Installer OpenVINO™ Toolkit for Raspbian* OS à partir d’une image Docker*

Le Distribution Intel du kit d'outils OpenVINO facilite l’adoption et la maintenance de votre code. Le runtime (moteur d’inférence) vous permet de régler les performances en compilant le réseau optimisé et en gérant les opérations d’inférence sur des composants spécifiques.

Ce guide fournit aux utilisateurs la procédure à suivre pour créer une image Docker* afin d’installer le kit d’outils OpenVINO™ pour le système d’exploitation Raspbian*.

Configuration requise

Système d’exploitation cible

• Raspbian* Stretch, 32 bits
• Raspbian* Buster, 32 bits

Systèmes d’exploitation hôtes

• Raspbian* Stretch, 32 bits
• Raspbian* Buster, 32 bits

Matériel

• Carte Raspberry Pi* avec architecture CPU ARM* ARMv7-A. Vérifiez que uname -m renvoie armv7l.
  • Raspberry Pi* 3 modèle B+
  • Raspberry Pi* 4 modèle B
• Stick de calcul neuronal Intel® 2

Logiciel

• Docker pour Raspbian*

Créer une image Docker* pour Stick de calcul neuronal Intel® 2

Image de construction

Pour créer une image Docker*, vous devez créer un fichier Docker qui contient les variables et commandes définies nécessaires à la création d’une image d’installation du kit d’outils OpenVINO™.

Créez votre fichier Docker en utilisant l’exemple suivant comme modèle.

1. Créez ou accédez à un répertoire dans lequel vous allez créer votre image Docker*. Ce document crée un répertoire ~/docker .

   mkdir ~/docker && cd ~/docker

2. Téléchargez le modèle Dockerfile (ZIP) à partir de ce guide ou créez votre propre Dockerfile en utilisant le contenu du modèle ci-dessous.

   vi Dockerfile

   FROM balenalib/raspberrypi3:buster

   ARG DOWNLOAD_LINK=https://github.com/openvinotoolkit/openvino/releases/download/2022.2.0/l_openvino_toolkit_debian9_arm_2022.2.0.7713.af16ea1d79a_x86_64.tgz
ARG INSTALL_DIR=/opt/intel/openvino
ARG BIN_FILE=https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/3/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.bin
ARG WEIGHTS_FILE=https://storage.openvinotoolkit.org/repositories/open_model_zoo/2022.1/models_bin/3/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078/FP16/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml
ARG IMAGE_FILE=https://cdn.pixabay.com/photo/2018/07/06/00/33/person-3519503_960_720.jpg

   RUN apt-get --allow-unauthenticated upgrade
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
apt-utils \
automake \
cmake \
cpio \
gcc \
g++ \
libatlas-base-dev \
libstdc++6 \
libtool \
libusb-1.0.0-dev \
lsb-release \
make \
python3-pip \
python3-numpy \
python3-scipy \
libgtk-3-0 \
pkg-config \
libavcodec-dev \
libavformat-dev \
libswscale-dev \
sudo \
udev \
unzip \
vim \
git \
wget && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN mkdir -p $INSTALL_DIR && cd $INSTALL_DIR && \
wget -c $DOWNLOAD_LINK && \
tar xf l_openvino_toolkit_debian9_arm*.tgz --strip 1 -C $INSTALL_DIR
# add USB rules
RUN sudo usermod -a -G users "$(whoami)"
# build Object Detection sample
RUN /bin/bash -c "source $INSTALL_DIR/setupvars.sh && \
cd $INSTALL_DIR/install_dependencies && \
sh install_NCS_udev_rules.sh"
RUN echo "source /opt/intel/openvino/setupvars.sh" >> ~/.bashrc && \
mkdir /root/Downloads && \
cd $INSTALL_DIR/samples/c/ && \
/bin/bash -c "source $INSTALL_DIR/setupvars.sh && \
./build_samples.sh && \
cd $INSTALL_DIR/samples/cpp/ && \
./build_samples.sh && \
wget --no-check-certificate $BIN_FILE -O /root/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.bin && \
wget --no-check-certificate $WEIGHTS_FILE -O /root/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml && \
wget --no-check-certificate $IMAGE_FILE -O /root/Downloads/walk.jpg "

   Note

   Vous devrez remplacer le lien direct vers le package OpenVINO™ toolkit dans la variable DOWNLOAD_LINK du modèle ci-dessus par celui de la dernière version. Vous pouvez copier le lien du package du kit d’outils OpenVINO pour le système d’exploitation Raspbian* (c’est-à-dire l_openvino_toolkit_debian9_arm_*_x86_64.tgz) à partir de https://storage.openvinotoolkit.org. Sélectionnez la dernière version disponible, cliquez avec le bouton droit sur l’URL et appuyez sur Copier l’adresse du lien.

3. Pour créer une image Docker* pour Intel® Movidius™ stick ou Stick de calcul neuronal Intel® 2 Neural Compute Stick, exécutez la commande suivante :

   docker build . -t <image_name>

   (for example, docker build . -t openvino-rpi)

Exécution et test d’une image Docker*

Limitations connues :

• Le périphérique Stick de calcul neuronal Intel® 2 change son VendorID et son DeviceID pendant l’exécution et recherche à chaque fois un système hôte comme un tout nouveau périphérique. Cela signifie qu’il ne peut pas être monté comme d’habitude.
• Les événements UDEV ne sont pas transférés au conteneur par défaut et celui-ci n’a donc pas connaissance de la reconnexion du périphérique.
• Un seul périphérique est pris en charge par hôte.

Exécution de l’application de banc d’essai

L’application fonctionne avec des modèles aux formats OpenVINO IR (model.xml et model.bin) et ONNX (model.onnx). Assurez-vous de convertir vos modèles si nécessaire.

1. Utilisez l’option suivante pour exécuter l’image sur un Stick de calcul neuronal Intel® 2. Pour exécuter ce conteneur en mode interactif et privilégié, activez la configuration réseau Docker en tant qu’hôte, puis montez tous les périphériques sur le conteneur :

   docker run -it --privileged -v /dev:/dev --network=host <image_name> /bin/bash

   (for example, docker run -it --privileged -v /dev:/dev --network=host openvino-rpi /bin/bash)

2. Utilisez les commandes suivantes pour exécuter l’application de référence. Accédez au répertoire des échantillons de génération :

   cd /root/inference_engine_._samples_build/armv7l/Release/

3. Exécutez le test de performance avec les options par défaut, utilisez la commande suivante avec les spécifications du modèle et un chemin vers l’image d’entrée :

   ./benchmark_app -m ~/Downloads/person-vehicle-bike-detection-crossroad-0078.xml -i ~/Downloads/walk.jpg -d MYRIAD

Cela termine la procédure d’installation de OpenVINO™ toolkit for Raspbian* à partir d’une image Docker*.