ノート:

Oracle Cloud InfrastructureのUbuntu GPU HPCインスタンスへのDeepFaceのインストール

イントロダクション

DeepFaceは、顔の属性の認識と分析に人工知能(AI)を使用するソフトウェアです。このタスクには、グラフィカル・プロセッサ・ユニット(GPU)を使用する大規模な処理能力が必要です。DeepFaceは、セキュリティやプライバシに対する脅威がなくても、メディア、芸術、教育など、いくつかの分野で使用できます。

ノート: Oracleは、DeepFaceソフトウェアとは関係がありません。このチュートリアルの目的は、メディア・セクターのOracle顧客に対して実行されるテストの成功に基づいてソフトウェアのインストールを支援することです。

目標

DeepFaceのインストール

  1. オペレーティング・システム(OS)の依存関係をインストールします。

    $ 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. Minicondaをインストールします。

    $ 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. DeepFaceをインストールします。

    $ 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. /home/ubuntu/DeepFaceLab_Linux/DeepFaceLab/requirements-cuda.txtに移動し、次の内容でrequirements-cuda.txtファイルを更新します。

    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. DeepFaceが機能するために必要なパッケージをインストールします。

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

  6. TensorFlowでGPUサポートを有効にします。

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

    ノート: TensorFlowをpipとともにインストールして、Tensorflowをダウンロードします。

  7. GPUアクセスをテストします。

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

  8. DeepFaceコードが正しく動作するようにNumPyバージョンを調整します。

    $ pip install numpy==1.23

  9. /home/ubuntu/DeepFaceLab_Linux/scripts/env.shに移動して、env.shファイルを編集します。Pythonのバージョンを3.9に変更し、condaのアクティブ化を参照する行を削除します。

    export DFL_PYTHON="python3.9"

    DeepFaceを実行する準備ができました。

承認

その他の学習リソース

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