So richten Sie das Nvidia TAO Toolkit auf dem Kaggle Notebook ein

Einführung

Die Aktionserkennung spielt eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung von Anwendungen wie Videoüberwachung, Sportanalysen und Gestenerkennung. Die Nutzung vorab trainierter Modelle mit dem TAO Toolkit von NVIDIA erleichtert das effiziente Training leistungsstarker Aktionserkennungsmodelle.

TAO Toolkit kann mit Docker oder NGC CLI eingerichtet werden. Da wir am Kaggle Notebook arbeiten werden, werden wir die NGC CLI verwenden, da die Kaggle Notebook-Umgebung Docker nicht unterstützt.

Hinweis: Kaggle Notebooks unterstützen Docker aufgrund von Sicherheitsbedenken, Ressourcenmanagement und der Bereitstellung vorkonfigurierter Umgebungen für vereinfachte Arbeitsabläufe nicht.

Installationsschritte:

1. Abhängigkeiten installieren

Installieren Sie zunächst nvidia-pyindex, einen Repository-Manager für die Python-basierten Tools von NVIDIA, der den Installationsprozess für das TAO Toolkit und zugehörige Komponenten vereinfacht.

!pip install nvidia-pyindex

2. Installieren Sie das Nvidia TAO Toolkit und NGC-CLI

Das Nvidia TAO Toolkit enthält eine Sammlung vorab trainierter Modelle für verschiedene Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung, Segmentierung und Aktionserkennung.

!pip install nvidia-tao

Als nächstes installieren Sie die NGC-CLI (NVIDIA GPU Cloud Command Line Interface), die mit dem NGC-Katalog von NVIDIA interagiert, um vorab trainierte Modelle zu verwalten.

!wget -O ngccli_linux.zip https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_linux.zip
!unzip ngccli_linux.zip

3. Erstellen Sie ein NGC-Konto

Registrieren Sie sich für ein Konto im Nvidia NGC-Katalog, um auf die TAO-Toolkit-Modelle zuzugreifen. Nach der Registrierung können Sie sich über die NGC-CLI mit Ihrem API-Schlüssel authentifizieren, um die gewünschten Modelle herunterzuladen.

Gehen Sie zunächst zu https://catalog.ngc.nvidia.com/ und registrieren Sie sich im rechten Menü für ein kostenloses Konto.

Sobald Sie angemeldet sind, gehen Sie im rechten Dropdown-Menü zum Abschnitt Einrichtung und klicken Sie auf Persönlichen Schlüssel generieren.

4. Konfigurieren Sie die NGC-CLI

Richten Sie Ihre Umgebung mit den folgenden Befehlen für die Authentifizierung bei NGC ein. Bewahren Sie Ihren API-Schlüssel sicher auf.

!chmod u+x ngc-cli/ngc

import os

# Declaring the input arguments as environment variables. 
# This way we can directly pass the arguments during cell runtime to any command request in the Kaggle notebook.

os.environ['API_KEY'] = 'your_api_key'
os.environ['TYPE'] = 'ascii'
os.environ['ORG'] = '0514167173176982'
os.environ['TEAM'] = 'no-team'
os.environ['ACE'] = 'no-ace'

# Passing the input arguments to the config command
!echo -e "$API_KEY\n$TYPE\n$ORG\n$TEAM\n$ACE" | ngc-cli/ngc config set

Wenn Sie die Ausgabe unten sehen, ist Ihre Einrichtung abgeschlossen. Hurra!!??

Nachdem die NGC-CLI konfiguriert ist, können Sie die verfügbaren Modelle auflisten:

!ngc-cli/ngc registry model list

Wenn Sie ein bestimmtes Modell herunterladen möchten, können Sie dies tun, indem Sie den folgenden Befehl ausführen

!ngc-cli/ngc registry model download-version "nvidia/tao/actionrecognitionnet:deployable_onnx_v2.0"

Hier habe ich das ActionRecognitionNet-Modell heruntergeladen. Das Modell wird im .onnx-Format heruntergeladen.

Indem Sie die oben genannten Schritte ausführen, haben Sie das TAO Toolkit auf Kaggle Notebook eingerichtet. Jetzt können Sie ganz einfach damit beginnen, die Welt der leistungsstarken Computer Vision zu erkunden.

Viel Spaß beim Programmieren!??

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo richten Sie das Nvidia TAO Toolkit auf dem Kaggle Notebook ein. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!