MMDeploy学习笔记（二）：MMDeploy环境配置
MMDeploy环境配置
首先安装MMCV、MMDetection等基础环境，然后进行MMDeploy的环境配置
MMDeploy是OpenMMLab推出的开源模型部署算法库，旨在为各算法库提供统一的部署操作。基于MMDeploy，开发者可以轻松从训练算法库生成指定硬件所需SDK，省去大量适配时间，此博客便介绍了MMDeploy如何进行环境的配置。
MMDeploy主页：https://github.com/open-mmlab/mmdeploy
安装
- 下载最新版MMDeploy
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdeploy.git --recursive
cd mmdeploy
- 备份原始源，并替换为清华源（若系统本身已经是清华源，请跳过此步骤）
sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup
sudo sed -i "s@http://.*archive.ubuntu.com@https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn@g" /etc/apt/sources.list
sudo sed -i "s@http://.*security.ubuntu.com@https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn@g" /etc/apt/sources.list
sudo apt-get update
- 编译并安装 MMDeploy（耗时大约十分钟）
python tools/scripts/build_ubuntu_x64_ort.py
# 上面的脚本，包括了以下几个子步骤：
# 1、配置工具链
# 2、下载并安装推理引擎 onnxruntime，和其他的依赖项
# 3、编译并安装 mmdeploy 中的 onnxruntime 自定义算子和 mmdeploy inference SDK
# 4、安装 mmdeploy python 包
- 配置环境变量
export PYTHONPATH=$(pwd)/build/lib:$PYTHONPATH
export LD_LIBRARY_PATH=$(pwd)/build/lib:$(pwd)/../mmdeploy-dep/onnxruntime-linux-x64-1.8.1/lib:$LD_LIBRARY_PATH
验证安装成功
在命令行中输入如下指令：
python -c 'import mmdeploy'
python -c 'from mmdeploy_python import Detector'
若无报错，则说明安装成功。