クラウドの場合 - 2.5 日本語

クラウド上でサンプルを実行する前に、Versal VCK5000 評価ボードまたは Alveo カード (U50LV、U55C など) がサーバーにインストールされており、Docker システムが読み込まれて動作していることを確認してください。

Vitis-AI のダウンロード後、Vitis-AI ディレクトリに移動し、Docker を起動します。

VART のサンプルは Docker システム内の /workspace/examples/VART/ のパスにあります。

1. vitis_ai_runtime_r2.5.0_image_video.tar.gz パッケージをダウンロードして、解凍します。

   tar -xzvf vitis_ai_runtime_r2.5.0_image_video.tar.gz -C /workspace/demo/VART

2. サンプルをコンパイルします。ここでは、resnet50 の例を示します。

   cd /workspace/examples/VART/resnet50
   bash –x build.sh

   コンパイルが完了すると、実行可能ファイル resnet50 が現在のディレクトリに生成されます。

3. モデルをダウンロードします。モデルのダウンロード リンクは、モデルの YAML ファイルに記述されています。YAML ファイルは、Vitis-AI/model_zoo にあります。次に、例として U50LV または U55C カード上の resnet50 を示します。

   wget https://www.xilinx.com/bin/public/openDownload?filename=resnet50-u50lv-u55c-DPUCAHX8H-r2.5.0.tar.gz -O resnet50-u50lv-u55c-DPUCAHX8H-r2.5.0.tar.gz

4. ターゲット上でモデルを解凍し、インストールします。
   注記: /usr/share/vitis_ai_library/models フォルダーが存在しない場合は、作成します。

   sudo mkdir -p /usr/share/vitis_ai_library/models

   モデル パッケージをインストールします。

   tar -xzvf resnet50-u50lv-u55c-DPUCAHX8H-r2.5.0.tar.gz
   sudo cp resnet50 /usr/share/vitis_ai_library/models -r

5. サンプルを実行します。

   ./resnet50 /usr/share/vitis_ai_library/models/resnet50/resnet50.xmodel

次の表に、クラウド内のすべての Vitis AI サンプルの実行コマンドを示します。