UPDATE 31.10.: Amazon Alexa - ioBroker Skill läuft aus ?

[drapo]

@crunchip dank dir das kenn ich.
Wollte eure erfahrungen wissen und was ihr nutzt und mit was ihr zufrieden seit und wo ihr allenfalls mehr ram mehr cpu oder dergkeichen einsetzen würdet. Was verwendest du denn

[crunchip]

@drapo nen Geekom AS6 mit unraid, allerdings läuft da ja noch vieeeel mehr

frigate selbst, bei 4 cams

ne Empfehlung rein nur für frigate, so wie es auf der Seite beschrieben ist, ein kleiner miniPC

[Wal]

@drapo ,
ich nutze einen alten HP Elitedesk I5-7500 32GB Ram den ich für 1 Euro gekauft habe.
Die wurden entsorgt, da sie nicht mehr dem Sicherheitsstandard meiner Firma entsprachen. ;-)
Die Teile gibt es aber auch für 80-150 Euro im Netz als Gebrauchtware.
Da läuft jetzt Proxmox mit mittlerweile 8 LXC Containern drauf incl. Frigate und ioBroker, das Teil langweilt sich.
Für die Objekterkennung läuft bei mir eine Coral Dual TPU die incl. Adapter nochmals ca. 150 Euro verschlangen.
Ein Coral-USB für ca. 60-80 Euro genügt.

Edit: Wichtig, trotz 65W TDP und 1TB NVME/1TB SSD/1TB USB-SSD Datentank läuft das Teil mit 22-25W im Schnitt.

[drapo]

@wal dank dir für das feedback. Dann werd ich schauen dass ich was ähnliches finde. Noch was. In der Feigate Beschreibung wird die benutzung von proxmox nicht empfohlen. Bei dir scheint das aber ohne probleme zu funktionieren. Oder hattest du irgendwo schlechte erfahrungen?

[Wal]

@drapo ,
habe Frigate schon über 1Jahr am laufen und konnte bis jetzt noch keine Nachteile entdecken.

[drapo]

@wal alles klar. Zumal du hier alles sauber beschrieben hast wäre es sicherlich eine option ebenfalls auf proxmox zu gehen. Dank dir für deine rückmeldung

[Radi]

@wal Hallo Walter,

nach längerer Abstinenz von Frigate habe ich jetzt erneut mal probiert, das Ganze nach deiner Anleitung zu installieren.
So recht will das aber immer noch nicht rund laufen. FRIGATE meint, so glaube ich, keine Coral-TPU zu erkennen. Verbaut ist jetzt ein M.2 Accelerator with Dual Edge TPU. Vorher hatte ich die einfache TPU verbaut, aber das ganze gar nicht zum Laufen bekommen.
Hier das Log vom Start von Frigate:

2024-01-28 13:30:31.218569409  [INFO] Starting Frigate...
2024-01-28 13:30:32.125243630  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Starting Frigate (0.12.1-367d724)
2024-01-28 13:30:32.150690234  [2024-01-28 13:30:32] peewee_migrate                 INFO    : Starting migrations
2024-01-28 13:30:32.153556313  [2024-01-28 13:30:32] peewee_migrate                 INFO    : There is nothing to migrate
2024-01-28 13:30:32.162656517  [2024-01-28 13:30:32] detector.coral1                INFO    : Starting detection process: 575
2024-01-28 13:30:32.164672673  Process detector:coral1:
2024-01-28 13:30:32.164760541  [2024-01-28 13:30:32] frigate.detectors.plugins.edgetpu_tfl INFO    : Attempting to load TPU as pci:0
2024-01-28 13:30:32.164885429  [2024-01-28 13:30:32] frigate.detectors.plugins.edgetpu_tfl ERROR   : No EdgeTPU was detected. If you do not have a Coral device yet, you must configure CPU detectors.
2024-01-28 13:30:32.165172631  [2024-01-28 13:30:32] detector.coral2                INFO    : Starting detection process: 577
2024-01-28 13:30:32.165544757  Traceback (most recent call last):
2024-01-28 13:30:32.165554583    File "/usr/lib/python3/dist-packages/tflite_runtime/interpreter.py", line 160, in load_delegate
2024-01-28 13:30:32.165556312      delegate = Delegate(library, options)
2024-01-28 13:30:32.165558040    File "/usr/lib/python3/dist-packages/tflite_runtime/interpreter.py", line 119, in __init__
2024-01-28 13:30:32.165560833      raise ValueError(capture.message)
2024-01-28 13:30:32.165565880  ValueError
2024-01-28 13:30:32.165570393  
2024-01-28 13:30:32.165572014  During handling of the above exception, another exception occurred:
2024-01-28 13:30:32.165573076  
2024-01-28 13:30:32.165574405  Traceback (most recent call last):
2024-01-28 13:30:32.165596052    File "/usr/lib/python3.9/multiprocessing/process.py", line 315, in _bootstrap
2024-01-28 13:30:32.165597573      self.run()
2024-01-28 13:30:32.165599180    File "/usr/lib/python3.9/multiprocessing/process.py", line 108, in run
2024-01-28 13:30:32.165600753      self._target(*self._args, **self._kwargs)
2024-01-28 13:30:32.165602288    File "/opt/frigate/frigate/object_detection.py", line 98, in run_detector
2024-01-28 13:30:32.165603923      object_detector = LocalObjectDetector(detector_config=detector_config)
2024-01-28 13:30:32.165610398    File "/opt/frigate/frigate/object_detection.py", line 52, in __init__
2024-01-28 13:30:32.165611916      self.detect_api = create_detector(detector_config)
2024-01-28 13:30:32.165613440    File "/opt/frigate/frigate/detectors/__init__.py", line 24, in create_detector
2024-01-28 13:30:32.165614768      return api(detector_config)
2024-01-28 13:30:32.165616335    File "/opt/frigate/frigate/detectors/plugins/edgetpu_tfl.py", line 37, in __init__
2024-01-28 13:30:32.165617976      edge_tpu_delegate = load_delegate("libedgetpu.so.1.0", device_config)
2024-01-28 13:30:32.165639294    File "/usr/lib/python3/dist-packages/tflite_runtime/interpreter.py", line 162, in load_delegate
2024-01-28 13:30:32.165651721      raise ValueError('Failed to load delegate from {}\n{}'.format(
2024-01-28 13:30:32.165653525  ValueError: Failed to load delegate from libedgetpu.so.1.0
2024-01-28 13:30:32.165654747  
2024-01-28 13:30:32.166393925  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Output process started: 580
2024-01-28 13:30:32.167531932  Process detector:coral2:
2024-01-28 13:30:32.167535028  [2024-01-28 13:30:32] frigate.detectors.plugins.edgetpu_tfl INFO    : Attempting to load TPU as pci:1
2024-01-28 13:30:32.167726773  [2024-01-28 13:30:32] frigate.detectors.plugins.edgetpu_tfl ERROR   : No EdgeTPU was detected. If you do not have a Coral device yet, you must configure CPU detectors.
2024-01-28 13:30:32.168493464  Traceback (most recent call last):
2024-01-28 13:30:32.168501725    File "/usr/lib/python3/dist-packages/tflite_runtime/interpreter.py", line 160, in load_delegate
2024-01-28 13:30:32.168502975      delegate = Delegate(library, options)
2024-01-28 13:30:32.168504312    File "/usr/lib/python3/dist-packages/tflite_runtime/interpreter.py", line 119, in __init__
2024-01-28 13:30:32.168505459      raise ValueError(capture.message)
2024-01-28 13:30:32.168515052  ValueError
2024-01-28 13:30:32.168537189  
2024-01-28 13:30:32.168538362  During handling of the above exception, another exception occurred:
2024-01-28 13:30:32.168539185  
2024-01-28 13:30:32.168540152  Traceback (most recent call last):
2024-01-28 13:30:32.168576991    File "/usr/lib/python3.9/multiprocessing/process.py", line 315, in _bootstrap
2024-01-28 13:30:32.168578091      self.run()
2024-01-28 13:30:32.168579237    File "/usr/lib/python3.9/multiprocessing/process.py", line 108, in run
2024-01-28 13:30:32.168580303      self._target(*self._args, **self._kwargs)
2024-01-28 13:30:32.168581466    File "/opt/frigate/frigate/object_detection.py", line 98, in run_detector
2024-01-28 13:30:32.168582588      object_detector = LocalObjectDetector(detector_config=detector_config)
2024-01-28 13:30:32.168592956    File "/opt/frigate/frigate/object_detection.py", line 52, in __init__
2024-01-28 13:30:32.168594726      self.detect_api = create_detector(detector_config)
2024-01-28 13:30:32.168596518    File "/opt/frigate/frigate/detectors/__init__.py", line 24, in create_detector
2024-01-28 13:30:32.168597864      return api(detector_config)
2024-01-28 13:30:32.168599747    File "/opt/frigate/frigate/detectors/plugins/edgetpu_tfl.py", line 37, in __init__
2024-01-28 13:30:32.168601251      edge_tpu_delegate = load_delegate("libedgetpu.so.1.0", device_config)
2024-01-28 13:30:32.168602439    File "/usr/lib/python3/dist-packages/tflite_runtime/interpreter.py", line 162, in load_delegate
2024-01-28 13:30:32.168603549      raise ValueError('Failed to load delegate from {}\n{}'.format(
2024-01-28 13:30:32.168604616  ValueError: Failed to load delegate from libedgetpu.so.1.0
2024-01-28 13:30:32.168605486  
2024-01-28 13:30:32.170047019  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Camera processor started for garage_vorn: 583
2024-01-28 13:30:32.172816130  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Camera processor started for hof_haus: 585
2024-01-28 13:30:32.175955252  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Camera processor started for hof_laube: 586
2024-01-28 13:30:32.178686414  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Camera processor started for garage_hinten: 588
2024-01-28 13:30:32.181556494  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Camera processor started for laube_maeher: 590
2024-01-28 13:30:32.184597814  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Camera processor started for laube_Garten: 591
2024-01-28 13:30:32.187944215  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Camera processor started for garage_hinten_innen: 593
2024-01-28 13:30:32.190958400  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Capture process started for garage_vorn: 594
2024-01-28 13:30:32.194004536  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Capture process started for hof_haus: 598
2024-01-28 13:30:32.196950398  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Capture process started for hof_laube: 602
2024-01-28 13:30:32.200098151  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Capture process started for garage_hinten: 608
2024-01-28 13:30:32.203626557  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Capture process started for laube_maeher: 614
2024-01-28 13:30:32.207971269  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Capture process started for laube_Garten: 631
2024-01-28 13:30:32.212493902  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    INFO    : Capture process started for garage_hinten_innen: 677
2024-01-28 13:30:32.305915429  [2024-01-28 13:30:32] frigate.app                    WARNING : The current SHM size of 67.1MB is too small, recommend increasing it to at least 114.69999999999997MB.

Die Ausgabe beim Test der Coral-TPU im Container scheinen zu passen:

frigate@frigate:~$ lspci -nn | grep 089a
01:00.0 System peripheral [0880]: Global Unichip Corp. Coral Edge TPU [1ac1:089a]
frigate@frigate:~$ ls /dev/apex_0
/dev/apex_0
frigate@frigate:~$ ls /dev/apex_1
/dev/apex_1
frigate@frigate:~$ 

Wo könnte ich da noch etwas verbogen haben? Für einen Ratschlag wäre ich dankbar.

Edit: so sieht die Systeminfo aus:

Ralf

[Wal]

@radi ,
bei dir wird schon mal nur eine TPU angezeigt, deswegen kannst du auch nur eine durchreichen.

frigate@frigate:~$ lspci -nn | grep 089a
05:00.0 System peripheral [0880]: Global Unichip Corp. Coral Edge TPU [1ac1:089a]
06:00.0 System peripheral [0880]: Global Unichip Corp. Coral Edge TPU [1ac1:089a]

[Radi]

@wal Ich habe wohl eine Kleinigkeit nicht beachtet. Du hast einen Adapter zwischengeschaltet. Das war mir gar nicht aufgefallen. Ich habe die Karte in einem M2 A/E Slot, der eigentlich für BT/WLan-Adapter gedacht ist, stecken. Der Rechner ist ein Gigabyte BRIX Barebone GB-BRi7H-10710. Ich vermute, dass der von dir verlinkte Adapter dafür nicht geeignet ist. Gibt es eine Möglichkeit, die TPU in diesem Rechner zu betreiben oder ist dies doch der richtige Adapter?

[Wal]

In den meisten M2 A/E Slots sind nur 1 Lane durchgeschaltet, deshalb wird nur eine TPU erkannt
Es muss aber auch mit einer TPU gehen, halt nur eine durchreichen.

@radi sagte in Proxmox LXC mit Frigate:

Gibt es eine Möglichkeit, die TPU in diesem Rechner zu betreiben oder ist dies doch der richtige Adapter?

Das kann ich dir nicht sagen, ich habe diesen Rechner nicht. Mit dem verlinkten Adapter, funktioniert die Karte fast in jedem Rechner der einen PCIe x1 Steckplatz hat..

[Tschaeens]

@wal
Hast du zufällig Deepstack auch mit am Laufen?
Suche gerade noch nach einer guten Anleitung.

VG

[Wal]

@tschaeens ,
nein damit habe ich mich noch nicht befasst, falls du es aber zum Laufen bewegen kannst wäre eine Anleitung nicht schlecht. ;-)

[Tschaeens]

@wal
Ich probier heut abend mal mein Glück!
Falls ich es zum Laufen bekomme stell ich gerne eine Anleitung zur Verfügung.
Achja kann ich den proxmox kernel jetzt updaten, weil du mal geschrieben hast, dass dann der coral nicht mehr durchgereicht wird?

[Wal]

@tschaeens sagte in Proxmox LXC mit Frigate:

Achja kann ich den proxmox kernel jetzt updaten, weil du mal geschrieben hast, dass dann der coral nicht mehr durchgereicht wird?

Ich musste auf einen unprivilegierten Container umstellen, danach ging es wieder.
Vor einem Update des Kernels, update ich erst immer dessen Kernelheader (z.Z. "apt install proxmox-headers-6.5.11-8-pve ") damit die initrd ohne Fehler erstellt werden.

[Tschaeens]

@wal
kay vielen Dank. Also mit etwas basteln habe ich es hinbekommen.
Ich habe zu Testzwecken einen neuen lxc mit docker und portainer aufgesetzt. Anschließend folgende zwei Befehle durchgeschickt:

Zuerst Deepstack installieren:

docker run -d \
  --name deepstack \
  -e VISION-DETECTION=True \
  -e VISION-FACE=True \
  -e VISION-SCENE=True \
  -p 5000:5000 \
  -v /opt/deepstack:/datastore \
  -v /opt/deepstack/custom_models:/modelstore/detection \
  deepquestai/deepstack

Danach wird Double Take installiert:

docker run -d \
  --name=double-take \
  --restart=unless-stopped \
  -p 3000:3000 \
  -v /opt/doubletake/storage:/.storage \
  skrashevich/double-take:v1.13.11.8

Als Letztes die config yml in Double Take an eigene Bedürfnisse anpasssen:

# Double Take
# Learn more at https://github.com/skrashevich/double-take/#configuration

mqtt:
  host: IP
  username: XXX
  password: XXX


frigate:
  url: http://IP:5000
  stop_on_match: true
  labels:
    - person
  attempts:
    # number of times double take will request a frigate latest.jpg for facial recognition
    latest: 10
    # number of times double take will request a frigate snapshot.jpg for facial recognition
    snapshot: 10
    # process frigate images from frigate/+/person/snapshot topics
    mqtt: true
    # add a delay expressed in seconds between each detection loop
    delay: 0
  
detectors:
  deepstack:
    url: http://IP:5000

Ich werde als nächstes versuchen das Projekt direkt in Frigate mit rein zu packen, da Frigate ja sowieso bereits im Docker läuft.

[Wal]

@tschaeens ,
in der config.yml von Frigate muss nichts geändert werden ?

[Tschaeens]

@wal
an der Frigate.yaml muss nichts geändert werden. Also bei mir läufts komplett stabil. Double-Take kommt auch im Adapter an.

[Wal]

@tschaeens ,
habs getestet Double Take läuft und kommt im Adapter an, Deepstack funktioniert bei mir noch nicht und wird in Double Take rot angezeigt. Habe den Port nur auf 4000 geändert, da der 5000 ja von frigate genutzt wird.

[Wal]

@tschaeens ,
es läuft nachdem ich einen eigenen LXC in Proxmox für deepstack erstellt habe.
Wie werden die Gesichter der Personen angelernt ?

[Hansi1234]

@wal leg beim Reiter "train" einen Ordner mit zB deinem Namen an. Lade dort Bilder von dir hoch. Wenn er Bilder mit dir erkennt, wird der Ordnernamen dann angezeigt (also dein Name)

EDIT: trainieren musst du die Gesichter noch. Bin nur noch unterwegs, sonst wäre ich ausführlicher