دليل التشغيل السريع لعامل الإرساء ل Ultralytics

يعمل هذا الدليل كمقدمة شاملة لإعداد بيئة Docker لك Ultralytics المشاريع. Docker عبارة عن نظام أساسي لتطوير التطبيقات وشحنها وتشغيلها في الحاويات. إنه مفيد بشكل خاص لضمان تشغيل البرنامج دائما بنفس الطريقة ، بغض النظر عن مكان نشره. لمزيد من التفاصيل، يرجى زيارة Ultralytics مستودع Docker على Docker Hub.

ما سوف تتعلمه

• إعداد Docker مع دعم NVIDIA
• تثبيت Ultralytics صور عامل ميناء
• تشغيل Ultralytics في حاوية Docker مع دعم CPU أو GPU
• استخدام خادم عرض مع Docker لإظهار نتائج الكشف Ultralytics
• تركيب الدلائل المحلية في الحاوية

المتطلبات المسبقه

• تأكد من تثبيت Docker على نظامك. إذا لم يكن كذلك ، يمكنك تنزيله وتثبيته من موقع Docker على الويب.
• تأكد من أن نظامك يحتوي على NVIDIA GPU وبرامج تشغيل NVIDIA مثبتة.

إعداد Docker مع دعم NVIDIA

أولاً، تحقق أولاً من أن برامج التشغيل NVIDIA مثبتة بشكل صحيح عن طريق تشغيل:

nvidia-smi

التثبيت NVIDIA وقت تشغيل Docker Runtime

والآن، لنقم بتثبيت وقت تشغيل NVIDIA Docker لتمكين دعم GPU في حاويات Docker:

# Add NVIDIA package repositories
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(lsb_release -cs)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

# Install NVIDIA Docker runtime
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2

# Restart Docker service to apply changes
sudo systemctl restart docker

التحقق من وقت التشغيل NVIDIA مع Docker

ركض docker info | grep -i runtime لضمان أن nvidia في قائمة أوقات التشغيل:

docker info | grep -i runtime

تثبيت Ultralytics صور عامل ميناء

Ultralytics يقدم العديد من صور Docker المحسنة لمختلف الأنظمة الأساسية وحالات الاستخدام:

• Dockerfile: GPU صورة، مثالية للتدريب.
• Dockerfile-arm64: لهندسة ARM64 ، مناسبة لأجهزة مثل Raspberry Pi.
• Dockerfile-cpu: CPU-نسخة فقط للبيئات الاستدلالية وغيرGPU .
• Dockerfile-jetson: مُحسَّن للأجهزة NVIDIA جيتسون.
• ملف داكر-python الحد الأدنى:Python بيئة للتطبيقات خفيفة الوزن.
• Dockerfile-conda: يتضمن مينيكوندا3 و Ultralytics حزمة مثبتة عبر كوندا.

لسحب أحدث صورة:

# Set image name as a variable
t=ultralytics/ultralytics:latest

# Pull the latest Ultralytics image from Docker Hub
sudo docker pull $t

تشغيل Ultralytics في حاوية عامل ميناء

إليك كيفية تنفيذ ملف Ultralytics حاوية عامل ميناء:

باستخدام CPU

# Run with all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host $t

استخدام وحدات معالجة الرسومات

# Run with all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t

# Run specifying which GPUs to use
sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t

ال -it يقوم العلم بتعيين TTY زائف ويبقي stdin مفتوحا ، مما يسمح لك بالتفاعل مع الحاوية. ال --ipc=host تتيح العلامة مشاركة مساحة اسم IPC الخاصة بالمضيف ، وهي ضرورية لمشاركة الذاكرة بين العمليات. ال --gpus تسمح العلامة للحاوية بالوصول إلى وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالمضيف.

تشغيل Ultralytics في حاوية عامل ميناء

إليك كيفية تنفيذ ملف Ultralytics حاوية عامل ميناء:

باستخدام CPU

# Run with all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host $t

استخدام وحدات معالجة الرسومات

# Run with all GPUs
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all $t

# Run specifying which GPUs to use
sudo docker run -it --ipc=host --gpus '"device=2,3"' $t

ال -it يقوم العلم بتعيين TTY زائف ويبقي stdin مفتوحا ، مما يسمح لك بالتفاعل مع الحاوية. ال --ipc=host تتيح العلامة مشاركة مساحة اسم IPC الخاصة بالمضيف ، وهي ضرورية لمشاركة الذاكرة بين العمليات. ال --gpus تسمح العلامة للحاوية بالوصول إلى وحدات معالجة الرسومات الخاصة بالمضيف.

ملاحظة حول إمكانية الوصول إلى الملفات

للعمل مع الملفات الموجودة على جهازك المحلي داخل الحاوية، يمكنك استخدام وحدات تخزين Docker:

# Mount a local directory into the container
sudo docker run -it --ipc=host --gpus all -v /path/on/host:/path/in/container $t

استبدل /path/on/host مع مسار الدليل على جهازك المحلي و /path/in/container مع المسار المطلوب داخل حاوية Docker.

قم بتشغيل تطبيقات واجهة المستخدم الرسومية (GUI) في حاوية Docker

يُستخدم Docker بشكل أساسي في حاويات تطبيقات الخلفية وبرامج CLI ، ولكن يمكنه أيضًا تشغيل البرامج الرسومية. في عالم لينكس، هناك خادمان رئيسيان للرسوم البيانية يتعاملان مع العرض الرسومي: X11 (المعروف أيضًا باسم نظام النوافذ X) و Wayland. قبل البدء، من الضروري تحديد خادم الرسومات الذي تستخدمه حاليًا. قم بتشغيل هذا الأمر لمعرفة ذلك:

env | grep -E -i 'x11|xorg|wayland'

إعداد وتهيئة خادم عرض X11 أو خادم عرض Wayland خارج نطاق هذا الدليل. إذا لم يُرجع الأمر أعلاه أي شيء، فستحتاج إلى البدء بإعداد أي منهما لنظامك قبل المتابعة.

تشغيل حاوية Docker باستخدام واجهة المستخدم الرسومية

If you're using [GPUs](#using-gpus), you can add the `--gpus all` flag to the command.

xhost +local:docker && docker run -e DISPLAY=$DISPLAY \
-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
-v ~/.Xauthority:/root/.Xauthority \
-it --ipc=host $t

xhost +local:docker && docker run -e DISPLAY=$DISPLAY \
-v $XDG_RUNTIME_DIR/$WAYLAND_DISPLAY:/tmp/$WAYLAND_DISPLAY \
--net=host -it --ipc=host $t

استخدام Docker مع واجهة المستخدم الرسومية

Now you can display graphical applications inside your Docker container. For example, you can run the following CLI command to visualize the predictions from a YOLO11 model:

yolo predict model=yolo11n.pt show=True

عند الانتهاء من واجهة Docker GUI

xhost -local:docker

مبروك! أنت الآن جاهز للاستخدام Ultralytics مع Docker وعلى استعداد للاستفادة من قدراته القوية. للحصول على طرق التثبيت البديلة ، لا تتردد في استكشاف Ultralytics وثائق التشغيل السريع.

الأسئلة المتداولة

كيف أقوم بإعداد Ultralytics مع Docker؟

لإعداد Ultralytics مع Docker، تأكد أولاً من تثبيت Docker على نظامك. إذا كان لديك NVIDIA GPU ، فقم بتثبيت وقت تشغيل Docker NVIDIA Docker لتمكين دعم GPU . بعد ذلك، اسحب أحدث صورة Ultralytics Docker من Docker Hub باستخدام الأمر التالي:

sudo docker pull ultralytics/ultralytics:latest

للاطلاع على الخطوات التفصيلية، راجع دليل Docker Quickstart Guide الخاص بنا.

What are the benefits of using Ultralytics Docker images for machine learning projects?

يضمن استخدام صور Ultralytics Docker بيئة متسقة عبر الأجهزة المختلفة، وتكرار نفس البرامج والتبعيات. وهذا مفيد بشكل خاص للتعاون بين الفرق، وتشغيل النماذج على أجهزة مختلفة، والحفاظ على قابلية التكرار. بالنسبة للتدريب المستند إلى GPU ، يوفر Ultralytics صور Docker المحسّنة مثل Dockerfile للاستخدام العام GPU و Dockerfile-jetson لأجهزة NVIDIA جيتسون. استكشف Ultralytics Docker Hub لمزيد من التفاصيل.

كيف يمكنني تشغيل Ultralytics YOLO في حاوية Docker مع دعم GPU ؟

أولاً، تأكد من تثبيت وقت تشغيل NVIDIA Docker وتهيئته. ثم استخدم الأمر التالي لتشغيل Ultralytics YOLO مع دعم GPU :

sudo docker run -it --ipc=host --gpus all ultralytics/ultralytics:latest

يقوم هذا الأمر بإعداد حاوية Docker مع وصول GPU . لمزيد من التفاصيل، راجع دليل Docker Quickstart Guide.

كيف يمكنني تصور نتائج التنبؤ YOLO في حاوية Docker مع خادم عرض؟

لتصور نتائج التنبؤات YOLO باستخدام واجهة المستخدم الرسومية في حاوية Docker، تحتاج إلى السماح ل Docker بالوصول إلى خادم العرض الخاص بك. بالنسبة للأنظمة التي تعمل بنظام X11، فإن الأمر هو:

xhost +local:docker && docker run -e DISPLAY=$DISPLAY \
-v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
-v ~/.Xauthority:/root/.Xauthority \
-it --ipc=host ultralytics/ultralytics:latest

بالنسبة للأنظمة التي تعمل بنظام Wayland، استخدم:

xhost +local:docker && docker run -e DISPLAY=$DISPLAY \
-v $XDG_RUNTIME_DIR/$WAYLAND_DISPLAY:/tmp/$WAYLAND_DISPLAY \
--net=host -it --ipc=host ultralytics/ultralytics:latest

يمكن العثور على مزيد من المعلومات في قسم تشغيل تطبيقات واجهة المستخدم الرسومية (GUI) في قسم حاوية Docker.

هل يمكنني تحميل الدلائل المحلية في حاوية Ultralytics Docker؟

نعم، يمكنك تحميل الدلائل المحلية في حاوية Ultralytics Docker باستخدام -v علم:

sudo docker run -it --ipc=host --gpus all -v /path/on/host:/path/in/container ultralytics/ultralytics:latest

استبدل /path/on/host مع الدليل الموجود على جهازك المحلي و /path/in/container بالمسار المطلوب داخل الحاوية. يتيح لك هذا الإعداد العمل مع ملفاتك المحلية داخل الحاوية. للمزيد من المعلومات، ارجع إلى القسم ذي الصلة في تركيب الدلائل المحلية.

📅 تم إنشاؤها منذ 1 سنة مضت ✏️ تم التحديث منذ 1 شهر

التعليقات