AI 计算机视觉
2022.4
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AI Computer Vision 用户指南
Automation CloudAutomation Cloud Public SectorAutomation SuiteStandalone
Last updated 2024年6月27日

软件要求

Computer Vision 服务器支持的操作系统包括:

  • Microsoft Windows 10 21H2、Windows 11
  • Ubuntu v16.04、v18.04、v20.04、v22.04
  • 红帽企业 Linux 8

Microsoft Windows

Windows Computer Vision 服务器在适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 2 中通过 Docker 使用基于容器的部署。需要安装以下内容:

  • WSL 2
  • 适用于 Windows 的 Docker 桌面或 Docker 引擎(如果直接安装在 WSL 中)
  • Nvidia Windows 11 显示驱动程序
  • Nvidia Container Toolkit

Ubuntu

必须在要部署到的计算机上安装以下资源:

  • CUDA v11.1
  • cuDNN8 v8.2.1
  • Docker
  • Nvidia Container Toolkit

为方便起见,UiPath 提供了一个脚本来安装这些必备程序。 此脚本按“原样”提供,没有任何暗示或显式保证。 要使用此脚本安装必备程序,请在 GPU 计算机的终端中运行以下行:

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
注意: 运行安装脚本后,需要重新启动。

此行运行由 UiPath 托管的脚本,该脚本会自动下载并安装上述资源。 完成脚本并安装资源后,要启动任何机器学习模型的服务器实例,需要包含模型的 zip 文件。 此 zip 文件包含入口点脚本和本地速度测试脚本。

如果您想了解有关此脚本的技术详细信息的更多信息,可以访问 UiPath 基础架构 Github 存储库

Linux RHEL

必须在要部署到的计算机上安装以下资源:

  • CUDA v11.1
  • cuDNN8 v8.2.1
  • Podman

为方便起见,UiPath 提供了一个脚本来安装这些必备程序。 此脚本按“原样”提供,没有任何暗示或显式保证。 要使用此脚本安装必备程序,请在 GPU 计算机的终端中运行以下行:

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
注意: 运行安装脚本后,需要重新启动。

此行运行由 UiPath 托管的脚本,该脚本会自动下载并安装上述资源。 完成脚本并安装资源后,要启动任何机器学习模型的服务器实例,需要包含模型的 zip 文件。 此 zip 文件包含入口点脚本和本地速度测试脚本。

如果您想了解有关此脚本的技术详细信息的更多信息,可以访问 UiPath 基础架构 Github 存储库

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  • Linux RHEL

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