🤿Установка зависимостей ML моделей

Статья в разработке

Ниже приведены инструкции установки драйверов и библиотек для актуальной Lacmus YOLO v5 2.2.0. Для других ML моделей версии зависимостей могут отличаться. Полный список зависимостей и их версий вы всегда можете посмотреть в информации о модели окне приложения.

Для коррмекной работы ML моделей вам необходим CPU с поддержкой AVX. Больше подробностей можно узнать в разделе системные требования.

О разновидностях ML моделей и их зависимостях вы можете прочитать тут:

🐙Зоопарк ML Моделей

CPU модели

Windows

Загрузите Microsoft Visual C++ 2019 Redistributable (x64).

Установите, следуя инструкциям установщика.

CudaGPU модели

В данной инструкции рассматривается вариант установки CUDA == 11.6, CuDNN == 8.5.0.96

Инструкция предполагает что вы обладаете GPU от nVidia, а на вашей ОС установлен проприетарный nVidia драйвер.

Linux

Выполните коменду в терминале nvidia-smi:

Sun Aug 15 15:22:37 2021       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 470.57.02    Driver Version: 470.57.02    CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  Quadro T1000       Off   | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   42C    P8     3W /  N/A |    296MiB /  3911MiB |      1%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

Обратите внимание на запись CUDA Version: 11.4. Если ваша версия равняется необходимой то этот шаг вы можете пропустить.

В терминале выполните:

$ sudo apt update
$ wget -O /tmp/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.0/local_installers/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run
$ sudo sh /tmp/cuda_11.6.0_510.39.01_linux.run

Перезагрузите компьютер

Также может быть полезна официальная документация и официальная страница загрузки.

Windows

Загрузите Microsoft Visual C++ 2019 Redistributable (x64).

Установите, следуя инструкциям установщика.

Загрузие CUDA установщик с официальной страницы, выбрав версию ОС (windows 10 или 11)

Запустите cuda_XXX.exe и установите, следуя инструкциям установщика (при выборе режима - выбирите Exxpress).

Во время установки, запомните путь-установки-CUDA (по умолчанию C:\Program Files\NVIDA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6)

Откройте Панель у правления->Система и безопасность->Систма->Дополнительные параметры системы (Control Panel ->System and Security->System->Advanced System settings) и выберете пункт Переменные окружения (Environment Variables).

Выбирете переменную PATH, и нажмите Редактировать (Edit). Добавте туда строчки:

• путь-установки-CUDA\bin

• путь-установки-CUDA\libnvvp

Перезагрузите компьютер

Также может быть полезна официальная документация.

AnyGPU модели (Direct.ML)

Windows

Загрузите Microsoft Visual C++ 2019 Redistributable (x64).

Установите, следуя инструкциям установщика.