The repository provides code for running inference with the Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2), links for downloading the trained model checkpoints, and example notebooks that show how to use the model. - segment-anything-2/backend.Dockerfile at main
/etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get...
接下来,你需要从GitHub下载Segment Anything Model的Docker部署配置文件。你可以使用git clone命令或者直接下载压缩包。 例如,假设Segment Anything Model的Docker部署配置文件位于https://github.com/facebookresearch/segment-anything仓库中,你可以使用以下命令克隆仓库: bash git clone https://github.com/facebookresearch...
一、环境准备 首先,确保你的 Ubuntu 22.04 系统已经安装了必要的依赖,包括 Python、Docker 和 NVIDIA 显卡驱动。RTX 2060 需要安装 CUDA 11.x 版本的驱动,以确保与 Stable Diffusion 的兼容性。 二、安装 Docker Docker 是运行 Stable Diffusion WebUI 的基础。你可以从 Docker 官网下载适用于 Ubuntu 22.04 的 Do...
基于docker运行 docker pull pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-runtime 进入docker后,安装jupyter pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter_contrib_nbextensions jupyter notebook --allow-root -y --no-browser --ip=0.0.0.0 我的环境还安装了以下工具 apt-get update apt-get install buil...
一、拉取下载docker镜像 docker pull cnstark/pytorch:2.0.1-py3.9.17-cuda11.8.0-ubuntu20.04 二、安装SAM环境 docker run -it --gpus=all -v /datas/work/zzq:/workspace 8fd9e4c5e7bc bash pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn git clo...
一、拉取下载docker镜像 docker pull cnstark/pytorch:2.0.1-py3.9.17-cuda11.8.0-ubuntu20.04 二、安装SAM环境 docker run -it --gpus=all -v /datas/work/zzq:/workspace 8fd9e4c5e7bc bash pip install opencv-python pycocotools matplotlib onnxruntime onnx -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn...
# https://pythonspeed.com/articles/gunicorn-in-docker/ CMD gunicorn --worker-tmp-dir /dev/shm \ --worker-class gthread app:app \ --log-level info \ --access-logfile /dev/stdout \ --log-file /dev/stderr \ --workers ${GUNICORN_WORKERS} \ --threads ${GUNICORN_THREADS} ...
dockerfile: frontend.Dockerfile ports: - 7262:80 backend: image: sam2/backend build: context: . dockerfile: backend.Dockerfile ports: - 7263:5000 volumes: - ./demo/data/:/data/:rw environment: - SERVER_ENVIRONMENT=DEV - GUNICORN_WORKERS=1 # Inference API needs to ...
Segment Anything模型人工智能计算机视觉研究 分割任何物体模型 (SAM):Meta AI 推出的一种新型 AI 模型,只需单击即可“剪切”任何图像中的任何物体 SAM 是一种可提示的分割系统,具有对不熟悉的物体和图像的零样本泛化能力,无需额外的训练。 模型 代码仓库 https://github.com/facebookresearch/segment-anything ...