第六届Nvidia Sky Hackathon环境搭建记录(1)背景和Nano环境搭建

网友投稿 561 2022-05-29

第六届Nvidia Sky Hackathon已于2022年5月21日开营。由于张小白不是学生,所以只能参与旁听。

本期的主题AI助力防疫——创建AI“大白”:

主要的场景如下:

这里面涉及到AI的几个技术:

(1)ASR自动语音识别:STEP1 识别你的“你好大白,请让我进入小区。。”语音,并转换为文字。

(2)CV目标检测:STEP2 识别口罩是否已带,识别二维码。

(3)TTS语音合成:STEP2: 语音回复:“请戴好口罩,并出示二维码”。STEP3:语音回复“您好,欢迎回家,二维码有效,请您通过”。

在本次的案例中,我们用到了以下技术:

NVIDIA NeMO:它支持Automatic Speech Recognition (ASR):声纹识别,Natural Language Processing (NLP):自然语言处理,Text-to-Speech (TTS) models:文本转音频。

NVIDIA TAO:Train, TAO是Adapt, and Optimize 训练、适配、优化的缩写。TAO ToolKit是NVIDIA推出的基于GUI工作流程驱动框架,可以简化并加速企业级AI应用和服务的创建。

NVIDIA TensorRT:TRT是用于高性能深度学习推理的 SDK。此 SDK 包含深度学习推理优化器和运行时环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。

通过本次训练营,可以学会以下技能:

为了完成相关任务,我们首先需要搭建环境。

训练营提供了相关环境安装的知识图谱:

众所周知,AI的环境一般包含两套:训练环境和推理环境。

训练环境需要是基于Ubuntu的X86电脑(带NVidia GPU),张小白拟使用 惠普暗影精灵8Plus(使用NVidia GTX 3080 Laptop GPU)作为训练环境。这个环境张小白在《且看张小白如何用暗影精灵玩转MindSpore》系列文章中有介绍如何安装双系统:

(一)开箱、拆机加装硬盘 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/309887

(二)Windows 11预览版和ubuntu 18.04.5双系统共存 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/309888

(三)3080的崛起 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/309891

以上文章介绍了从零开始(零——就是你只有一个Windows系统)搭建ubuntu x86环境,并安装Nvidia驱动、CUDA和cuDNN的全过程。

推理环境需要是基于Ubuntu aarch64的Jetson Nano,张小白拟使用Jetson Nano B01 作为推理环境。但这次不使用自己制作的环境,而是采用训练营提供的镜像环境。

后者比较简单,先介绍一下。

第六届Nvidia Sky Hackathon环境搭建记录(1)背景和Nano环境搭建

训练营提供了 10G大小的Jetson Nano镜像:

使用balenaEtcher打开这个gz文件刻录到TF卡上即可。张小白找了一张32G的TF卡完成了刻录,然后将刻录好的TF卡放入Nano的TF卡槽,并接上网线:

开机启动系统:

这个系统是训练营特制的,没有图形界面,输入用户名和密码:nvidia/nvidia即可完成登录。

使用jtop可以看到它的版本是JetPack 4.4:

查看下Nano的IP地址是192.168.1.118:

所以在暗影精灵的X86 ubuntu上可以使用浏览器打开 http://192.168.199.118:8888

输入密码nvidia,即可进入jupyter环境:

(未完待续)

AI Ubuntu 机器学习 深度学习

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