/srv/luna_configurator/configs/config.conf \
-v /tmp/logs/configurator:/srv/logs \
--name=luna-configurator \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-configurator:v.2.2.69

На данном этапе можно активировать запись логов в файл, если необходимо сохранять их на сервере (см. раздел "Запись логов на сервер").

Image Store#

Запуск контейнера Image Store#

Примечание. Если вы не собираетесь использовать сервис Image Store, не запускайте этот контейнер и отключите использование сервиса в сервисе Configurator. См. раздел "Использование необязательных сервисов".

Используйте следующую команду для запуска сервиса Image Store:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5020 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /var/lib/luna/image_store/:/srv/local_storage/ \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/image-store:/srv/logs \
--name=luna-image-store \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-image-store:v.3.14.33

-v /var/lib/luna/image_store/:/srv/local_storage/ — данные из указанной директории добавляются в Docker-контейнер, когда он запущен. Все данные из указанной директории Docker-контейнера сохраняются в данную директорию.

Если директория с бакетами LP уже создана, укажите ее вместо /var/lib/luna/image_store/.

Создание бакетов#

Бакеты используются для хранения данных в Image Store. Сервис Image Store должен быть запущен перед выполнением команд.

При обновлении с предыдущей версии рекомендуется запустить команды создания бакетов еще раз. Это гарантирует создание всех необходимых бакетов.

Если в процессе запуска приведенных выше команд появляется ошибка со статус-кодом 13006, это означает, что бакет уже создан.

Бакеты в LP можно создавать двумя способами:

с помощью скрипта lis_bucket_create.py, расположенного в контейнере сервиса Image Store
с помощью прямых запросов к сервису Image Store

Скрипт создания бакетов

Запустите данный скрипт для создания основных бакетов:

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/api:/srv/logs \
--rm \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-api:v.6.40.0 \
python3 ./base_scripts/lis_bucket_create.py -ii --luna-config http://localhost:5070/1

Если необходимо задать время хранения объекта в бакете, то можно дополнительно указать количество дней с помощью аргумента --bucket-ttl. См. подробную информацию в разделе "Жизненный цикл объектов" руководства администратора.

Если вы собираетесь использовать сервис Tasks, используйте следующую команду, чтобы дополнительно создать "task-result" в сервисе Image Store:

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/tasks:/srv/logs \
--rm \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-tasks:v.3.24.0 \
python3 ./base_scripts/lis_bucket_create.py -ii --luna-config http://localhost:5070/1

Если вы собираетесь использовать портреты, используйте следующую команду, чтобы дополнительно создать "portraits".

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/api:/srv/logs \
--rm \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-backport3:v.0.11.40 \
python3 ./base_scripts/lis_bucket_create.py -ii --luna-config http://localhost:5070/1

Запросы к сервису Image Store

Для следующих запросов требуется утилита curl.

Бакет "visionlabs-samples" используется для хранения биометрических образцов лиц. Этот бакет требуется для использования LP.

curl -X POST http://127.0.0.1:5020/1/buckets?bucket=visionlabs-samples

Если необходимо задать время хранения объекта в бакете, то можно дополнительно указать количество дней с параметра запроса ttl. См. подробную информацию в разделе "Жизненный цикл объектов" руководства администратора.

Бакет "portraits" используется для хранения портретов. Этот бакет требуется для использования Backport 3.

curl -X POST http://127.0.0.1:5020/1/buckets?bucket=portraits

Бакет "visionlabs-bodies-samples" используется для хранения биометрических образцов тел. Этот бакет требуется для использования LP.

curl -X POST http://127.0.0.1:5020/1/buckets?bucket=visionlabs-bodies-samples

Бакет "visionlabs-image-origin" используется для хранения исходных изображений. Этот бакет требуется для использования LP.

curl -X POST http://127.0.0.1:5020/1/buckets?bucket=visionlabs-image-origin

Бакет "visionlabs-objects" используется для хранения объектов. Этот бакет требуется для использования LP.

curl -X POST http://127.0.0.1:5020/1/buckets?bucket=visionlabs-objects

Бакет "task-result" для сервиса Tasks. Не используйте его, если не собираетесь использовать этот сервис.

curl -X POST http://127.0.0.1:5020/1/buckets?bucket=task-result

Accounts#

Создание базы данных Accounts#

Используйте следующую команду для создания таблиц базы данных Accounts:

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/accounts:/srv/logs \
--rm \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-accounts:v.0.3.40 \
python3 ./base_scripts/db_create.py --luna-config http://localhost:5070/1

Запуск контейнера Accounts#

Используйте следующую команду для запуска сервиса Accounts:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5170 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/accounts:/srv/logs \
--name=luna-accounts \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-accounts:v.0.3.40

Licenses#

Примечание. Для использования триальной лицензии необходимо запускать сервис Licenses на том же сервере, на котором она используется.

Задание настроек лицензии с помощью Configurator#

Выполните действия по заданию настроек для HASP-ключа или Guardant-ключа.

Примечание. Не выполняйте нижеописанные действия если вы уже указали настройки лицензии в разделах "Задание настроек лицензии HASP с помощью дамп-файла" или "Задание настроек лицензии Guardant с помощью дамп-файла".

Задание настроек лицензии HASP#

Примечание. Выполняйте данные действия только если используется лицензия HASP. См. раздел "Задание настроек лицензии Guardant", если используется ключ Guardant.

Для задания адреса сервера лицензирования нужно выполнить следующие действия:

перейдите в интерфейс сервиса Configurator http://<configurator_server_ip>:5070/
введите в поле "Setting name" значение "LICENSE_VENDOR" и нажмите "Apply Filters"
задайте IP-адрес сервера с вашим ключом HASP в поле "server_address" в формате "127.0.0.1".
нажмите "Save"

Обратите внимание, что если лицензия активируется с помощью ключа HASP, то должно быть указано два параметра "vendor" и "server_address". Если вы хотите изменить защиту HASP на Guardant, то необходимо добавить поле "license_id".

Задание настроек лицензии Guardant#

Примечание. Выполняйте данные действия только если используется ключ Guardant. См. раздел "Задание настроек лицензии HASP", если используется ключ HASP.

Для задания адреса сервера лицензирования нужно выполнить следующие действия:

перейдите в интерфейс сервиса Configurator http://<configurator_server_ip>:5070/
введите в поле "Setting name" значение "LICENSE_VENDOR" и нажмите "Apply Filters"
задайте IP-адрес сервера с вашим ключом Guardant в поле "server_address"
задайте идентификатор лицензии в формате 0x<your_license_id>, полученный в разделе "Сохранение идентификатора лицензии" руководства по активации лицензии, в поле "license_id"
нажмите "Save"

Обратите внимание, что если лицензия активируется с помощью ключа Guardant, то должно быть указано три параметра "vendor", "server_address" и "license_id". Если вы хотите изменить защиту Guardant на HASP, то необходимо удалить поле "license_id".

Запуск контейнера Licenses#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5120 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/licenses:/srv/logs \
--name=luna-licenses \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-licenses:v.0.11.1

Faces#

Создание таблиц базы данных Faces#

Используйте следующую команду для создания таблиц базы данных Faces:

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/faces:/srv/logs \
--rm \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-faces:v.4.12.21 \
python3 ./base_scripts/db_create.py --luna-config http://localhost:5070/1

Запуск контейнера Faces#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5030 \
--env=WORKER_COUNT=2 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/faces:/srv/logs \
--name=luna-faces \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-faces:v.4.12.21

Events#

Создание таблиц базы данных Events#

Примечание. Если вы не собираетесь использовать сервис Events, не запускайте этот контейнер и отключите использование сервиса в сервисе Configurator. См. раздел "Использование необязательных сервисов".

Используйте следующую команду для создания таблиц базы данных Events:

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/events:/srv/logs \
--rm \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-events:v.4.16.0 \
python3 ./base_scripts/db_create.py --luna-config http://localhost:5070/1

Запуск контейнера Events#

Примечание. Если вы не собираетесь использовать сервис Events, не запускайте этот контейнер и отключите использование сервиса в сервисе Configurator. См. раздел "Использование необязательных сервисов".

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5040 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/events:/srv/logs \
--name=luna-events \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-events:v.4.16.0

Сервисы Python Matcher#

Для задач сравнения можно использовать либо только сервис Python Matcher, либо дополнительно использовать сервис Python Matcher Proxy, который перенаправляет запросы сравнения либо сервису Python Matcher либо плагинам сравнения. В данном разделе описывается использование Python Matcher без Python Matcher Proxy.

Необходимо использовать сервис Python Matcher Proxy только если собираетесь использовать плагины сравнения. Использование Python Matcher Proxy и запуск соответствующего docker-контейнера описаны в разделе "Использование Python Matcher c Python Matcher Proxy".

См. описание и использование плагинов сравнения в руководстве администратора.

Использование Python Matcher без Python Matcher Proxy#

Сервис Python Matcher со сравнением посредством базы данных Faces включен по умолчанию при запуске.

Сервис Python Matcher со сравнением посредством Events также включен по умолчанию. Его можно отключить, указав "USE_LUNA_EVENTS = 0" в разделе "ADDITIONAL_SERVICES_USAGE" настроек Configurator (см. раздел "Использование необязательных сервисов"). Таким образом, сервис Events не будет использоваться для LUNA PLATFORM.

Python Matcher, который производит сравнение с помощью библиотеки сравнений, включается когда "CACHE_ENABLED" установлен как "true" в настройке "DESCRIPTORS_CACHE".

Для сервисов Python Matcher и Python Matcher Proxy загружается одно изображение.

Запуск контейнера Python Matcher#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5100 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/python-matcher:/srv/logs \
--name=luna-python-matcher \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-python-matcher:v.1.12.0

Remote SDK#

Запуск контейнера Remote SDK#

Вы можете запустить сервис Remote SDK, используя CPU (задано по умолчанию) или GPU.

По умолчанию сервис Remote SDK запускается со всеми включенными эстиматорами и детекторами. При необходимости можно отключить использование некоторых эстиматоров или детекторов при запуске контейнера Remote SDK. Отключение ненужных эстиматоров позволяет экономить оперативную память или память GPU, поскольку при старте сервиса Remote SDK выполняется проверка возможности выполнения указанных оценок и загрузка нейронных сетей в память. При отключении эстиматора или детектора можно также удалить его нейронную сеть из контейнера Remote SDK. См. подробную информацию в разделе "Включение/отключение некоторых эстиматоров и детекторов" руководства администратора.

Запустите сервис Remote SDK, используя одну из следующих команд в соответствии с используемым процессором.

Запуск Remote SDK с использованием CPU#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5220 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/remote-sdk:/srv/logs \
--network=host \
--name=luna-remote-sdk \
--restart=always \
--detach=true \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-remote-sdk:v.0.14.0

Запуск Remote SDK с использованием GPU#

Сервис Remote SDK не использует GPU по умолчанию. Если вы собираетесь использовать GPU, то следует включить его использование для сервиса Remote SDK в сервисе Configurator.

Если необходимо использовать GPU сразу для всех эстиматоров и детекторов, то необходимо использовать параметр "global_device_class" в секции "LUNA_REMOTE_SDK_RUNTIME_SETTINGS". Все эстиматоры и детекторы будут использовать значение данного параметра, если в параметре "device_class" их собственных настроек выставлено значение "global" (по умолчанию).

Если необходимо использовать GPU для определенного эстиматора или детектора, то необходимо использовать параметр "device_class" в секциях вида "LUNA_REMOTE_SDK__SETTINGS.runtime_settings".

См. раздел "Вычисления с помощью GPU" для получения дополнительных требований к использованию GPU.

Используйте следующую команду для запуска сервиса Remote SDK с помощью GPU:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5220 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
--gpus device=0 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/remote-sdk:/srv/logs \
--network=host \
--name=luna-remote-sdk \
--restart=always \
--detach=true \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-remote-sdk:v.0.14.0

--gpus device=0 — параметр указывает используемое устройство GPU и позволяет использовать GPU. Один GPU используется для одного экземпляра Remote SDK. Использование множества GPU для одного экземпляра невозможно.

Запуск облегченной версии Remote SDK#

Можно запустить облегченную версию сервиса Remote SDK, содержащую только конфигурационные файлы без нейронных сетей. Предполагается, что пользователь сам добавит в контейнер необходимые ему нейронные сети.

Запуск облегченной версии сервиса Remote SDK предназначен для продвинутых пользователей.

Для успешного запуска контейнера Remote SDK с пользовательским набором нейронных сетей нужно выполнить следующие действия:

запросить у VisionLabs требуемые нейронные сети
поместить нейронные сети в папку с установленной LUNA PLATFORM
присвоить соответствующие права для файлов нейронных сетей
смонтировать файлы нейронных сетей в папку /srv/fsdk/data контейнера Remote SDK
с помощью аргументов переменной "EXTEND_CMD" явно указать какие из нейронных сетей должны использоваться

Обратите внимание, что с помощью флага "enable-all-estimators-by-default" для переменной "EXTEND_CMD" можно выключить по умолчанию использование всех нейронных сетей (эстиматоров), а затем с помощью специальных флагов явно указывать какие нейронные сети должны быть использованы. Если не указывать данный флаг или выставить значение "--enable-all-estimators-by-default=1", то сервис Remote SDK будет пытаться найти в контейнере все нейронные сети. Если какая-то из нейронных сетей не будет найдена, то сервис Remote SDK не запустится.

Список доступных аргументов для запуска:

Аргумент	Описание
--enable-all-estimators-by-default	включить все эстиматоры по умолчанию
--enable-human-detector	одновременный детектор
--enable-face-detector	детектор лиц
--enable-body-detector	детектор тел
--enable-face-landmarks5-estimator	эстиматор 5 контрольных точек лица
--enable-face-landmarks68-estimator	эстиматор 68 контрольных точек лица
--enable-head-pose-estimator	эстиматор положения головы
--enable-liveness-estimator	эстиматор OneShotLiveness
--enable-fisheye-estimator	эстиматор бочообразной дисторсии (эффекта FishEye)
--enable-face-detection-background-estimator	эстиматор фона изображения
--enable-face-warp-estimator	эстиматор биометрического образца лица
--enable-body-warp-estimator	эстиматор биометрического образца тела
--enable-quality-estimator	эстиматор качества изображения
--enable-image-color-type-estimator	эстиматор типа цвета по лицу
--enable-face-natural-light-estimator	эстиматор естественности освещения
--enable-eyes-estimator	эстиматор глаз
--enable-gaze-estimator	эстиматор направления взгляда
--enable-mouth-attributes-estimator	эстиматор атрибутов рта
--enable-emotions-estimator	эстиматор эмоций
--enable-mask-estimator	эстиматор маски
--enable-glasses-estimator	эстиматор очков
--enable-eyebrow-expression-estimator	эстиматор бровей
--enable-red-eyes-estimator	эстиматор красных глаз
--enable-headwear-estimator	эстиматор головного убора
--enable-basic-attributes-estimator	эстиматор базовых атрибутов
--enable-face-descriptor-estimator	эстиматор извлечения биометрического шаблона лица
--enable-body-descriptor-estimator	эстиматор извлечения биометрического шаблона тела
--enable-body-attributes-estimator	эстиматор атрибутов тел
--enable-people-count-estimator	эстиматор количества людей
--enable-deepfake-estimator	эстиматор Deepfake

См. подробную информацию включении и выключении определенных эстиматоров в разделе "Включение/отключение некоторых эстиматоров и детекторов" руководства администратора.

Ниже приведен пример команды для присвоения прав файлу нейронной сети:

chown -R 1001:0 /var/lib/luna/current/<neural_network_name>.plan

Пример команды запуска контейнера Remote SDK с монтированием нейронных сетей для детекции лиц и извлечения биометрических шаблонов лиц:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5220 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
--env=EXTEND_CMD="--enable-all-estimators-by-default=0 --enable-face-detector=1 --enable-face-descriptor-estimator=1" \
-v /var/lib/luna/current/cnn59b_cpu-avx2.plan:/srv/fsdk/data/cnn59b_cpu-avx2.plan \
-v /var/lib/luna/current/FaceDet_v3_a1_cpu-avx2.plan:/srv/fsdk/data/FaceDet_v3_a1_cpu-avx2.plan \
-v /var/lib/luna/current/FaceDet_v3_redetect_v3_cpu-avx2.plan:/srv/fsdk/data/FaceDet_v3_redetect_v3_cpu-avx2.plan \
-v /var/lib/luna/current/slnet_v3_cpu-avx2.plan:/srv/fsdk/data/slnet_v3_cpu-avx2.plan \
-v /var/lib/luna/current/LNet_precise_v2_cpu-avx2.plan:/srv/fsdk/data/LNet_precise_v2_cpu-avx2.plan \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/remote-sdk:/srv/logs \
--network=host \
--name=luna-remote-sdk \
--restart=always \
--detach=true \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-remote-sdk:v.0.14.0

Handlers#

Примечание. Если вы не собираетесь использовать сервис Handlers, не запускайте этот контейнер и отключите использование сервиса в сервисе Configurator. См. раздел "Использование необязательных сервисов".

Создание таблиц базы данных Handlers#

Используйте следующую команду для создания таблиц базы данных Handlers:

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/handlers:/srv/logs \
--rm \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-handlers:v.3.13.0 \
python3 ./base_scripts/db_create.py --luna-config http://localhost:5070/1

Запуск контейнера Handlers#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5090 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/handlers:/srv/logs \
--name=luna-handlers \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-handlers:v.3.13.0

Tasks#

Примечание. Если вы не собираетесь использовать сервис Tasks, не запускайте контейнер Tasks и контейнер Tasks Worker. Отключите сервис Tasks в сервисе Configurator. См. раздел "Использование необязательных сервисов".

Создание таблиц базы данных Tasks#

Используйте следующую команду для создания таблиц БД Tasks:

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/tasks:/srv/logs \
--rm \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-tasks:v.3.24.0 \
python3 ./base_scripts/db_create.py --luna-config http://localhost:5070/1

Запуск контейнеров Tasks и Tasks Worker#

Образ сервиса Tasks включает в себя сервисы Tasks и Tasks Worker ("рабочие процессы сервиса Tasks"). Они оба должны быть запущены.

Необходимо создать бакет "task-result" для сервиса Tasks перед запуском сервиса. Создание бакетов описано в разделе "Создание бакетов".

Если необходимо использовать задачу Estimator с использованием сетевого диска, то необходимо предварительно смонтировать директорию с изображениями с сетевого диска в специальные директории контейнеров Tasks и Tasks Worker. См. подробную информацию в разделе "Задача Estimator" в руководстве администратора.

Запуск контейнера Tasks worker#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5051 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
--env=SERVICE_TYPE="tasks_worker" \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/tasks-worker:/srv/logs \
--name=luna-tasks-worker \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-tasks:v.3.24.0

Запуск контейнера Tasks#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5050 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/tasks:/srv/logs \
--name=luna-tasks \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-tasks:v.3.24.0

Sender#

Запуск контейнера Sender#

Примечание. Если вы не собираетесь использовать сервис Sender, не запускайте этот контейнер и отключите этот сервис в Configurator. См. раздел "Использование необязательных сервисов".

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5080 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/sender:/srv/logs \
--name=luna-sender \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-sender:v.2.13.0

Сервисы видеоаналитики#

Примечание. Если вы не собираетесь использовать сервисы видеоаналитики, не запускайте контейнер Video Manager и контейнер Video Agent. См. раздел "Использование необязательных сервисов".

Создание таблиц базы данных Video Manager#

Используйте следующую команду для создания таблиц БД Video Manager:

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/video-manager:/srv/logs \
--rm \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-video-manager:v.0.2.8 \
python3 ./base_scripts/db_create.py --luna-config http://localhost:5070/1

Запуск контейнера Video Manager#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5230 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/video-manager:/srv/logs \
--name=luna-video-manager \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-video-manager:v.0.2.8

Запуск контейнера Video Agent#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5240 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/video-agent:/srv/logs \
--name=luna-video-agent \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-video-agent:v.0.5.0

API#

Запуск контейнера API#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5000 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
--name=luna-api \
--restart=always \
--detach=true \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/api:/srv/logs \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-api:v.6.40.0

Создание аккаунта#

Аккаунт создается с помощью HTTP-запроса к ресурсу "create account".

Аккаунт также можно создать с помощью сервиса Admin. Данный способ требует наличия существующих логина и пароль (или логина и пароля по умолчанию) и позволяет создать аккаунты типа "admin". См. подробную информацию в разделе "Сервис Admin" руководства администратора.

Для создания аккаунта с помощью запроса к сервису API необходимо указать следующие обязательные данные:

login — электронный адрес
password — пароль
account_type — тип аккаунта ("user" или "advanced_user")

Создайте аккаунт, используя свои аутентификационные данные.

Пример CURL-запроса к ресурсу "create account":

curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:5000/6/accounts' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "login": "user@mail.com",
  "password": "password",
  "account_type": "user",
  "description": "description"
}'

Необходимо заменить аутентификационные данные из примера на свои.

См. подробную информацию об аккаунтах в разделе "Аккаунты и типы авторизации" руководства администратора.

Для работы с токенами необходимо наличие аккаунта.

Создание расписания задачи GC#

Перед началом работы с LUNA PLATFORM можно создать расписание для задачи Garbage collection.

Для этого следует выполнить запрос "create tasks schedule" к сервису API, указав необходимые правила для расписания.

Пример команды создания расписания для аккаунта из раздела "Создание аккаунта", приведен ниже.

В примере задается расписание для задачи Garbage collection для событий старше 30 дней с удалением БО и исходных изображений. Задача будет повторяться один раз в сутки в 05:30 утра.

curl --location --request POST 'http://127.0.0.1:5000/6/tasks/schedules' \
--header 'Authorization: Basic dXNlckBtYWlsLmNvbTpwYXNzd29yZA==' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "task": {
        "task_type": 4,
        "content": {
            "target": "events",
            "filters": {
                "create_time__lt": "now-30d"
            },
            "remove_samples": true,
            "remove_image_origins": true
        }
    },
    "trigger": {"cron": "30 5 * * *", "cron_timezone": "utc"},
    "behaviour": {"start_immediately": false, "create_stopped": false}
}'

При необходимости можно создать расписание без его автоматической активации. Для этого нужно указать параметр "create_stopped": "true". В таком случае после создания расписания его необходимо активировать вручную с помощью параметра "action" = "start" запроса "patch tasks schedule".

См. подробную информацию в разделе "Запуск задач по расписанию" руководства администратора.

Admin#

Запуск контейнера Admin#

Примечание. Если вы не собираетесь использовать сервис Admin, не запускайте этот контейнер.

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5010 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/admin:/srv/logs \
--name=luna-admin \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-admin:v.5.9.0

Данные о количестве выполненных запросов сохраняются в бакете luna-admin базы данных Influx. Для включения сохранения этих данных требуется выполнить следующую команду:

docker exec -it luna-admin python3 ./base_scripts/influx2_cli.py create_usage_task --luna-config http://127.0.0.1:5070/1

Backport 3#

В данном разделе описывается запуск сервиса Backport 3.

Сервис не обязателен для использования LP5 и требуется только для эмуляции LP 3 API.

Создание бакета Backport 3#

Используйте следующую команду для создания пакета "portraits" для Backport 3:

curl -X POST http://127.0.0.1:5020/1/buckets?bucket=portraits

Создание таблиц базы данных Backport 3#

Используйте следующую команду для создания таблиц базы данных для Backport 3:

docker run \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro  \
-v /tmp/logs/backport3:/srv/logs \
--rm \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-backport3:v.0.11.40 \
python3 ./base_scripts/db_create.py --luna-config http://localhost:5070/1

Запуск контейнера Backport 3#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5140 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
--name=luna-backport3 \
--restart=always \
--detach=true \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/backport3:/srv/logs \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-backport3:v.0.11.40

User Interface 3#

User Interface 3 используется только с сервисом Backport 3.

Запуск контейнера User Interface 3#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=PORT=4100 \
--env=LUNA_API_URL=http://127.0.0.1:5140 \
--name=luna-ui-3 \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna3-ui:v.0.5.14

--env=LUNA_API_URL — URL сервиса Backport 3.

--env=PORT — порт сервиса User Interface 3.

Backport 4#

В данном разделе описывается запуск сервиса Backport 4.

Этот сервис необязателен для использования LP5 и требуется только для эмуляции LP 4 API.

Запуск контейнера Backport 4#

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=CONFIGURATOR_HOST=127.0.0.1 \
--env=CONFIGURATOR_PORT=5070 \
--env=PORT=5130 \
--env=WORKER_COUNT=1 \
--env=RELOAD_CONFIG=1 \
--env=RELOAD_CONFIG_INTERVAL=10 \
--name=luna-backport4 \
--restart=always \
--detach=true \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
-v /tmp/logs/backport4:/srv/logs \
--network=host \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna-backport4:v.1.6.2

User Interface 4#

User Interface 4 используется только с сервисом Backport 4.

Запуск контейнера User Interface 4#

Примечание. Перед запуском контейнера User Interface 4 необходимо наличие аккаунта типа user. Его логин и пароль в формате Base64 будут использованы для работы с пользовательским интерфейсом.

Используйте следующую команду для запуска сервиса:

docker run \
--env=PORT=4200 \
--env=LUNA_API_URL=http://<server_external_ip>:5130 \
--env=BASIC_AUTH=dXNlckBtYWlsLmNvbTpwYXNzd29yZA== \
--name=luna-ui-4 \
--restart=always \
--detach=true \
--network=host \
-v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
dockerhub.visionlabs.ru/luna/luna4-ui:v.0.1.9

--env=PORT — задает порт для запуска User Interface 4.

--env=BASIC_AUTH — задает авторизацию типа Basic для аккаунта, данные которого отображаются в пользовательском интерфейсе. Необходимо перевести login:password, созданные согласно разделу "Создание аккаунта" в формат Base64. Для аккаунта должен быть задан тип user.

--env=LUNA_API_URL — задает URL сервиса Backport 4.

Необходимо использовать внешний IP сервиса, а не локальный хост.
Необходимо указать порт сервиса Backport 4 (5130 задан по умолчанию).