pipeless

sin tubería

Cree, implemente y ejecute fácilmente aplicaciones de visión por computadora.

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Pipeless es un marco de código abierto que se encarga de todo lo necesario para desarrollar e implementar aplicaciones de visión por computadora en solo minutos. Eso incluye paralelización de código, canalizaciones multimedia, gestión de memoria, inferencia de modelos, gestión de múltiples flujos y más. Pipeless le permite enviar aplicaciones que funcionan en tiempo real en minutos en lugar de semanas/meses .

Pipeless está inspirado en las tecnologías modernas sin servidor. Usted proporciona algunas funciones y Pipeless se encarga de ejecutarlas para nuevos cuadros de video y todo lo involucrado.

Con Pipeless creas cajas autónomas que llamamos "etapas". Cada etapa es un microcanal que realiza una tarea específica. Luego, puede combinar etapas dinámicamente por secuencia, lo que le permite procesar cada secuencia con una canalización diferente sin cambiar el código y sin reiniciar el programa. Para crear una etapa, simplemente proporcione una función de preproceso, un modelo y una función de posproceso.

Puede cargar modelos estándar de la industria , como YOLO, o modelos personalizados en uno de los tiempos de ejecución de inferencia admitidos simplemente proporcionando una URL. Pipeless incluye algunos de los tiempos de ejecución de inferencia más populares, como ONNX Runtime, que le permite ejecutar inferencia con alto rendimiento en CPU o GPU de forma inmediata.

Puede implementar Pipeless y sus aplicaciones en dispositivos perimetrales y de IoT o en la nube. Existen varias herramientas para la implementación, incluidas imágenes de contenedores.

El siguiente es un conjunto no exhaustivo de características relevantes que incluye Pipeless:

• Soporte para múltiples transmisiones : procese varias transmisiones al mismo tiempo.
• Configuración de transmisión dinámica : agregue, edite y elimine transmisiones sobre la marcha a través de una CLI o API REST (más adaptadores por venir).
• Soporte multilingüe : puede escribir sus enlaces en varios idiomas, incluido Python.
• Pasos de procesamiento dinámico : puede agregar cualquier cantidad de pasos al procesamiento de su transmisión e incluso modificar esos pasos dinámicamente por transmisión.
• Políticas de reinicio integradas : olvídese de lidiar con errores de conexión, cámaras que fallan, etc. Puede especificar fácilmente políticas de reinicio por transmisión que manejen esas situaciones automáticamente.
• Altamente paralelizado : no se preocupe por los subprocesos múltiples y/o el procesamiento múltiple, Pipeless se encarga de eso por usted.
• Se admiten varios tiempos de ejecución de inferencia : proporcione un modelo y seleccione uno de los tiempos de ejecución de inferencia admitidos para ejecutarlo de forma inmediata en CPU o GPU. Admitimos CUDA , TensorRT , OpenVINO , CoreML y más por venir.
• Estructura de proyecto bien definida y código altamente reutilizable : Pipeless utiliza la estructura del sistema de archivos para cargar etapas de procesamiento y enlaces, lo que le ayuda a organizar el código en cuadros altamente reutilizables. Cada etapa es un directorio, cada enlace se define en su propio archivo.

¡Empiece ahora!

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Requisitos ☝️

• Pitón . Los archivos binarios prediseñados están vinculados a Python 3.10 en Linux amd64, 3.8 en Linux arm64 y 3.12 en macOS. Si tiene una versión de Python diferente, proporcione el indicador --build al script de instalación para compilar desde el código fuente, de modo que Pipeless se vincule a su versión de Python instalada (o actualice su versión y use un binario prediseñado, que es más simple).
• Streamer 1.20.3 . Verifique con gst-launch-1.0 --gst-version . Instrucciones de instalación aquí

Instalación

 curl https://raw.githubusercontent.com/pipeless-ai/pipeless/main/install.sh | bash

Encuentre más información y opciones de instalación aquí.

Usando la ventana acoplable

En lugar de instalar localmente, también puedes usar Docker y ahorrar el tiempo de instalación de dependencias:

 docker run miguelaeh/pipeless --help

Para usarlo con CUDA:

 docker run miguelaeh/pipeless:latest-cuda --help

Para usar con TensorRT use:

 docker run miguelaeh/pipeless:latest-tensorrt --help

Encuentre toda la documentación del contenedor aquí.

Empezando

Iniciar un proyecto:

 pipeless init my_project --template scaffold
cd my_project

Empezar sin tubería:

 pipeless start --stages-dir .

Proporcionar una secuencia:

 pipeless add stream --input-uri "https://pipeless-public.s3.eu-west-3.amazonaws.com/cats.mp4" --output-uri "screen" --frame-path "my-stage"

El código generado es una plantilla vacía que estructura una etapa para que no haga nada. Vaya a los ejemplos para completar esa etapa.

También puede utilizar el shell interactivo para crear el proyecto:

Consulte la guía completa de introducción o sumérjase en la documentación completa.

¿Ejemplos?

Puede encontrar algunos ejemplos en el directorio de examples . Simplemente copie esas carpetas dentro de su proyecto y juegue con ellas.

Encuentra aquí la lista completa de ejemplos y guías paso a paso.

Punto de referencia?

Implementamos Pipeless en varios dispositivos diferentes para que puedas tener una idea general de su rendimiento. Encuentre los resultados en la sección de referencia de los documentos.

Cambios notables

Los cambios notables indican cambios importantes entre versiones. Consulte la lista completa de cambios notables.

¿Contribuyendo?

¡Gracias por tu interés en contribuir! Las contribuciones son bienvenidas y alentadas. Mientras trabajamos en la creación de pautas de contribución detalladas, aquí hay algunos pasos generales para comenzar:

1. Bifurca este repositorio.
2. Crea una nueva rama: git checkout -b feature-branch .
3. Realice sus cambios y confírmelos: git commit -m 'Add new feature' .
4. Envía tus cambios a tu bifurcación: git push origin feature-branch .
5. Abra una solicitud de extracción de GitHub que describa sus cambios.

¡Apreciamos su ayuda para mejorar este proyecto!

Tenga en cuenta que, para cambios importantes o nuevas características, es una buena idea discutirlos primero en un número para que podamos coordinar esfuerzos.

¿Licencia?

Este proyecto tiene la licencia Apache 2.0.

Resumen de la licencia Apache 2.0

La Licencia Apache 2.0 es una licencia permisiva de código abierto que le permite utilizar, modificar y distribuir este software para fines personales o comerciales. Viene con ciertas obligaciones, incluida la atribución a los autores originales y la inclusión del texto de la licencia original en sus distribuciones.

Para obtener el texto completo de la licencia, consulte la Licencia Apache 2.0.