Passez en revue la configuration de navigateur et de compte requise et configurez Deep Learning Studio.
Navigateurs requis
Utilisez Deep Learning Studio dans les navigateurs Web de bureau. L’application n’est pas prise en charge sur les appareils mobiles ou les tablettes. L'application est prise en charge dans les navigateurs répertoriés ci-après. Pour des performances optimales, utilisez la version la plus récente du navigateur applicable.
- Google Chrome
- Microsoft Edge
- Mozilla Firefox
- Safari
Remarque :
Microsoft Internet Explorer 11 n’est pas pris en charge dans la version 10.9.
Configuration requise pour le compte ArcGIS Enterprise
Pour que vous puissiez utiliser Deep Learning Studio, votre compte ArcGIS Enterprise doit remplir les conditions suivantes :
- Pour le rôle Analyste dans Deep Learning Studio et pour accéder à l'ensemble de ses fonctionnalités, vous devez disposer du rôle Publication ou Administration de ArcGIS Enterprise ou d'un rôle personnalisé doté des privilèges suivants :
- Créer, mettre à jour et supprimer (Contenu)
- Publier des couches basées sur les serveurs
- Utiliser les outils d’analyse raster
- Pour l'exemple de rôle Collector dans Deep Learning Studio, vous devez disposer du type d'utilisateur Editor de ArcGIS Enterprise ou d'un rôle personnalisé doté des privilèges suivants :
- Créer, mettre à jour et supprimer (Contenu)
Langues prises en charge
Deep Learning Studio prend en charge toutes les langues prises en charge par ArcGIS Enterprise. La langue utilisée par l’application est déterminée par les paramètres de langue du profil de votre compte.
Configurer Deep Learning Studio
Deep Learning Studio fournit des fonctionnalités de Deep Learning à l’aide du traitement et du stockage distribués dans ArcGIS Enterprise. Procédez comme suit pour configurer Deep Learning Studio dans un déploiement ArcGIS Enterprise.
- Le portail ArcGIS Enterprise doit être configuré pour l’analyse raster. À cette fin, une instance ArcGIS Server fédérée doit être concédée sous licence avec le rôle ArcGIS Image Server et définie comme serveur d’analyse raster. Reportez-vous à la rubrique Configurer ArcGIS Server pour l’analyse raster Deep Learning pour en savoir plus.
Remarque :
Un stockage raster de partage de fichiers doit être inscrit avec le portail ArcGIS Image Server fédéré.
- Deep Learning Studio requiert des paquetages Deep Learning. Voir le Guide d’installation des structures Deep Learning pour ArcGIS Image Server pour des instructions spécifiques.
Remarque :
Le CPU et le GPU de votre serveur d’analyse raster peuvent être utilisés pour le traitement Deep Learning. Si vous prévoyez d’utiliser un GPU dans votre environnement, un GPU NVIDIA avec fonctionnalité de calcul CUDA est requis.
- Pour afficher les détails des traitements de géotraitement, l’administrateur doit définir la journalisation de ArcGIS Image Server au niveau info. Définissez la valeur Message Level (Niveau de message) pour les services de géotraitement suivants sur INFO : RasterAnalysisTools.
- Deep Learning Studio prend en charge les services d'imagerie publiés à partir des versions 10.7 et ultérieures. Les services d'imagerie publiés à partir de versions antérieures ne sont pas pris en charge.
- Vérifiez que Deep Learning Studio est correctement configuré en vérifiant que l'application apparaît dans le lanceur d’applications.
- Configurez et déployez ArcGIS Enterprise pour l’analyse raster.
Un type de partage de fichiers de raster store (répertoire raster) est requis.
- Connectez-vous à ArcGIS Enterprise pour ouvrir la page d’accueil de votre organisation ArcGIS.
- Cliquez sur le bouton Apps Launcher (Lanceur d’applications)
, puis sur le bouton Deep Learning Studio (Deep Learning Studio) pour lancer l'application Deep Learning Studio.Pour que l'application Deep Learning Studio apparaisse automatiquement dans le lanceur d’applications, votre compte doit disposer de privilèges de mise à jour dans ArcGIS Enterprise. Pour accéder à l'ensemble des fonctionnalités de Deep Learning Studio, vous devez disposer des privilèges appropriés pour la création de contenu et la publication de services.
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