주:

Oracle Cloud Infrastructure의 Ubuntu GPU HPC 인스턴스에 DeepFace 설치

소개

DeepFace는 얼굴 속성 인식 및 분석을 위해 AI(인공 지능)를 사용하는 소프트웨어입니다. 이 작업에는 GPU(그래픽 프로세서 장치)가 사용되는 대용량 처리 용량이 필요합니다. DeepFace는 보안 및 개인 정보에 대한 위협 없이 미디어, 예술, 교육 등의 여러 영역에서 사용할 수 있습니다.

주: Oracle은 DeepFace 소프트웨어와 관계가 없습니다. 이 자습서의 목적은 미디어 부문에서 Oracle 고객을 위해 수행된 성공적인 테스트를 기반으로 소프트웨어 설치를 지원하는 것입니다.

목표

DeepFace를 설치합니다.

  1. OS(운영 체제) 종속성을 설치합니다.

    $ 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. Miniconda를 설치합니다.

    $ 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. DeepFace를 설치합니다.

    $ 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.txt로 이동하여 requirements-cuda.txt 파일을 다음 콘텐츠로 업데이트합니다.

    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. DeepFace가 작동하려면 필요한 패키지를 설치합니다.

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

  6. TensorFlow로 GPU 지원을 사용으로 설정합니다.

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

    주: 여기에서 Tensorflow를 다운로드하십시오. Install TensorFlow with pip

  7. GPU 액세스를 테스트합니다.

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

  8. DeepFace 코드가 올바르게 작동하도록 NumPy 버전을 조정합니다.

    $ pip install numpy==1.23

  9. /home/ubuntu/DeepFaceLab_Linux/scripts/env.sh로 이동하여 env.sh 파일을 편집합니다. Python 버전을 3.9로 변경하고 conda 활성화를 참조하는 라인을 삭제합니다.

    export DFL_PYTHON="python3.9"

    DeepFace를 실행할 준비가 되었습니다.

확인

추가 학습 자원

docs.oracle.com/learn에서 다른 실습을 살펴보거나 Oracle Learning YouTube 채널에서 더 많은 무료 학습 콘텐츠에 액세스하십시오. 또한 education.oracle.com/learning-explorer를 방문하여 Oracle Learning Explorer가 되십시오.

제품 설명서는 Oracle Help Center를 참조하십시오.