AI Inference Server Bedienhandbuch - Manual - AI Inference Server - AI Inference Server is an Industrial Edge App, which activates the IE Devices by embedding the inference function implemented in Python.
Portfolio
Industrial AI
Product
AI Inference Server
Software version
v2.8
Edition
04/2026
Language
Deutsch
Einleitung
Umfang dieses Dokuments
Überblick über Siemens Industrial Edge
Überblick zu Siemens Industrial Edge
Überblick über die industrielle AI@Edge
Übersicht zu Industrial AI@Edge
Einführung von AI‑Modellen auf dem Shopfloor
Siehe auch
Informationen zur Softwarelizenz
Software von Drittanbietern
Versionsinformationen
Versionsverlauf
Software- und Hardware-Einschränkungen
Software- und Hardwarebeschränkungen
Sicherheitsanweisungen
Cybersicherheitsinformationen
Cybersicherheitsinformationen
Hinweis zur allgemeinen Datenschutzverordnung
Hinweis zur Datenschutz‑Grundverordnung
Hinweis zu Siemens Software Analytics
Wie funktioniert es?
Welche Daten sammeln wir und wie nutzen wir sie?
Datenschutz
Siehe auch
Überprüfung der Pipeline-Paketintegrität
Pipeline-Paketintegrität mit SHA‑256-Prüfsummen überprüfen
Überblick
Prüfsumme berechnen
Ungültige Prüfsummen behandeln
Auditierung
Auditing
Überblick
Audit‑Ereignisse aktivieren / deaktivieren
Aktueller Status in dieser Version
Was zu erwarten ist, wenn Auditing aktiviert ist
Was bezüglich der AI Inference Server‑App zu erwarten ist
Fehlersuche
Funktionalität der Software
Einleitung
Introduction
User actions and system response
Mapping and executing the pipeline
Installation eines KI-Inferenzservers
AI Inference Server installieren
Konfigurationsdateien und Zertifikate
app_config.json
config.json
action.json
aimm.crt
Schlüsselwörter, die vom AI Inference Server verwendet werden
Aktivieren von Zertifikaten
Start des KI-Inferenzservers
AI Inference Server starten
Einloggen in das Industrial Edge Device und App starten
Startseite
GPU‑Erkennung
GPU‑Ausführungsausfall auf CPU
Einstellungen, Online-Hilfe, Über und rechtliche Informationen
Einstellungen, Online‑Hilfe, Impressum & rechtliche Informationen
Benutzer‑ und Anwendungseinstellungen
Impressum & rechtliche Informationen
Datenverbindungen
Verbindung konfigurieren
Pipeline-Visualisierung
Registerkarte "Allgemeine Informationen"
Der Kontextbereich
Parallele Schrittausführung bearbeiten
Registerkarte "Eingaben und Ausgaben"
Interne Variablen
Benutzerdefinierte Metriken
Registerkarte "Parameter"
Registerkarte "Statistiken und Visualisierung"
Pipeline‑Einstellungen
Status des Schritts
Status der Pipeline
Import-Konfigurationspaket
Konfigurationspaket importieren
Requirements
Delta‑Upload des Konfigurationspakets
Pipeline von Ihrem lokalen Computer importieren
Pipeline aktivieren
Modell‑/Pipeline‑Parameter nach Bereitstellung des Konfigurationspakets aktualisieren
Ausführung der Pipeline
Pipeline ausführen
Pipeline starten
Pipeline pausieren
Pipeline stoppen
Abbildung der Variablen
Variablen zuordnen
Automatische Zuordnung
PROFINET IO Connector
Databus‑Eingabethemen mit Wildcards
Daten von Ausgangsvariablen, die im Databus behalten werden
Abbildung von Parametern
Parameter zuordnen
Parameter‑Übersicht
Protokollnachrichten
Protokollnachrichten im Runtime‑Modus
Lognachrichten herunterladen
Debug‑Modus
Protokollnachrichten löschen
Siehe auch
Rollenbasierte Zugriffskontrolle
Rollenbasierte Zugriffskontrolle
Vorkonfigurierte Pipeline-Behandlung
Vorkonfigurierte Pipelines verwalten
Fehlende Datenverbindungen
Technische Informationen
Generischer Datenfluss im Inference Server
Allgemeiner Datenfluss im Inference Server
AI Inference Server Datentypunterstützung
AI Inference Server Daten‑Typ‑Unterstützung
Pipeline‑Eingabe – Datenquelle
Databus – Simatic V1
RIB
Pipeline‑Ausgabe – Datensenke
Databus – Simatic V1
RIB
Interne Modell‑Ein‑ und Ausgabetypen
Python‑Skalar‑Typen – Tensor‑Typen
Python‑Array‑Typen – Tensor‑Typen
Tensor‑Typen – Python‑Skalar‑Typen
Array‑Typen
Python‑Zu‑Python‑Schritt‑Umwandlung
Nutzlastmodell zum Lesen und Schreiben von Daten mit SIMATIC S7 Connector-Typ (Bulk-Modus)
Payload-Modell zum Lesen und Schreiben von Daten mit SIMATIC S7 Connector Typ (Bulk‑Modus)
Payload‑Elemente und ihre Beschreibungen
Payload-Beispiel
Mapping-Beispiel
Rückschreiben zum PLC
Nutzlastmodell zum Lesen und Schreiben von Daten mit externem Datenbus
Payload-Modell zum Lesen und Schreiben von Daten mit externem Datenbus
Payload-Beispiel
Zurückschreiben an die PLC
Nutzlastmodell zum Lesen und Schreiben von Daten mit dem Datenbus
Payload-Modell zum Lesen und Schreiben von Daten mit Databus
Payload‑Beispiel
Rückschreiben zum PLC
Datenerfassung vom IE Vision Connector
Datenakquise vom IE Vision Connector
Vision Connector mit hoher Datenrate (ZMQ-basiert, mehrteilige)
Struktur des dict für das ImageSet
Struktur des dict für den Legacy‑Object‑Typ
Mehrteilige Strukturen
Eingang für den ZMQ-Steckertyp
Eingabe für den ZMQ‑Connector‑Typ
Interne Mehrteilnachricht (Topic, Metadaten, Binär)
Interne Mehrteilnachricht (Topic, Binärdaten)
Socket‑Bindung in einer ZMQ‑Datenübertragungs‑App
Vision‑Payload
Nutzlastmodell zum Lesen von PROFINET
Payload‑Modell PROFINET lesen
Payload‑Modell PROFINET‑Konnektor‑Typ (Bulk‑Modus) lesen
Payload‑Modell PROFINET‑Konnektor‑Typ (Zeitreihen‑Modus) lesen
Payload‑Modell PROFINET‑Konnektor‑Typ (binärer Zeitreihen‑Modus) lesen
Datenvorverarbeitung
Daten vorverarbeiten
Struktur des Konfigurationspakets
Inter‑signal‑Ausrichtung mit der Initialwert‑Methode
Inter‑signal‑Ausrichtung mit der Signalreferenz‑Methode
Batch-Modus-Vorverarbeitung
Batch‑Modus vorverarbeiten
Eingabe des Inferenzschritts als NumPy‑Array
Eingabe des Inferenzschritts als Python‑Liste
Begrenzte Unterstützung für dynamische GPU-Tensor-Dimensionen
Begrenzte Unterstützung dynamischer Dimensionen im GPU‑Runtime
Einschränkungen
Rückwärtskompatibilität
Integrierte Funktionalität der KI Python Runtime.
Integrierte Funktionalität des AI Python Runtime
Berichterstellung
Ausnahmebehandlung
Persistenter Speicher für Pipelines
Hauptunterschiede
Siehe auch
Interne Warteschlange
Einleitung
Konfigurationsformat
Konfigurationsbeispiel
Nicht-Root-Nutzer
Nicht‑Root‑Benutzer
Anwendungsprogrammierschnittstelle
AI Inference Server API v2.8.0
Fehlercodes
Systemfehler des AI Inference Server 2.8.0
Systemfehler von AI Inference Server 2.8.0
Fehlercodes
Bekannte Probleme
Bekannte Probleme