Nota

Installa DeepFace sull'istanza HPC GPU Ubuntu in Oracle Cloud Infrastructure

Introduzione

DeepFace è un software che utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per il riconoscimento e l'analisi degli attributi facciali. Questo task richiede una grande capacità di elaborazione in cui vengono utilizzate le GPU (Graphical Processor Unit). DeepFace può essere utilizzato in diversi settori, come: media, arti, istruzione e così via senza alcuna minaccia per la sicurezza e la privacy.

Nota: Oracle non ha alcuna relazione con il software DeepFace. Lo scopo di questa esercitazione è assistere nell'installazione del software in base a test di successo eseguiti per un cliente Oracle nel settore dei media.

Obiettivo

Installa DeepFace

  1. Installare le dipendenze 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. Installare 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. Installare 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. Passare a /home/ubuntu/DeepFaceLab_Linux/DeepFaceLab/requirements-cuda.txt e aggiornare il file requirements-cuda.txt con il seguente contenuto.

    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. Installare i pacchetti necessari per il funzionamento di DeepFace.

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

  6. Abilitare il supporto GPU con TensorFlow.

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

    Nota: scaricare Tensorflow da qui: installare TensorFlow con pip.

  7. Eseguire il test dell'accesso GPU.

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

  8. Regolare la versione NumPy per il corretto funzionamento del codice DeepFace.

    $ pip install numpy==1.23

  9. Passare a /home/ubuntu/DeepFaceLab_Linux/scripts/env.sh e modificare il file env.sh. Modificare la versione di Python in 3.9 ed eliminare la riga che fa riferimento all'attivazione conda.

    export DFL_PYTHON="python3.9"

    DeepFace è pronto per essere eseguito.

Conferma

Altre risorse di apprendimento

Esplora altri laboratori su docs.oracle.com/learn o accedi a più contenuti gratuiti sulla formazione su Oracle Learning YouTube channel. Inoltre, visita education.oracle.com/learning-explorer per diventare Oracle Learning Explorer.

Per la documentazione del prodotto, visitare Oracle Help Center.