BrainFrame的安装过程，防踩坑

最近公司需求熟悉BrainFrame平台，该平台是一个可以用通用摄像机的视频分析平台，他已经提供了一些基本的常用算法，而且可加载自己做的算法，兼容OpenCV、TensorFlow等人工智能的框架，当然开源社区里也有不少现成的算法可以加载进去。

根据官网的介绍我们需要先安装BrainFrame服务器，再安装客户端。

本人第一次未按照步骤走，先安装了客户端，发现需要服务器配置的一些文件，以及Nvidia驱动。

接下来正式开始安装步骤：

一、BrainFrame服务器

1.ubuntu环境

安装服务器需要依赖于Ubuntu 18.04 Desktop或 Ubuntu 18.04 Server，Ububtu安装不详细说明，网上都有具体步骤。

这里强调一点，建议安装双系统，虚拟机的ubuntu可能不支持Nvidia

我的电脑配置是

2.安装GPU驱动程序

我一开始安装的是虚拟机，首先“软件和更新"的"其他驱动"跟官网的显示不一样，其次在网上搜索了很多相关内容和他们的情况也不一样

网上介绍的安装Nvidia驱动的三种方式均不能成功

第一种是：系统设置->软件更新->附加驱动->选择nvidia最新驱动->应用更改

我的上面没有Nvidia的选项

第二种是：手动下载好对应驱动编译

第三种是根据ppa自动库安装

根据命令：lshw -c video 或者 lspci | greo -i vga 获取电脑显卡信息

可以看出来虚拟机中的显卡型号并不支持安装Nvidia

看到这里可能有很多人有疑问，为什么本机的显卡是Nvidia虚拟机却获取不到呢，原因是因为下载nvidia驱动是根据虚拟机的显卡，不是根据本机的显卡，虚拟机的显卡与本机的显卡是没有关系的。

所以只能安装双系统来解决显卡驱动的问题。

3.安装Docker依赖项

为Ubuntu安装Docker参考官网安装步骤：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/

安装Docker Compose参考官网安装步骤：https://docs.docker.com/compose/install/

4.GPU加速（该步骤不推荐做，会导致服务器启动失败，由于没有找到nvidia-container-runtime）

通过编辑/etc/docker/daemon.json以使Nvidia Container Runtime为Docker的默认运行时具有以下配置：

{

　　"runtimes": {

　　　　"nvidia": {

　　　　　　"path": "nvidia-container-runtime",

　　　　　　"runtimeArgs": []

　　　　}

　　"default-runtime": "nvidia"

}

如果没有daemon.json文件，通过 sudo vim /etc/docker/daemon.json 创建并编辑文件

5.获得许可证

Aotu提供了BrainFrame的免费许可，可用于开发和实验。要获得免费许可证，请创建一个免费的Aotu帐户。

转到Aotu网站。
点击页面顶部附近的“登录”按钮。
使用现有帐户登录，或单击“注册”以创建一个新帐户。
在“ 帐户”页面上的“许可证密钥”部分下，单击“创建新密钥”。然后，一旦出现选项，请单击“下载密钥”。
将名为“ license_file”的文件保存到安装BrainFrame的目录中。这应该是“ docker-compose.yml”文件所在的目录。

brainframe
├── docker-compose.yml
└── license_file

docker-compose.yml文件在资料下载中进行下载

6.启动服务器

BrainFrame服务器使用Docker Compose。要启动服务器，只需在docker-compose.yml文件所在的目录中运行以下命令。

docker-compose up -d

此时服务器已经开启成功，接下来安装客户端

二、BrainFrame客户端

1.在官网下载客户端

将压缩包解压到当前目录，并在终端打开

2.安装依赖（仅Linux）

运行命令bash ./install.sh

3.运行客户端

运行命令：bash ./run_client.sh ，出现客户端

BrainFrame的安装过程，防踩坑

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