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部署支持中心观点分析

提供者

部署解决方案涉及以下组件:

  1. NetApp DataOps 工具包

  2. NGC 配置

  3. NVIDIA Riva 服务器

  4. NVIDIA TAO 工具包

  5. 将 TAO 模型导出到 Riva

要执行部署,请完成以下步骤:

NetApp DataOps 工具包:支持中心情感分析

以使用 "NetApp DataOps 工具包",完成以下步骤:

  1. 通过 Pip 安装工具包。

    python3 -m pip install netapp-dataops-traditional
  2. 配置数据管理

    netapp_dataops_cli.py config

NGC 配置:支持中心情感分析

进行设置 "NVIDIA NGC",完成以下步骤:

  1. 下载 NGC 。

    wget -O ngccli_linux.zip https://ngc.nvidia.com/downloads/ngccli_linux.zip && unzip -o ngccli_linux.zip && chmod u+x ngc
  2. 将当前目录添加到路径。

    echo "export PATH=\"\$PATH:$(pwd)\"" >> ~/.bash_profile && source ~/.bash_profile
  3. 您必须配置 NGC 命令行界面以供使用,才能运行命令。出现提示时,输入以下命令,包括 API 密钥。

    ngc config set

对于不基于 Linux 的操作系统,请访问 "此处"

NVIDIA Riva 服务器:支持中心情感分析

进行设置 "NVIDIA RIVA",完成以下步骤:

  1. 从 NGC 下载 Riva 文件。

    ngc registry resource download-version nvidia/riva/riva_quickstart:1.4.0-beta
  2. 初始化 Riva 设置(Riva_init.sh )。

  3. 启动 Riva 服务器(Riva_start.sh )。

  4. 启动 Riva 客户端(Riva_start_client.sh )。

  5. 在 Riva 客户端中,安装音频处理库( "FFmpeg"

    apt-get install ffmpeg
  6. 启动 "Jupyter" 服务器

  7. 运行 Riva 推理管道笔记本电脑。

NVIDIA TAO 工具包:支持中心情感分析

要设置 NVIDIA TAO 工具包,请完成以下步骤:

  1. 准备并激活 "虚拟环境" 适用于 TAO 工具包。

  2. 安装 "所需的软件包"

  3. 手动拉取训练和微调期间使用的图像。

    docker pull nvcr.io/nvidia/tao/tao-toolkit-pyt:v3.21.08-py3
  4. 启动 "Jupyter" 服务器

  5. 运行 TAO 微调笔记本电脑。

将 TAO 模型导出到 Riva :支持中心情感分析

以使用 "Riva 中的 TAO 工具包模型",完成以下步骤:

  1. 将模型保存在 TAO 微调笔记本中。

  2. 将经过 TAO 训练的型号复制到 Riva 型号目录。

  3. 启动 Riva 服务器(Riva_start.sh )。

部署障碍

在开发您自己的解决方案时,请谨记以下几点:

  • 首先安装 NetApp DataOps 工具包,以确保数据存储系统以最佳状态运行。

  • 必须先安装 NVIDIA NGC ,再安装其他任何版本,因为它会对映像和型号的下载进行身份验证。

  • 必须先安装 Riva ,然后再安装 TAO 工具包。Riva 安装会根据需要配置 Docker 守护进程以提取映像。

  • DGX 和 Docker 必须能够访问 Internet 才能下载这些型号。