Руководство по установке Сервиса инференса MarQus. #
Сервис инференса нейросетевых моделей MarQus для автоматизации процессов распознавания и сортировки различных типов ТБО. #
2023 #
\newpage
Аннотация #
В настоящем документе представлено руководство по установке экземпляра cервиса инференса нейросетевых моделей MarQus.
Развёртывание локально. #
Сервис инференса нейросетевых моделей для автоматизации процессов распознавания и сортировки различных типов ТБО (marqus-video-recotracker) представляет собой набор микросервисов, реализованных и запускаемых в платформе Docker.
Системные требования #
Требования к предустановленному ПО:
- Операционная система: Любой дистрибутив Linux с ядром 5.4 или выше
- CPU: Intel(R) Core(TM) i7-7700K CPU @ 4.20GHz and newer
- RAM: минимум 8 GB
- HDD/SSD: минимум 64 GB
- GPU: Nvidia 1080Ti или новей
- GPU: память не ниже 11264 МБ
- Compiler: GCC 7.3.1 или новей
- CUDA: 11.0 или новей
- Docker: 20.10 или новей
\newpage
Установка и запуск #
Для установки и запуска сервиса необходимо:
- Cкачать образ, используя команду
docker pull harbor.zebrains.team/mlearning/marqus-video-recotracker:latest
- Запустить новый контейнер из образа
docker run --name marqus-video-recotracker -p 8001:8001/tcp -p 8002:8002/tcp harbor.zebrains.team/mlearning/marqus-video-recotracker:latest
- Проверить в браузере
Открыть ссылку http://127.0.0.1:8001
Должны увидеть API сервиса marqus-video-recotracker:
- Проверить эндпоинт /recotracker/info
В Response body должны увидеть информацию о доступности cuda.
"torch_info": {
"cuda.is_available": true
},
Готово, решение запущено.
Если в результате увидим
"torch_info": {
"cuda.is_available": false
},
это означает, что cuda недоступна. Cервис всё равно будет работать, но производительность сервиса упадёт на порядок.