contoh jetson

Repositori ini memberikan contoh untuk menjalankan model dan aplikasi AI pada perangkat NVIDIA Jetson dengan satu perintah.

Repo ini dibangun berdasarkan karya jetson-container, ultralytics, dan proyek luar biasa lainnya.

Fitur

Penerapan Mudah: Terapkan model AI tercanggih pada perangkat Jetson dalam satu baris.
Contoh Serbaguna: Mendukung pembuatan teks, pembuatan gambar, visi komputer, dan sebagainya.
⚡ Dioptimalkan untuk Jetson: Memanfaatkan perangkat keras Nvidia Jetson untuk kinerja yang efisien.

Memasang

Untuk menginstal paket, jalankan:

pip3 install jetson-examples

Catatan:
Periksa di sini untuk metode instalasi lainnya
Untuk meningkatkan ke versi terbaru, gunakan: pip3 install jetson-examples --upgrade .

Mulai cepat

Untuk menjalankan dan mengobrol dengan LLaVA, jalankan:

reComputer run llava

Daftar contoh

Berikut beberapa contoh yang bisa dijalankan:

Contoh	Jenis	Model/Ukuran Data	Ukuran Gambar Docker	Memerintah
? Ultralitik-yolo	Visi Komputer		15,4GB	`reComputer run ultralytics-yolo`
? Kamera Langsung Dalam	Bertukar wajah	0,5GB	20GB	`reComputer run deep-live-cam`
? pabrik llama	Sempurnakan LLM		13,5GB	`reComputer run llama-factory`
? UI yang nyaman	Visi Komputer		20GB	`reComputer run comfyui`
Kedalaman-Apa Saja-V2	Visi Komputer		15GB	`reComputer run depth-anything-v2`
Kedalaman-Apa Saja	Visi Komputer		12,9GB	`reComputer run depth-anything`
Yolov10	Visi Komputer	7,2 juta	5,74GB	`reComputer run yolov10`
Lama3	Teks (LLM)	4,9GB	10,5GB	`reComputer run llama3`
Ollama	Server Inferensi	*	10,5GB	`reComputer run ollama`
LLaVA	Teks + Visi (VLM)	13GB	14,4GB	`reComputer run llava`
LLaVA langsung	Teks + Visi (VLM)	13GB	20,3GB	`reComputer run live-llava`
Stabil-difusi-webui	Pembuatan Gambar	3,97G	7.3GB	`reComputer run stable-diffusion-webui`
burung hantu nano	Transformator Visi (ViT)	613MB	15.1GB	`reComputer run nanoowl`
nanodb	Basis Data Vektor	76GB	7.0GB	`reComputer run nanodb`
Berbisik	Audio	1,5GB	6.0GB	`reComputer run whisper`
Inspeksi rel Yolov8	Visi Komputer	6M	13,8GB	`reComputer run yolov8-rail-inspection`
TensorFlow MoveNet Guntur	Visi Komputer		7,7GB	`reComputer run MoveNet-Thunder`
Parler-TTS mini: ekspres	Audio		6,9GB	`reComputer run parler-tts`

Catatan: Anda harus memiliki cukup ruang untuk menjalankan contoh, seperti LLaVA , setidaknya total 27.4GB

Contoh Lainnya dapat ditemukan di example.md

Memanggil Kontributor Bergabunglah dengan Kami!

Bagaimana cara bekerja dengan kami?

Ingin menambahkan contoh Anda sendiri? Lihat panduan pengembangan.

Kami menyambut baik kontribusi untuk meningkatkan contoh jetson! Jika Anda memiliki contoh yang ingin Anda bagikan, silakan kirimkan permintaan penarikan. Terima kasih kepada semua kontributor kami!

Panggilan terbuka ini tercantum dalam Proyek Kontributor kami. Jika ini pertama kalinya Anda bergabung dengan kami, klik di sini untuk mempelajari cara kerja proyek ini. Kami mengikuti langkah-langkahnya dengan:

Tugas: Kami menawarkan berbagai tugas untuk menyempurnakan konten wiki, masing-masing dengan penjelasan rinci.
Pengiriman: Kontributor dapat mengirimkan konten mereka melalui Permintaan Tarik setelah menyelesaikan tugas.
Tinjauan: Pengelola akan menggabungkan penyerahan dan mencatat kontribusi.

Kontributor menerima bonus tunai $250 sebagai tanda penghargaan.

Untuk pertanyaan atau informasi lebih lanjut, jangan ragu untuk menghubungi kami melalui halaman masalah GitHub atau hubungi [email protected]