vSphere Bitfusion에서 PyTorch를 설치하고 YOLO 테스트를 실행하는 방법

PyTorch는 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 애플리케이션에 사용되는 Torch 라이브러리를 기반으로 하는 오픈 소스 기계 학습 라이브러리입니다. 수정된 BSD 라이센스에 따라 릴리스된 무료 오픈 소스 소프트웨어입니다.

PyTorch를 사용하여 YOLO(You Only Look Once) v3을 기반으로 하는 개체 감지기를 구현할 수 있습니다. YOLO는 심층 합성곱 신경망에서 학습한 기능을 사용하여 개체를 감지하는 개체 감지기입니다.

YOLO 설치

YOLO는 교육, 유추 및 평가를 지원하는 최소 PyTorch 구현입니다. PyTorch는 vSphere Bitfusion에서 사용할 수 있는 ML(기계 학습) 라이브러리입니다. YOLO 테스트는 vSphere Bitfusion 배포의 성능을 테스트하도록 설계된 오픈 소스 ML 애플리케이션입니다.

이 절차는 Ubuntu 20.04, CentOS 8 및 Red Hat Linux 8에 적용됩니다.

사전 요구 사항

vSphere Bitfusion 클라이언트를 설치했는지 확인합니다.
Linux 운영 체제에 NVIDIA CUDA 및 NVIDIA cuDNN을 설치했는지 확인합니다.
가상 시스템에 150GB 이상의 사용 가능한 공간이 있는지 확인합니다.

프로시저

bitfusion 폴더를 생성하고 해당 폴더로 이동합니다.
```
mkdir -p ~/bitfusion
cd ~/bitfusion
```
Ubuntu Linux 운영 체제에 대한 추가 리소스를 설치합니다.
1. 구성된 모든 소스에서 패키지 정보를 다운로드합니다.
  sudo apt update
2. zip을 설치합니다.
  sudo apt install -y zip
3. Python 테스트 리소스를 설치합니다.
  sudo apt install -y python3-testresources
4. libgl1-mesa-glx 패키지를 설치합니다.
  sudo apt install -y libgl1-mesa-glx
git를 설치합니다.
- Ubuntu 20.04
```
sudo apt install -y git
```
- CentOS 8 및 Red Hat Linux 8
```
sudo yum install -y git
```
Linux 배포 및 버전에 대한 명령 시퀀스를 실행하여 pip3을 설치합니다.
- Ubuntu 20.04
```
sudo apt install -y python3-pip
```
- CentOS 8 및 Red Hat Linux 8
```
sudo yum install -y python36-devel
sudo pip3 install -U pip setuptools
```
YOLO 및 YOLO 테스트를 설치합니다.
1. git clone 명령을 사용하여 YOLO 저장소를 다운로드합니다.
```
git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3
```
2. weights 폴더로 이동합니다.
```
cd PyTorch-YOLOv3/weights
```
3. download_weights.sh 설치 관리자 스크립트를 실행합니다.
  bash download_weights.sh
4. 데이터 폴더로 이동합니다.
  cd ../data
5. get_coco_dataset.sh 설치 관리자 스크립트를 실행합니다.
  bash get_coco_dataset.sh
6. cd .. 명령을 실행하여 기본 폴더로 이동합니다.
7. Poetry를 설치 및 사용하여 YOLO 설치 프로세스를 완료합니다.
  Poetry는 Python의 종속성 관리 및 패키징을 위한 도구입니다.
```
pip3 install poetry --user
export PATH=~/.local/bin:$PATH
poetry install
```

YOLO 테스트 실행

YOLO 테스트를 실행하여 vSphere Bitfusion 환경에서 ML 워크로드의 성능을 확인할 수 있습니다.

사전 요구 사항

vSphere Bitfusion 클라이언트를 설치했는지 확인합니다.
Linux 배포에 CUDA 및 cuDNN을 설치했는지 확인합니다.
YOLO 및 YOLO 테스트 스크립트를 설치했는지 확인합니다.

프로시저

cd PyTorch-YOLOv3 폴더로 이동합니다.
(선택 사항) YOLO를 성공적으로 설치했는지 확인합니다.
1. vSphere Bitfusion 클라이언트 가상 시스템의 CPU를 사용하여 YOLO 테스트를 실행합니다.
  poetry run yolo-test --weights weights/yolov3.weights
2. YOLO가 시작된 후 키보드에서 Control + C를 눌러 테스트 프로세스를 취소합니다.
  CPU 계산 성능을 사용하는 YOLO 테스트는 완료하는 데 많은 시간이 필요합니다.
GPU를 사용하여 yolov3.weights 테스트 스크립트를 실행하려면 bitfusion run 명령을 사용합니다.
다음 명령을 실행하여 단일 GPU의 전체 메모리를 사용합니다.
```
bitfusion run -n 1 -- poetry run yolo-test --weights weights/yolov3.weights
```

결과

이제 원격 서버의 공유 GPU를 사용하여 vSphere Bitfusion에서 YOLO 테스트를 실행할 수 있습니다. 테스트는 기계 학습 분야 내에서 YOLO를 사용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.