pipeless
v1.11.0
Легко создавайте, развертывайте и запускайте приложения компьютерного зрения.
Ознакомьтесь с нашим решением для размещенных агентов
Pipeless — это платформа с открытым исходным кодом, которая за считанные минуты позаботится обо всем, что вам нужно для разработки и развертывания приложений компьютерного зрения. Сюда входит распараллеливание кода, мультимедийные конвейеры, управление памятью, вывод моделей, управление несколькими потоками и многое другое. Pipeless позволяет отправлять приложения, работающие в режиме реального времени, за считанные минуты, а не недели/месяцы .
Pipeless вдохновлен современными бессерверными технологиями. Вы предоставляете некоторые функции, а Pipeless заботится о их выполнении для новых видеокадров и всего, что с этим связано.
С помощью Pipeless вы создаете автономные блоки, которые мы называем «этапами». Каждый этап представляет собой микроконвейер, выполняющий определенную задачу. Затем вы можете динамически комбинировать этапы для каждого потока, что позволяет обрабатывать каждый поток с помощью другого конвейера, не меняя код и не перезапуская программу. Чтобы создать этап, вы просто предоставляете функцию предварительной обработки, модель и функцию постобработки.
Вы можете загрузить стандартные модели , такие как YOLO, или пользовательские модели в одну из поддерживаемых сред выполнения вывода, просто указав URL-адрес. Pipeless поставляет некоторые из самых популярных сред выполнения вывода, такие как среда выполнения ONNX, позволяющая выполнять вывод с высокой производительностью на ЦП или графическом процессоре «из коробки».
Вы можете развернуть Pipeless и свои приложения на периферийных устройствах и устройствах Интернета вещей или в облаке. Существует несколько инструментов для развертывания, включая образы контейнеров.
Ниже приведен неполный набор соответствующих функций, которые включает в себя Pipeless:
Начните прямо сейчас!
Присоединяйтесь к нашему сообществу и сделайте жизнь разработчиков компьютерного зрения проще!
--build в скрипте установки для сборки из исходного кода, чтобы Pipeless ссылался на установленную версию Python (или обновите свою версию и используйте готовый двоичный файл, что проще).gst-launch-1.0 --gst-version . Инструкция по установке здесь curl https://raw.githubusercontent.com/pipeless-ai/pipeless/main/install.sh | bashДополнительную информацию и варианты установки можно найти здесь.
Вместо локальной установки вы можете использовать Docker и сэкономить время на установке зависимостей:
docker run miguelaeh/pipeless --helpЧтобы использовать его с CUDA:
docker run miguelaeh/pipeless:latest-cuda --helpДля использования с TensorRT используйте:
docker run miguelaeh/pipeless:latest-tensorrt --helpПолную документацию по контейнеру можно найти здесь.
Инициируем проект:
pipeless init my_project --template scaffold
cd my_projectЗапустите безтрубную систему:
pipeless start --stages-dir .Обеспечьте поток:
pipeless add stream --input-uri "https://pipeless-public.s3.eu-west-3.amazonaws.com/cats.mp4" --output-uri "screen" --frame-path "my-stage"Сгенерированный код представляет собой пустой шаблон, который формирует сцену и ничего не делает. Пожалуйста, перейдите к примерам, чтобы завершить этот этап.
Вы также можете использовать интерактивную оболочку для создания проекта:
Ознакомьтесь с полным руководством по началу работы или погрузитесь в полную документацию.
Некоторые примеры вы можете найти в каталоге examples . Просто скопируйте эти папки в свой проект и поиграйте с ними.
Здесь вы найдете весь список примеров и пошаговые руководства.
Мы развернули Pipeless на нескольких разных устройствах, чтобы вы могли иметь общее представление о его производительности. Результаты можно найти в разделе документации по тестированию.
Заметные изменения указывают на важные изменения между версиями. Пожалуйста, ознакомьтесь со всем списком заметных изменений.
Спасибо за ваш интерес к участию! Вклады приветствуются и поощряются. Пока мы работаем над созданием подробных рекомендаций по участию, вот несколько общих шагов, с которых можно начать:
git checkout -b feature-branch .git commit -m 'Add new feature' .git push origin feature-branch .Мы ценим вашу помощь в улучшении этого проекта!
Обратите внимание, что в случае серьезных изменений или новых функций рекомендуется сначала обсудить их в выпуске, чтобы мы могли скоординировать усилия.
Этот проект распространяется по лицензии Apache License 2.0.
Лицензия Apache 2.0 — это разрешительная лицензия с открытым исходным кодом, которая позволяет вам использовать, изменять и распространять это программное обеспечение в личных или коммерческих целях. Оно предполагает определенные обязательства, включая указание авторства первоначальных авторов и включение исходного текста лицензии в ваши дистрибутивы.
Полный текст лицензии см. в лицензии Apache 2.0.
