- リリース ノート
- 概要
- セットアップと構成
- ソフトウェア要件
- ハードウェア要件
- サーバーをデプロイする
- サーバーに接続する
- データ ストレージ
ソフトウェア要件
Computer Vision Server 対応のオペレーティング システムは、次のとおりです。
- Microsoft Windows 10 21H2、Windows 11
- Ubuntu v16.04、v18.04、v20.04、v22.04
- Red Hat Enterprise Linux 8
Windows Computer Vision サーバーは、Windows Subsystem for Linux (WSL) 2 内の Docker を使ったコンテナー ベースのデプロイを使用します。以下をインストールする必要があります。
- WSL 2
- Docker Desktop for Windows または Docker Engine (WSL に直接インストールする場合)
- Nvidia Windows 11 ディスプレイ ドライバー
- Nvidia Container Toolkit
次のリソースを、デプロイ先のマシンにインストールする必要があります。
- CUDA v11.1
- cuDNN8 v8.2.1
- Docker
- Nvidia Container Toolkit
便宜上、UiPath ではこれらの前提条件をインストールするためのスクリプトを用意しています。 このスクリプトは「現状有姿」で提供され、黙示的または明示的な保証はありません。 このスクリプトを使用して前提条件をインストールするには、GPU マシンのターミナルで以下の行を実行します。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/main/ML/ml_prereq_all.sh | sudo bash -s -- --env gpucurl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/main/ML/ml_prereq_all.sh | sudo bash -s -- --env gpuこの行は、上記のリソースを自動的にダウンロードおよびインストールする UiPath がホストするスクリプトを実行します。スクリプトが完了してリソースがインストールされたら、マシン ラーニング モデルのサーバー インスタンスを起動するには、モデルを含む zip ファイルが必要です。この zip ファイルには、エントリ ポイント スクリプトとローカル速度テスト スクリプトが含まれています。
このスクリプトの技術的な詳細については、「UiPath インフラストラクチャの Github リポジトリ」をご覧ください。
次のリソースを、デプロイ先のマシンにインストールする必要があります。
- CUDA v11.1
- cuDNN8 v8.2.1
- Podman
便宜上、UiPath ではこれらの前提条件をインストールするためのスクリプトを用意しています。 このスクリプトは「現状有姿」で提供され、黙示的または明示的な保証はありません。 このスクリプトを使用して前提条件をインストールするには、GPU マシンのターミナルで以下の行を実行します。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/main/ML/ml_prereq_podman_rhel8.sh | sudo bash -s -- --env gpucurl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UiPath/Infrastructure/main/ML/ml_prereq_podman_rhel8.sh | sudo bash -s -- --env gpuこの行は、上記のリソースを自動的にダウンロードおよびインストールする UiPath がホストするスクリプトを実行します。スクリプトが完了してリソースがインストールされたら、マシン ラーニング モデルのサーバー インスタンスを起動するには、モデルを含む zip ファイルが必要です。この zip ファイルには、エントリ ポイント スクリプトとローカル速度テスト スクリプトが含まれています。
このスクリプトの技術的な詳細については、「UiPath インフラストラクチャの Github リポジトリ」をご覧ください。
