iinfer 0.13.1

iinfer: An application that executes AI model files in onnx or mmlab format.

iinfer (Image Inference Application)

• onnx又はmmlabフォーマットのAIモデルファイルを実行するアプリケーションです。
• ドキュメントはこちら。
• このアプリケーションはcmdboxをベースにしています。
• iinferを使用することで、AIモデルを簡単に実行することが出来ます。
• 動作確認したモデルは動作確認済みモデルに記載しています。
• 主なAIタスクは、画像分類、物体検知、領域検知、顔検知、顔認識です。
• 複数の iinfer コマンドの入出力をつなげる、パイプライン処理を行うことが出来ます。
• GUIモードを使用することで、 iinfer コマンド操作を簡単に行うことが出来ます。

iinferの動作イメージ

1. iinfer client は imageファイル や camera から画像を取得し、 推論結果 predict.json を出力します。
2. iinfer server は推論を行うサーバーです。 iinfer client からの要求に応えて、推論結果を iinfer client に返します。
3. iinfer server は予め ai model をロードしておくことで、推論を高速化します。
4. iinfer client と iinfer server は Redis 経由で通信します。
5. iinfer server と Redis は dockerコンテナ を使用して起動させることが出来ます。

インストール方法

• 次のコマンドで iinfer をインストールしてください。
• また、Docker 版の Redis サーバーもインストールしてください。
• 詳細なインストール方法は こちら を参照してください。

docker run -p 6379:6379 --name redis -e REDIS_PASSWORD=password -it ubuntu/redis:latest
pip install iinfer
iinfer -v

• WebモードでSAMLを使用する場合、依存関係のあるモジュールをインストールしてください。

pip install iinfer[saml]
apt-get install -y pkg-config libxml2-dev libxmlsec1-dev libxmlsec1-openssl build-essential libopencv-dev

• Webモードで--agent useを使用する場合、依存関係のあるモジュールをインストールしてください。

pip install "pydantic>=2.0.0,<3.0.0"
pip install "fastmcp>=2.14.0" "mcp>=1.10.0,<2.0.0"
pip install "google-adk>=1.21.0" "litellm"

iinferの使用方法

iinferを使用するには、次のコマンドを実行します:

1. guiモードで利用する場合:

iinfer -m gui -c start

2. コマンドモードで利用する場合

   1. AIモデルのデプロイ:

   # 画像AIモデルのデプロイ
   # 推論タイプはモデルのAIタスクやアルゴリズムに合わせて指定する。指定可能なキーワードは"iinfer -m client -c predict_type_list"コマンド参照。
   iinfer -m client -c deploy -n <任意のモデル名> -f \
                              --model_file <モデルファイル> \
                              --model_conf_file <モデル設定ファイル> \
                              --predict_type <推論タイプ> \
                              --label_file <ラベルファイル>
   
   # デプロイされている画像AIモデルの一覧
   iinfer -m client -c deploy_list -f
   

   2. AIモデルのセッションを開始:

   # 画像AIモデルを起動させて推論可能な状態に(セッションを確保)する
   # use_trackを指定するとObjectDetectionタスクの結果に対して、MOT（Multi Object Tracking）を実行しトラッキングIDを出力する。
   iinfer -m client -c start -n <モデル名> -f \
                             --use_track
   

   3. 推論を実行:

   # 推論を実行する
   # output_previewを指定するとimshowで推論結果画像を表示する（GUI必要）
   iinfer -m client -c predict -n <モデル名> -f \
                               -i <推論させる画像ファイル> \
                               -o <推論結果の画像ファイル> \
                               --output_preview
   
   # カメラキャプチャー画像を元に推論を実行し、クラススコアが0.8以上の物体のみを検出する
   # --stdin --image_type capture で標準入力のキャプチャー画像を推論する
   iinfer -m client -c capture | \
   iinfer -m client -c predict -n <モデル名> \
                               --stdin \
                               --image_type capture \
                               --nodraw | \
   iinfer -m postprocess -c det_filter -f -P \
                               --stdin \
                               --score_th 0.8
   

   4. AIモデルのセッションを開放:

   # 画像AIモデルを停止させてセッションを開放
   iinfer -m client -c stop -n <モデル名> -f
   

Lisence

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