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Intel OpenVINO™でAIを加速させよう! インストール編 | HPCシステムズ Tech Blog
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Intel OpenVINO™でAIを加速させよう! インストール編

Intel OpenVINO™とは 

Intel社が無償で提供する Intel OpenVINO™は、 Intel社製のCPU, Myriad, FPGA などを最適化し、コンピューター・ビジョン、自動音声認識、NLP などのディープラーニング・パフォーマンス向上に寄与します。
ChainerやTensorFlowは学習も推論もできますが、OpenVINOは推論しかできません。
そのため、学習済みモデルを他のフレームワークで作成し、Model OptimizerでOpenVinoが扱える形式に変換する必要があります。 

メリット 

  • Intel CPU(GPU)さえあれば良い
  • 始めるにあたり情報が比較的豊富にある(例:Qiita記事数 Jetson:1147, OpenVINO:277, Hailo:4) 

デメリット 

  • 推論専用のアクセラレーターと比べて消費電力あたりの性能が低い
  • 実行できるデバイスはIntel社製のCPU, Myriad, FPGAに限定されている 

Intel OpenVINO™のインストール手順 

OpenVINOのインストール記事は検索すると多数出て来ますが、記事の時期等によりインストール方法がまちまちで、またOpenVINOをインストールする為に必要な前準備についても記載がバラバラです。このため、2023年7月の公式情報を元にまとめました。 

ここではWindowsOS & Python開発環境向けのインストール方法を記載します。 

事前に Python 3.7 ~ 3.10 をマシンにインストールする必要があり、下記の順番で記載していきます。 

  1. Pythonのインストール 
  2. OpenVINO Development Toolsのインストール 
  3. GITのインストール 
  4. OpenVINO Notebooksのインストール 
  5. チュートリアルの実行 

1.Pythonのインストール 

Python ソフトウェアの 64 ビット バージョン (3.7、3.8、3.9、3.10のいずれか) を python.orgからダウンロードします。 

Python Releases for Windows
The official home of the Python Programming Language

ダウンロードしたら、exeファイルをダブルクリックでインストールを進めてください。 

画面下部のチェックボックスにチェックを入れた上でInstall Nowをクリックしてください。 

□Install Lancher for all users (Recommended) 
□Add Python 3.xx to PATH 

2. OpenVINO Development Toolsのインストール 

OpenVINO 開発ツールは、OpenVINO のモデルとアプリケーションの開発と最適化を容易にするユーティリティのセットです。 

次のツールが提供されます。 

  • モデルオプティマイザー 
  • ベンチマークツール 
  • 精度チェッカーと注釈コンバーター 
  • トレーニング後の最適化ツール 
  • モデル ダウンローダーおよびその他の Open Model Zoo ツール 

OpenVINO Development Tools の公式サイトからインストールします。 

Install OpenVINO™ Development Tools — OpenVINO™ documentation

インストールにはコマンドプロンプトを使用します。 

<インストール手順> 

ステップ 1. Python 仮想環境のセットアップ 

依存関係の競合を避けるために仮想 Python 環境を作成します。仮想環境を作成するには、次のコマンドを使用します。 

python -m venv openvino_env 

ステップ 2. 仮想環境のアクティブ化 

次のコマンドを発行して、新しく作成した Python 仮想環境をアクティブ化します。 

openvino_envScriptsactivate 

※新しいコマンド ターミナル ウィンドウを開くたびに、上記のコマンドを再実行する必要があります。 

ステップ 3. PIP をセットアップして最新バージョンに更新する 

pipが環境にインストールされていることを確認し、次のコマンドを実行して最新バージョンにアップグレードします。 

Python  - m  pip  install 

ステップ 4. パッケージをインストールする 

OpenVINO 開発ツールを既存の環境にインストールするには、次のコマンドを実行します。 

python -m pip install --upgrade pip 

ステップ 5. インストールをテストする 

パッケージが正しくインストールされていることを確認するには、以下のコマンドを実行します (これには数秒かかる場合があります)。 

mo -h 

インストールが正常に完了すると、Model Optimizer のヘルプ メッセージが表示されます。 

※途中「インテルは、インテルの製品とサービスを改善する目的で、ソフトウェアのパフォーマンスと使用状況のデータを収集する許可を求めています。(以下略)インテルは世界中で事業を展開しており、使用状況データは米国またはその他の国のインテルに送信されます。」というメッセージが表示されます。 

同意する場合は「Y」を入力し、拒否する場合は「N」を入力してください。 

3.GITのインストール 

git-scm.orgから 64 ビット版の GIT をダウンロードします。 

Git for Windows
We bring the awesome Git VCS to Windows

インストーラーをダブルクリックして実行します。インストール手順に従ってソフトウェアをセットアップします。 

4.OpenVINO Notebookのインストール 

「Jupyter Notebook」は、PythonなどをWebブラウザ上で記述・実行できる統合開発環境です。「ジュピターノートブック」、「ジュパイターノートブック」と読みます。 

Notebookのサポート環境は以下の通りです。 

OS: 

  • Ubuntu 18.04LTS 20.04LTS 
  • RedHat Enterprise Linux 8 
  • macOS 10.15.x 
  • Windows10Pro, Enterprise or Education editions 
  • Windows Server 2016 or higher 

各OSに対応しているPythonのバージョンを確認する必要があります。 

また、インストールにはコマンドプロンプトを使用します。 

<インストール手順> 

ステップ1. 環境をアクティブにする 

openvino_envScriptsactivate 

ステップ2. リポジトリのクローンを作成する
 (git clone に – Depth=1 オプションを使用すると、ダウンロード サイズが削減されます。) 

git clone --depth=1 https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks.git 

cd openvino_notebooks 

ステップ3. PIP をアップグレードする 

python -m pip install --upgrade pip 

ステップ4. 必要なパッケージをインストールする 

pip install -r requirements.txt 

ステップ5. Jupyter に virtualenv カーネルをインストールする 

python -m ipykernel install --user --name openvino_env 

ノートブックを実行する 

コマンドプロンプトを使用し、すべてのノートブックを起動します。 

jupyter lab notebooks 

5.チュートリアルの実行 

OpenVINO 環境が正しくインストールされているかを確認するために、チュートリアルのうちの一つを選んで実行してみます。 

jupyter lab で以下のフォルダを選択し、 

/201-vision-monodepth/ 

上記のフォルダの中の 

201-vision-monodepth.ipynb 

ファイルをダブルクリックして表示させます。 

今開いたものはMonodepth Estimation(単眼深度推定) のチュートリアルです。 

単眼深度推定とは単眼カメラの情報から深度(奥行き)を推定するもののようです。 

1.タブの「▶▶」ボタンを押下

2.次のようなダイアログが表示された場合は「Restart」を押下

3.タブの中のセル(jupyterのコマンドを記述していく単位)の左端の「[※]」の中に、数字が連番で付番される

番号が付番されたセルは実行済を意味します。 

4.シートの一番最後までスクロールして、次のようなVideo(mp4ファイル)が表示されていたら正常に実行できている

他のフォルダもお試しください!

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