DeepDetect安装与配置指南

DeepDetect安装与配置指南

deepdetect jolibrain/deepdetect: DeepDetect是一个C++编写的机器学习服务引擎，它封装了多种深度学习库如Caffe、TensorFlow和ONNX，并提供了REST API接口，使开发者能便捷地将深度学习模型应用于生产环境。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepdetect

1. 项目基础介绍

DeepDetect 是一个开源的深度学习服务器和API，它使用 C++11 编写而成。DeepDetect 使得先进的机器学习技术易于使用和集成到现有应用中。它支持图像、文本、时间序列等多种数据的监督学习和无监督学习。DeepDetect 特别强调易用性、测试和与现有应用的连接。

2. 项目使用的关键技术和框架

DeepDetect 通过其通用的 API 依赖于多种外部机器学习库，包括但不限于以下几种：

• Caffe: 一个快速的深度学习框架。
• Tensorflow: 一个由Google开发的端到端开源机器学习平台。
• XGBoost: 一个优化的分布式梯度增强库。
• T-SNE: 一个用于数据可视化的技术，可以降维到2D或3D空间。
• Dlib: 一个包含机器学习算法的库。
• NCNN: 一个为移动端优化的高性能神经网络库。
• TensorRT: 一个由NVidia提供的用于深度学习推理的库。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装 DeepDetect 之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• GCC 4.9 或更高版本
• CMake 3.3.2 或更高版本
• Python 2.7 或 Python 3.x
• Make 工具
• Docker（推荐，但不是必需）

安装步骤

通过Docker安装

1. 如果您还没有安装 Docker，请先安装 Docker。
2. 获取 DeepDetect 的 Docker 镜像：

   docker pull deepdetect_cpu
   

   或者如果您需要 GPU 支持：

   docker pull deepdetect_gpu
   

3. 运行 DeepDetect 容器：

   docker run -p 8080:8080 deepdetect_cpu
   

   这样可以通过浏览器访问 localhost:8080 来使用 DeepDetect。

从源代码安装

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/jolibrain/deepdetect.git
   

2. 进入项目目录：

   cd deepdetect
   

3. 编译项目：

   mkdir build && cd build
   cmake ..
   make
   

4. 运行服务：

   ./deepdetect -h 0.0.0.0 -p 8080
   

   服务将启动并在端口 8080 上监听。

以上步骤将为您搭建一个基础的 DeepDetect 服务。您可以通过 Python、JavaScript 或其他支持的客户端与 DeepDetect 进行交互。更多详细配置和示例，请参考项目官方文档。

deepdetect jolibrain/deepdetect: DeepDetect是一个C++编写的机器学习服务引擎，它封装了多种深度学习库如Caffe、TensorFlow和ONNX，并提供了REST API接口，使开发者能便捷地将深度学习模型应用于生产环境。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepdetect