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了解如何使用甲骨文云基础设施（OCI）视觉、甲骨文函数、API网关和甲骨文自治数据库（ADB）构建实时物体识别视觉模型。本参考架构描述了如何将OCI视觉训练的模型与前端Web应用集成，以使用移动电话摄像头进行实时物体识别。
OCI视觉是一个人工智能（AI）服务，用于执行大规模基于深度学习的图像分析。借助现成的模型，开发人员可以快速将图像识别功能构建到他们的应用程序中，无需机器学习专业知识。
视觉模型使用人工智能使计算机能够从图像中提取信息。此架构使用Terraform脚本创建一个Web应用程序，该应用程序使用OCI视觉模型通过移动电话摄像头进行实时物体识别。
该架构包括一个可选的Web应用程序，开发人员可以使用它进行实时物体识别。Web应用程序设置完成后，用户可以在移动电话上打开Web应用，激活摄像头并拍摄快照。应用程序分析图像并返回图像细节。
一个请求被发送到无服务器函数，以调用OCI视觉服务和数据库（使用Python OCI SDK）。视觉服务随后返回一个带有置信度评分的标签列表，数据库有助于保存可用标签列表的详细信息。函数服务在无需全天候活跃服务或响应时间限制不严格的场景中非常有用（因为函数服务需要预热时间）。
然而，它的好处在于您只需为函数活动的计算时间付费，因此它可以非常具有成本效益。
您可以按原样使用带有Web应用的架构进行快速测试，并使用存储库中的所有资源。您可能还想将视觉模型整合到您自己的租户中，修改脚本以移除提议的前端架构（负载均衡器和Web服务器），并在需要时从您自己的后端服务中使用API网关调用函数。
视觉服务可用于图像分类、物体检测和文档分析。视觉服务包含通用目的的预训练模型，但也可以与数据标注服务一起使用，为您拥有的特定数据创建定制模型。Terraform脚本提供了使用视觉服务的一般架构的访问权限。
以下图表展示了此参考架构。
该架构包含以下组件：
甲骨文云基础设施地域是一个地理上局部的区域，包含一个或多个数据中心，称为可用性域。地域彼此独立，可以相隔很远（跨越国家甚至大洲）。
可用性域是地域内独立的、相互独立的数据中心。每个可用性域中的物理资源与其他可用性域的资源隔离，这提供了故障容忍能力。可用性域不共享基础设施，如电力或冷却系统，或内部可用性域网络。因此，一个可用性域的故障不太可能影响该地域中的其他可用性域。
故障域是一个可用性域内的硬件和基础设施分组。每个可用性域有三个独立电力和硬件的故障域。当您在多个故障域中分布资源时，您的应用程序可以容忍故障域内的物理服务器故障、系统维护和电力故障。
VCN是您在甲骨文云基础设施地域中设置的可定制、软件定义的网络。与传统数据中心网络一样，VCN让您完全控制您的网络环境。VCN可以拥有多个不重叠的CIDR块，您在创建VCN后可以更改它们。您可以将VCN分割成子网，这些子网可以被限制在一个地域或一个可用性域。每个子网由一个连续的
地址范围组成，这些地址与VCN中的其他子网不重叠。您可以在创建后更改子网的大小。子网可以是公共的或私有的。
互联网网关允许VCN中的公共子网与公共互联网之间的流量通行。
NAT网关使VCN中的私有资源能够访问互联网上的主机，而无需将这些资源暴露给来自互联网的入站连接。
甲骨文云基础设施负载均衡服务提供了从单一入口点到后端多个服务器的自动流量分配。
虚拟路由表包含规则，用于将流量从子网路由到VCN外部的目的地，通常通过网关。
甲骨文API网关使您能够发布具有私有端点的API，这些端点在您的网络内部可以访问，并且在需要时可以向公共互联网公开。这些端点支持API验证、请求和响应转换、CORS、身份验证和授权以及请求限制。
甲骨文云基础设施自治数据库是一个完全管理的、预配置的数据库环境，您可以用它来处理事务处理和数据仓库工作负载。您无需配置或管理任何硬件，也无需安装任何软件。甲骨文云基础设施负责创建数据库，以及备份、修补、升级和调优数据库。
甲骨文函数是一个完全托管的、多租户的、高度可扩展的、按需的函数即服务（FaaS）平台。它由Fn项目开源引擎提供动力。函数使您能够部署代码，并直接调用它或响应事件来触发它。甲骨文函数使用托管在甲骨文云基础设施注册表中的Docker容器。
对象存储提供快速访问大量结构化和非结构化数据，包括数据库备份、分析数据和丰富内容，如图像和视频。您可以安全可靠地存储数据，然后直接从互联网或云平台内检索数据。您可以无缝地扩展存储，而不会经历性能或服务可靠性的降级。使用标准存储进行您需要快速、立即和频繁访问的“热”存储。使用归档存储进行您长时间保留且很少或几乎不访问的“冷”存储。
甲骨文云基础设施保险库使您能够集中管理保护数据的加密密钥和您用于安全访问云中资源的秘密凭证。
甲骨文云基础设施视觉是一个用于执行基于深度学习的大规模图像分析的人工智能服务。借助现成的预构建模型，开发人员可以轻松地将图像识别和文字识别集成到他们的应用程序中，无需机器学习（ML）专业知识。
OCI数据标注服务是一个OCI原生服务，允许客户创建和浏览数据集，查看数据记录（文本、图像）并应用标签，以建立AI/ML模型。该服务还提供了旨在帮助标注过程的交互式用户界面。开发人员可以上传原始图像，添加标签，并突出显示图像的区域。通过向图像添加这些标签，生成的数据集可用于训练自定义的图像分类和对象检测模型。
标注完成的记录可以作为行分隔的JSON导出，用于AI/ML模型开发。OCI数据
标注也可以直接从OCI视觉和OCI语言等其他服务访问，作为自定义模型训练工作流的一部分。偏好构建和训练自己的深度学习或自然语言处理模型的数据科学家可以通过OCI数据科学消费已标注的数据集。
用于部署此参考架构的代码在GitHub上可用。您可以从GitHub下载代码到您的电脑，定制代码，并使用Terraform命令行界面部署架构。
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