CVAT：使用GPU支持部署分割模型

目錄

• 😺 準備工作
  • 檢查 Docker 安裝
  • 安裝 Nvidia Container Toolkit
  • 設定應用程式環境
• 🐱 部署 Cat
  • 從 GitHub 複製 Cat 存儲庫
  • 建立 Cat 服務和容器
  • 安裝並配置 NCTL
• 🚀 模型部署
  • 部署 YOLO V7 模型
  • 部署 Sam 模型
• 📊 觀察模型效果
  • 使用 Cat 查看模型效果
  • 使用 Sam 分割圖像
• 🎬 其他建議

😺 準備工作

檢查 Docker 安裝

在系統上確認 Docker 是否已安裝正常。

安裝 Nvidia Container Toolkit

安裝 Nvidia Container Toolkit 以支援 GPU 容器。

設定應用程式環境

使用命令配置應用程式環境，安裝 Nvidia Container Toolkit 並配置容器運行時。

🐱 部署 Cat

從 GitHub 複製 Cat 存儲庫

從 GitHub 上複製 Cat 存儲庫，並進入該存儲庫目錄。

建立 Cat 服務和容器

使用 Docker Compose 啟動 Cat 服務和容器，配置 serverless SL 服務。

安裝並配置 NCTL

安裝並配置 NCTL（NVIDIA Command Line Tool）以進行部署。

🚀 模型部署

部署 YOLO V7 模型

使用 serverless SL 部署 YOLO V7 模型，按照 Cat 存儲庫中的模型配置進行部署。

部署 Sam 模型

使用 serverless SL 部署 Sam 模型，提供 GPU 支持。

📊 觀察模型效果

使用 Cat 查看模型效果

在本地主機上透過 Cat 來觀察部署的模型效果。

使用 Sam 分割圖像

使用 Sam 模型對圖像進行分割，觀察分割效果。

🎬 其他建議

探索其他與 Cat 相關的功能，例如自動標註和圖像分割，並嘗試不同的模型部署方法。

部署和使用 Cat 的完整指南

現在，讓我們深入研究如何準備您的系統並成功部署和使用 Cat。如果您對機器學習和圖像處理感興趣，這將是一場精彩的冒險！

檢查 Docker 安裝

在開始之前，確保您的系統已正確安裝了 Docker。您可以通過運行以下命令來測試 Docker 是否正常運行：

docker run hello-world

如果沒有出現任何錯誤，則表示 Docker 安裝成功。

安裝 Nvidia Container Toolkit

為了支持 GPU 容器，我們需要安裝 Nvidia Container Toolkit。請按照 Nvidia 的官方文檔進行安裝和配置。

設定應用程式環境

在開始部署 Cat 之前，我們需要配置應用程式的運行環境。這包括安裝所需的依賴項和工具，以確保一切順利運行。

從 GitHub 複製 Cat 存儲庫

首先，讓我們從 GitHub 上複製 Cat 存儲庫。進入存儲庫目錄並準備進行後續操作。

建立 Cat 服務和容器

現在，我們將使用 Docker Compose 啟動 Cat 服務和容器。請確保已經編輯好了相應的配置文件。

安裝並配置 NCTL

NCTL（NVIDIA Command Line Tool）是一個強大的工具，用於部署機器學習模型。安裝並配置 NCTL 將使我們能夠輕鬆地部署 Cat。

部署 YOLO V7 模型

現在，讓我們來部署第一個模型：YOLO V7。透過 serverless SL，您可以輕鬆地部署模型並開始使用它。

部署 Sam 模型

Sam 模型是另一個強大的機器學習模型，它具有強大的圖像分割功能。讓我們來部署 Sam 模型，並體驗其強大之處。

觀察模型效果

現在，讓我們使用 Cat 來觀察部署的模型效果。通過 Cat 的直觀界面，您可以輕鬆地查看模型的預測結果。

使用 Sam 分割圖像

Sam 模型不僅可以進行圖像分類，還可以進行圖像分割。讓我們來體驗一下 Sam 的分割功能，並查看其效果如