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在 NVIDIA® Jetson 设备上使用 Scailable 入门指南

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本文档由 AI 翻译。如您发现内容有误或有改进建议,欢迎通过页面下方的评论区,或在以下 Issue 页面中告诉我们:https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

什么是 Scailable?

Scailable 提供了一个平台,用于大规模创建和管理边缘 AI 解决方案。通过 Scailable,您可以轻松配置任何支持的边缘设备(如路由器、网关或工业电脑),将其转变为“智能”设备。智能设备可以在输入数据(例如视频流)上运行高级人工智能(AI)和机器学习(ML)模型,将输入数据转化为有意义的信息,例如视频中的车辆数量统计。

为什么选择在 NVIDIA Jetson 上使用 Scailable?

NVIDIA Jetson 平台是运行 Scailable 的绝佳选择,因为作为边缘 AI 设备(包括 NVIDIA SoMs),它能够在大规模部署各种 AI 管道后,通过无线方式提供更好的推理性能。

本指南将逐步讲解如何在 NVIDIA Jetson 平台上轻松安装 Scailable AI Manager,并使用 Scailable 平台远程配置和管理您的 AI 解决方案。

前置条件

  • 运行 NVIDIA JetPack 5.0+ 并连接到互联网的 NVIDIA Jetson 设备

  • 运行 Windows、Linux 或 Mac 并连接到互联网的主机电脑

安装 Scailable AI Manager

步骤 1: 在 Jetson Orin 设备上执行以下命令以安装 Scailable AI Manager

sudo bash -ic "$(wget -q -O - https://get.sclbl.net)"
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安装过程中,您需要在提示是否启用 JetPack 5 支持时输入“y”。

步骤 2: 您可以在网页浏览器中输入 Jetson 设备的 IP 地址,后跟 :8081,或者直接输入命令行中显示的 URL,如下所示:

注册 Scailable 账户

步骤 1: 当 Scailable AI Manager 显示时,通过输入设备名称注册设备,然后点击 Register 按钮

步骤 3: 确认您之前创建的设备名称,点击 Register,然后点击 Return to device

如果一切正常,您将在 Status 标签下看到所有状态检查均成功,如下所示:

运行 AI 应用程序

Scailable 预装了许多不同的 AI 模型供您试用。不过,如果您想使用自己的 AI 模型,也可以导入它。

步骤 1:Model 标签下的 First Model 部分,点击 Assign Model

步骤 2: 您可以通过点击 add a model 添加自己的模型,也可以使用预构建模型。在这里我们选择 Scailable Models

步骤 3: 作为示例,我们选择 People counter within a region 模型。点击 Use this model

现在您将看到模型已被选中

步骤 4:Input 标签下,为输入驱动选择 Video driver

在这里您可以选择视频流、图像或 Scailable 预加载的示例图像/视频

步骤 5: 例如,我们选择 Scailable 附带的预加载视频源 faces

步骤 6:output 标签下,保持设置为默认值

步骤 7:Options 标签下,保持设置为默认值

步骤 7:Test 标签下,点击 Test configuration

如果成功,您将看到以下输出:

步骤 8:Run 标签下,点击 Run Model

如果运行成功,你将看到以下输出:

步骤 9: 点击 View live visualization 本地预览推理结果

步骤 10: 点击 View output in cloud 下载 CSV 或 JSON 格式的结果

大规模部署 AI 模型

通过 Scailable,你可以轻松地将单个模型部署到多个设备上。

步骤 1: 访问 此网页,登录你的 Scailable 账户,你将看到如下仪表盘:

步骤 2: 点击 DEVICES 后,你将看到所有与你的 Scailable 账户连接的设备。

步骤 3: 勾选所有设备,输入设备组的名称,然后点击 Save new groups

步骤 4: 点击 Assign a model to all devices in group

步骤 5: 选择一个模型(如之前所做),该模型将被远程部署到组内的所有设备。

成功远程部署模型后,你将看到以下输出:

了解更多

Scailable 提供非常详细和全面的文档,因此强烈建议你查看 这里

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