UE4.26像素流送之公网部署(自建TURN服务器)

Jupyter notebook中的问题 问题录 (Ubuntu18.04)在运行程序时,在启动jupyter的Terminal中,出现 “Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use : AVX2 FMA” 解决方案: 在程序中添加两行代码 import os os.enviro... 阅读详情
AI摘要

本文介绍如何在公网环境下部署UE4的像素流送(PixelStreaming),包括Linux服务器准备、coturn服务安装、信令服务器配置及启动UE应用进行推流等步骤。

像素流送(Pixel Streaming),是UE4力推的网站部署方案。官方从UE4.24开始,默认取消了对HTML5打包的支持,转而使用这种新颖的方式。这种方式的最大好处是,对客户的电脑性能基本没有要求,只需要带宽足够,客户就可以像观看高清电影一样流畅使用三维软件。当然,对推流的服务器还是有显卡要求的。

像素流送的部署方式主要分局域网和公网部署。
本文主要针对公网部署,假设读者已经掌握了局域网部署的方法。

正文

整个部署流程包括:

  • 注册Linux服务器
  • 安装部署coturn服务
  • 拷贝信令服务器到Linux服务器
  • 启动UE应用进行推流
  • 公网测试

一、自备服务器

此处省略了一部分…

使用ssh,登进服务器就可以到下一步了。

推荐使用MobaXterm工具登录linux服务器。若没接触过这方面的操作,可以留言告知,马上补充上来。

二、部署coturn

安装libevent-2.0

wget https://github.com/downloads/libevent/libevent/libevent-2.0.21-stable.tar.gz
tar zxvf libevent-2.0.21-stable.tar.gz
cd libevent-2.0.21-stable && ./configure
make && make install

安装coturn

git clone https://github.com/coturn/coturn
cd coturn 
./configure 
根据你的日志,Ollama 在 Windows 10 中未能检测到 Intel 核显(`no compatible GPUs were discovered`),导致它回退到使用 CPU。以下是针 【代码】根据你的日志,Ollama 在 Windows 10 中未能检测到 Intel 核显(`no compatible GPUs were discovered`),导致它回退到使用 CPU。以下是针。 阅读详情

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