DDColor部署安装，在服务器Ubuntu22.04系统——点动科技

news2024/9/21 22:38:50

DDColor图片上色项目的部署安装，在服务器Ubuntu22.04系统——点动科技

  • 一、ubuntu22.04基本环境配置
      • 1.1 更换清华Ubuntu镜像源
      • 1.2 更新包列表：
      • 2. 安装英伟达显卡驱动
          • 2.1 使用wget在命令行下载驱动包
          • 2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖
          • 2.2 卸载原有驱动
          • 2.3 安装驱动
          • 2.4 安装CUDA
          • 2.5 环境变量配置
  • 二、安装miniconda环境
      • 1. 下载miniconda3
      • 2. 安装miniconda3
      • 3. 切换到bin文件夹
      • 4. 输入pwd获取路径
      • 5. 打开用户环境编辑页面
      • 6. 重新加载用户环境变量
      • 7. 初始化conda
      • 8.验证是否安装成功
      • 9.conda配置
  • 三、安装ddcolor
      • 1.克隆仓库
          • 1.1 github克隆
          • 1.2 国内github镜像克隆
          • 1.3. 进入目录
      • 2.创建虚拟环境
          • 2.1 进入虚拟环境
      • 3. 安装依赖
          • 3.1设置清华源、更新pip
          • 3.2安装torch 12.4cuda版本
          • 3.3安装依赖
          • 3.4安装webui界面依赖
          • 3.5安装魔搭库准备下载模型文件：
  • 四、webui界面
      • 4.1 运行python文件进入webui界面
      • 4.2服务器要修改对应的业务端口
      • 4.3效果如图：

一、ubuntu22.04基本环境配置

1.1 更换清华Ubuntu镜像源

  • 删除原来的文件
rm /etc/apt/sources.list
  • 开始编辑新文件
vim /etc/apt/sources.list
  • 先按i键，粘贴以下内容
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

# 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置，如有需要可自行修改注释切换
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse

请添加图片描述

  • 确保内容跟上述图片一致

  • 按esc键，再输入冒号+wq保存

在这里插入图片描述

1.2 更新包列表：

  • 打开终端，输入以下命令：
sudo apt-get update

sudo apt upgrade
  • 更新时间较长，请耐心等待

在这里插入图片描述

2. 安装英伟达显卡驱动

2.1 使用wget在命令行下载驱动包
wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.100/NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

在这里插入图片描述

2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖
sudo apt-get install g++

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
点击回车enter即可
在这里插入图片描述

sudo apt-get install gcc

在这里插入图片描述

sudo apt-get install make

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
点击回车enter即可

成功安装

在这里插入图片描述

2.2 卸载原有驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*

在这里插入图片描述

  • 1.使用vim修改配置文件
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
  • 2.按i键进入编辑模式,在文件尾增加两行：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

在这里插入图片描述

  • 3.按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

  • 4.更新文件

sudo update-initramfs -u

这里等待时间较久

在这里插入图片描述

  • 5.重启电脑：
sudo reboot

这里需要等一会才能连上

2.3 安装驱动
  • 1.授予执行权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run
  • 2.执行安装命令
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这里一直按回车就行，默认选择

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

一直按回车enter键，直到安装成功

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 3.检测显卡驱动是否安装成功
nvidia-smi

在这里插入图片描述

2.4 安装CUDA
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

在这里插入图片描述

执行安装命令

sudo sh ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
  • 1.输出accept开始安装

在这里插入图片描述

  • 2.然后注意这里要按enter取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动

在这里插入图片描述

  • 3.接着选择Install开始安装

在这里插入图片描述

  • 4.安装完成

在这里插入图片描述

2.5 环境变量配置
  • 1.以vim方式打开配置文件
sudo vim ~/.bashrc
  • 2.按i键进入编辑模式,在文件尾增加下面内容：
export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

在这里插入图片描述

  • 按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

  • 3.更新环境变量

source ~/.bashrc
  • 4.检测CUDA是否安装成功
nvcc -V

在这里插入图片描述

二、安装miniconda环境

1. 下载miniconda3

wget https://mirrors.cqupt.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh

在这里插入图片描述

2. 安装miniconda3

bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -u

在这里插入图片描述

直接一直enter键，到输入路径和yes

这边建议路径为：miniconda3

在这里插入图片描述

直接回车enter即可，再次输入yes

在这里插入图片描述

成功安装

在这里插入图片描述

3. 切换到bin文件夹

cd miniconda3/bin/

4. 输入pwd获取路径

pwd

复制这里的路径

5. 打开用户环境编辑页面

vim ~/.bashrc
  • 点击键盘I键进入编辑模式，在最下方输入以下代码
export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH"

在这里插入图片描述

按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

6. 重新加载用户环境变量

source ~/.bashrc

在这里插入图片描述

7. 初始化conda

conda init bash

在这里插入图片描述

8.验证是否安装成功

conda -V

在这里插入图片描述

9.conda配置

  • 1.配置清华镜像源

    代码如下：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

在这里插入图片描述

  • 2.设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

在这里插入图片描述

  • 3.配置pip 镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在这里插入图片描述

三、安装ddcolor

1.克隆仓库

1.1 github克隆
git clone https://github.com/piddnad/DDColor.git
1.2 国内github镜像克隆
git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/piddnad/DDColor.git

在这里插入图片描述

1.3. 进入目录
cd DDColor/

2.创建虚拟环境

conda create -n ddColor python=3.10

在这里插入图片描述

  • 输入y回车即可
2.1 进入虚拟环境
conda activate ddColor

在这里插入图片描述

3. 安装依赖

3.1设置清华源、更新pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

python -m pip install --upgrade pip

在这里插入图片描述

3.2安装torch 12.4cuda版本
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

在这里插入图片描述

3.3安装依赖

第一次安装库需要等5分钟左右

pip install -r requirements.txt

在这里插入图片描述

3.4安装webui界面依赖
pip install gradio gradio_imageslider timm

在这里插入图片描述

3.5安装魔搭库准备下载模型文件：
pip install modelscope

在这里插入图片描述

3.6创建一个python文件进行下载模型

touch install.py

vim install.py

编辑文件，按i粘贴以下内容

from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download

model_dir = snapshot_download('damo/cv_ddcolor_image-colorization', cache_dir='./modelscope')
print('model assets saved to %s'%model_dir)

在这里插入图片描述

再输入esc，冒号+wq进行保存

运行刚刚创建的python文件，进行下载模型

python install.py

在这里插入图片描述

四、webui界面

4.1 运行python文件进入webui界面

python gradio_app.py

4.2服务器要修改对应的业务端口

vim gradio_app.py

在最后一行对应修改业务端口号

demo.launch(
server_port=15069,
share=True,
server_name="0.0.0.0")

在这里插入图片描述

在按esc，冒号+wq进行保存

再次运行python文件

python gradio_app.py

在这里插入图片描述

这样就可以进行外部访问了

4.3效果如图：

在这里插入图片描述

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