Note:

Instalación de DeepFace en una instancia de HPC de GPU de Ubuntu en Oracle Cloud Infrastructure

Introducción

DeepFace es un software que utiliza la inteligencia artificial (IA) para el reconocimiento y análisis de atributos faciales. Esta tarea requiere una gran capacidad de procesamiento, en la que se utilizan unidades de procesador gráfico (GPU). DeepFace se puede utilizar en varias áreas, como: medios de comunicación, artes, educación, etc., sin ninguna amenaza para la seguridad y la privacidad.

Nota: Oracle no tiene ninguna relación con el software DeepFace. El propósito de este tutorial es ayudar en la instalación del software basado en pruebas exitosas realizadas para un cliente de Oracle en el sector de medios.

Objetivo

Instalar DeepFace

  1. Instale las dependencias del sistema operativo.

    $ sudo apt-get install libgl1-mesa-glx libegl1-mesa libxrandr2 libxrandr2 libxss1 libxcursor1 libxcomposite1 libasound2 libxi6 libxtst6 ffmpeg git libgtk2.0-dev '^ libxcb .\* -dev ' libx11-xcb-dev libglu1-mesa-dev libxrender-dev libxi-dev libxkbcommon-dev libxkbcommon-x11-dev xorg gnome

  2. Instale Miniconda.

    $ rm - rf /home/ ubuntu /miniforge3
$ mkdir -P ~/miniconda3
$ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
$ bash ~/miniconda3/miniconda.sh -B -u -P ~/miniconda3
$ rm - rf ~/miniconda3/miniconda.sh
$ ~/miniconda3/bin/conda init bash
$ ~/miniconda3/bin/conda init zsh

  3. Instale DeepFace.

    $ conda create -n deepfacelab -c main python=3.9 cudnn cudatoolkit
$ conda activate deepfacelab
$ git clone --depth 1 https://github.com/nagadit/DeepFaceLab_Linux.git
$ cd DeepFaceLab_Linux
$ git clone --depth 1 https://github.com/iperov/DeepFaceLab.git

  4. Vaya a /home/ubuntu/DeepFaceLab_Linux/DeepFaceLab/requirements-cuda.txt y actualice el archivo requirements-cuda.txt con el siguiente contenido.

    tqdm
numpy
numexpr
h5py
ffmpeg-python
scikit-image
scipy
colorama
pyqt5
tf2onnx
opencv-python-headless==4.5.1.48
opencv-python==4.5.1.48
flatbuffers
pytest

  5. Instale los paquetes necesarios para que DeepFace funcione.

    $ pip install --upgrade pip
$ python -m pip install -r requirements-cuda.txt
$ pip install tensorflow[and-cuda]

  6. Active el soporte de GPU con TensorFlow.

    $ pip install tensorflow-2.15.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

    Nota: Descargue Tensorflow desde aquí: Instale TensorFlow con pip.

  7. Pruebe el acceso a la GPU.

    $ python3 - c "import tensorflow as tf ; print( tf. config.list _physical_devices ('GPU'))"

  8. Ajuste la versión NumPy para que el código DeepFace funcione correctamente.

    $ pip install numpy==1.23

  9. Vaya a /home/ubuntu/DeepFaceLab_Linux/scripts/env.sh y edite el archivo env.sh. Cambie la versión de Python a 3.9 y suprima la línea que hace referencia a la activación conda.

    export DFL_PYTHON="python3.9"

    DeepFace está listo para ejecutarse.

Agradecimientos

Más recursos de aprendizaje

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