OpenVINO™ 在 Linux 系统上通过 ZYPPER 仓库的安装指南

OpenVINO™ 在 Linux 系统上通过 ZYPPER 仓库的安装指南

openvino openvino: 是Intel开发的一个开源工具包，用于优化和部署AI推理，支持多种硬件平台。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino

前言

OpenVINO™ 是英特尔推出的一款开源工具套件，主要用于优化和加速深度学习推理。本文将详细介绍如何在基于 ZYPPER 包管理器的 Linux 系统上安装 OpenVINO™ Runtime 环境。通过本文，您将了解完整的安装流程、注意事项以及安装后的验证方法。

系统要求与注意事项

在开始安装前，请确认您的系统满足以下条件：

1. 操作系统：仅支持 Linux 发行版（如 openSUSE 等使用 ZYPPER 包管理器的系统）
2. 硬件要求：支持英特尔 CPU、集成显卡或独立显卡
3. 存储空间：建议预留至少 2GB 可用空间

重要限制说明：

• 此分发版提供 C/C++ API 支持
• 不支持 NPU（神经处理单元）推理
• 包含代码示例

安装步骤详解

第一步：更新软件仓库

1. 首先更新系统软件仓库，确保获取最新版本的 OpenVINO™：

sudo zypper refresh

2. 查看可用的 OpenVINO™ 软件包：

zypper se openvino

此命令将列出所有与 OpenVINO™ 相关的可用软件包，帮助您确认版本信息。

第二步：安装 OpenVINO™ Runtime

执行以下命令安装核心组件和示例代码：

sudo zypper install openvino-devel openvino-sample

这个命令会安装：

• openvino-devel：OpenVINO™ 运行时开发包
• openvino-sample：示例应用程序

第三步：验证安装

安装完成后，检查已安装的软件包及其版本：

zypper se -i openvino

此命令将显示系统中所有已安装的 OpenVINO™ 相关软件包，确认安装是否成功。

补充说明：如果需要 Python API 支持，可以通过其他方式（如 conda 或 pip）单独安装。

构建和运行示例程序

ZYPPER 分发版包含了丰富的示例代码，可以帮助您快速上手。构建示例程序的步骤如下：

对于 C++ 示例：

/usr/share/openvino/samples/cpp/build_samples.sh

对于 C 语言示例：

/usr/share/openvino/samples/c/build_samples.sh

这些脚本会自动编译所有示例程序，编译完成后您可以在相应目录下找到可执行文件。

卸载 OpenVINO™

如果需要卸载 OpenVINO™，可以根据不同需求选择以下命令：

1. 卸载最新版本：

sudo zypper remove *openvino*

2. 卸载特定版本（以 2025.1.0 为例）：

sudo zypper remove *openvino-2025.1.0*

后续学习建议

成功安装 OpenVINO™ 后，您可以：

1. 尝试运行 C++ 快速入门示例，了解基本的图像分类应用开发流程
2. 探索更多示例程序，如：
   • 基础对象检测示例（Hello Reshape SSD）
   • 对象分类示例（Hello Classification）
3. 学习 OpenVINO™ 工作流程，了解模型准备和推理优化的完整过程
4. 查阅预训练模型资源，为您的应用选择合适的模型

常见问题解答

Q：安装后如何确认 OpenVINO™ 版本？

A：运行 zypper info openvino-devel 可以查看详细的软件包信息，包括版本号。

Q：为什么我的系统不支持 NPU 推理？

A：ZYPPER 分发版目前不包含 NPU 支持功能，如需此功能请考虑其他安装方式。

Q：示例程序编译失败怎么办？

A：首先确认是否安装了所有依赖项，检查编译错误信息，通常缺少的依赖可以通过 zypper 安装解决。

通过本文的指导，您应该已经成功在 Linux 系统上安装并配置了 OpenVINO™ 开发环境。接下来可以开始探索深度学习推理的优化世界了！

openvino openvino: 是Intel开发的一个开源工具包，用于优化和部署AI推理，支持多种硬件平台。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openvino