DeepFace【部署 03】轻量级人脸识别和面部属性分析框架deepface在Linux环境下服务部署(conda虚拟环境+docker)_deepface部署

Linux环境下服务部署

1.使用虚拟环境[810ms]

1.1 环境部署

Anaconda的安装步骤这里不再介绍,直接开始使用。

# 1.创建虚拟环境
conda create -n deepface python=3.9.18

# 2.激活虚拟环境
conda activate deepface

# 3.安装deepface
pip install deepface -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

以下操作在虚拟环境deepface下执行:

# 1.安装mesa-libGL.x86\_64
yum install mesa-libGL.x86_64
# 防止报错
ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

# 2.安装deprecated
pip install deprecated==1.2.13
# 防止报错
ModuleNotFoundError: No module named 'deprecated'

</
### 如何在 Linux 上通过 Docker 创建部署虚拟环境 #### 一、Docker 的基本概念 Docker 是一种轻量级的容器技术,允许开发者将应用程序及其依赖项打包到一个独立的环境中运行。这种隔离性使得开发人员可以在不同的操作系统上一致地运行应用。 #### 二、创建基础镜像 为了在 Linux 系统上使用 Docker 部署虚拟环境,可以基于官方的基础镜像来构建自定义镜像。例如,可以从 Ubuntu 或 CentOS 基础镜像开始[^1]。 ```bash docker pull ubuntu:latest ``` #### 三、安装 Anaconda 虚拟环境 如果目标是在容器中设置 Python 的虚拟环境,则可以通过以下方式完成: 1. **下载 Anaconda 安装脚本** 使用 `wget` 下载 Anaconda 的安装包,并执行安装脚本。 ```bash wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh ``` 2. **配置环境变量** 将 Anaconda 添加到系统的路径中以便全局可用。 ```bash export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH" source ~/.bashrc ``` #### 四、编写 Dockerfile 文件 为了自动化构建过程,建议创建一个 `Dockerfile` 来描述整个流程。以下是示例代码: ```Dockerfile FROM ubuntu:latest # 更新软件源并安装必要的工具 RUN apt-get update && \ apt-get install -y curl wget git build-essential && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 下载并安装 Anaconda WORKDIR /opt RUN wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh && \ bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/anaconda3 && \ rm Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh # 设置默认 shell 环境变量 ENV PATH=/opt/anaconda3/bin:$PATH # 测试 conda 是否正常工作 CMD ["conda", "--version"] ``` #### 五、构建运行容器 1. 构建镜像: 在包含上述 `Dockerfile` 的目录下执行以下命令以生成新的镜像。 ```bash docker build -t my-python-env . ``` 2. 启动容器: 利用新构建的镜像启动一个交互式的会话模式容器。 ```bash docker run -it --name python-container my-python-env /bin/bash ``` #### 六、验证虚拟环境功能 进入容器后,尝试激活一个新的 Conda 环境并测试其功能。 ```bash conda create -n testenv python=3.8 source activate testenv python --version ``` 以上操作完成后即可确认该虚拟环境已成功搭建完毕[^4]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值