Cultural Japanにおいて指定したIIIFマニフェストを含むアイテムの一覧を返却するAPIを作成しました。 構築したAPIのドキュメントは以下です。 https://petstore.swagger.io/?url=https://api.cultural.jp/v3/api-docs 実行例は以下です。 https://api.cultural.jp/v3/items/urls?manifest=https://iiif.harvardartmuseums.org/manifests/object/215190 APIの開発にあたっては、以下の記事を参考に、express-openapiを利用し、AWS Lambdaを用いて配信しています。 https://www.forcia.com/blog/002471.html Cultural Japanの活用にあたり、参考になりましたら幸いです。
概要 以下の記事を参考に、Hugging FaceモデルをAWS Lambdaでホスティングし、サーバーレス推論を行った備忘録です。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/compute/hosting-hugging-face-models-on-aws-lambda/ また、Lambdaの関数URLとCloudFrontを用いたAPIの提供までを行います。 Hugging FaceモデルをAWS Lambdaでホスティング 準備 この点については冒頭でも紹介した、以下のドキュメントを参考にしています。 https://aws.amazon.com/jp/blogs/compute/hosting-hugging-face-models-on-aws-lambda/ まず以下のコマンドを実行します。venvという仮想環境を作成していますが、この点は必須ではないはずです。 # g c # p s # p # c C i d y o i d l t 仮 t u I p B k o z 想 h r n o n c e 環 o c s i o b e l r 境 n e t n t o o o の a s s o t n - 作 - v l t t t h e a 成 m e l a r s e d と n l a t h m 有 v v t l p r p t i 効 e / h a r t n 化 n b e - t p o p i v i r h j s s n r e e : t v / e r c / r e a q e C t / a n c u q D g t v t i u K t i i i r i . o t o v e r h n a d e T y u - t m h o b i e d e i u . n e n s r c f p t o e e s c d m r n . o e / e d t m a n e x m e w c n t a l s e c n o - - i d p s w e m a i s p e m t : r n p h o t l - v e a i e s w s n / s i z - o i e l n r r a s o o m n - b t m a d h e d a e n m - t i f i n o n i r i s - t t h i r u a a g l t g i i r o n e n g s - - o i f u n a r f c c e e e r s e n n c e e e - d w e i d t h b - y a w t s h - e l a C m D b K d a t - o f o p r e - r h f u o g r g m i n d g e - p f l a o c y e m . e g n i t t s : 注意 ドキュメントでは、この後にcdk deployをするように記載されています。その結果、deployすることができ、lambdaのテストも実行できました。しかし、後述するlambdaの関数URLを発行して利用した際に、いくつかエラーが発生しました。そのため、次の修正を行います。 ...
概要 以下の記事で、AWSサーバーレスアプリケーションによるIIIF Image Serverの構築方法について説明しました。 今回は、サイズが比較的大きい画像を登録し、タイル画像の配信が可能かを確認します。 対象 今回は、『鉱山借区図』（東京大学駒場図書館所蔵）を対象とします。 https://iiif.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/repo/s/ichiko/document/4120a330-2f1c-4e2c-5d48-21aed4d42704 元画像は 300 MB弱のtif画像です。 pyramidal tiled tiffの作成 以下のサイトを参考に、VIPSとImageMagickの両方を試してみました。 https://github.com/samvera-labs/serverless-iiif#creating-tiled-tiffs Using VIPS v i p s t i f f s a v e s o u r c e _ i m a g e . t i f o u t p u t _ i m a g e . t i f - t i l e - p y r a m i d - c o m p r e s s i o n j p e g - t i l e - w i d t h 2 5 6 - t i l e - h e i g h t 2 5 6 Using ImageMagick c o n v e r t s o u r c e _ i m a g e . t i f - d e f i n e t i f f : t i l e - g e o m e t r y = 2 5 6 x 2 5 6 - c o m p r e s s j p e g ' p t i f : o u t p u t _ i m a g e . t i f ' 結果、VIPSの場合は 35.6 MB、ImageMagickの場合は 107.4 MB になりました。 ...
概要 AWS LambdaとDockerとpyvipsを用いて、S3に格納された画像から、Pyramid Tiled Tiffファイルを作成するイメージを作成しました。 Amazon ECR Public Galleryは以下です。 https://gallery.ecr.aws/nakamura196/lambda-docker-vips-python ソースコードは以下です。 https://github.com/ldasjp8/lambda-docker-vips-python 以下、使用方法について説明します。 Amazon ECRリポジトリの作成 まず、ECRリポジトリを作成します。 次に、「プッシュコマンドの表示」から、コマンドを確認して、イメージをpushします。 以下、コマンドの例です。 g c a d d d i d w o o o t s c c c l k k k c a e e e e l m c r r r o b r n d b t p e a g u a u - e i g s h d t l h t o - d l t c l a X p k o - m X s e g t b X : r i d X / - n l a . / v - a - d g i p m d k i p a b o r t s s d c . h - s a k e u p w - e c b y o d r r . t r o - . c h d c v u o o k i s m n e p - / - r s e l r - - a d e v p s a g i y t s i p t - j o s h 1 p n - o . 8 p n a / u y : m l s t l a a - h a z m e o t o b a n e n d s s a a t . t w - - s d 1 X . o X c c | X o k X m e d . / r o d l - c k a v k r m i e . b p r e d s c a - l r - p o . d y g u o t i s c h n - k o e e n a r . - s - g u t v i s - i t e 1 p r . s n a - a m p m a y e z t o h A n o W a n S w : s l . a - c t p o e a m s s / t s l w a o m r b d d - a s - t d d o i c n k e X r X - X v X i . p d s k - r p . y e t c h r o . n u : s l - a e t a e s s t t - 1 . a m a z o n a w s . c o m 結果、以下のようにイメージがECRリポジトリに表示されます。 ...
概要 AWS Lambdaを用いた物体検出API（Flask + yolov5）の構築を行います。機械学習の推論モデルをAWS Lambdaを用いて構築することにより、コストの軽減を目指します。 以下の記事を参考にさせていただいています。 https://zenn.dev/gokauz/articles/72e543796a6423 リポジトリの内容の更新や、API Gatewayからの利用方法の追記などを行なっています。 Lambdaへの関数登録 以下のGitHubリポジトリをクローンします。 g i t c l o n e h t t p s : / / g i t h u b . c o m / l d a s j p 8 / y o l o v 5 - l a m b d a . g i t ローカルで実行する 次に、venvを用いて仮想環境を作成して、モジュールをインストールします。 ...