第六屆Nvidia Sky Hackathon環境搭建記錄（1）背景和Nano環境搭建

第六屆Nvidia Sky Hackathon已于2022年5月21日開營。由于張小白不是學生，所以只能參與旁聽。

本期的主題AI助力防疫——創建AI“大白”：

主要的場景如下：

這里面涉及到AI的幾個技術：

（1）ASR自動語音識別：STEP1 識別你的“你好大白，請讓我進入小區。。”語音，并轉換為文字。

（2）CV目標檢測：STEP2 識別口罩是否已帶，識別二維碼。

（3）TTS語音合成：STEP2: 語音回復：“請戴好口罩，并出示二維碼”。STEP3：語音回復“您好，歡迎回家，二維碼有效，請您通過”。

在本次的案例中，我們用到了以下技術：

NVIDIA NeMO：它支持Automatic Speech Recognition (ASR):聲紋識別，Natural Language Processing (NLP):自然語言處理，Text-to-Speech (TTS) models:文本轉音頻。

NVIDIA TAO：Train, TAO是Adapt, and Optimize 訓練、適配、優化的縮寫。TAO ToolKit是NVIDIA推出的基于GUI工作流程驅動框架，可以簡化并加速企業級AI應用和服務的創建。

NVIDIA TensorRT：TRT是用于高性能深度學習推理的 SDK。此 SDK 包含深度學習推理優化器和運行時環境，可為深度學習推理應用提供低延遲和高吞吐量。

通過本次訓練營，可以學會以下技能：

為了完成相關任務，我們首先需要搭建環境。

訓練營提供了相關環境安裝的知識圖譜：

眾所周知，AI的環境一般包含兩套：訓練環境和推理環境。

訓練環境需要是基于Ubuntu的X86電腦（帶NVidia GPU），張小白擬使用 惠普暗影精靈8Plus（使用NVidia GTX 3080 Laptop GPU）作為訓練環境。這個環境張小白在《且看張小白如何用暗影精靈玩轉MindSpore》系列文章中有介紹如何安裝雙系統：

（一）開箱、拆機加裝硬盤 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/309887

（二）Windows 11預覽版和ubuntu 18.04.5雙系統共存 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/309888

（三）3080的崛起 https://bbs.huaweicloud.com/blogs/309891

以上文章介紹了從零開始（零——就是你只有一個Windows系統）搭建ubuntu x86環境，并安裝Nvidia驅動、CUDA和cuDNN的全過程。

推理環境需要是基于Ubuntu aarch64的Jetson Nano，張小白擬使用Jetson Nano B01 作為推理環境。但這次不使用自己制作的環境，而是采用訓練營提供的鏡像環境。

后者比較簡單，先介紹一下。

訓練營提供了 10G大小的Jetson Nano鏡像：

使用balenaEtcher打開這個gz文件刻錄到TF卡上即可。張小白找了一張32G的TF卡完成了刻錄，然后將刻錄好的TF卡放入Nano的TF卡槽，并接上網線：

開機啟動系統：

這個系統是訓練營特制的，沒有圖形界面，輸入用戶名和密碼：nvidia/nvidia即可完成登錄。

使用jtop可以看到它的版本是JetPack 4.4：

查看下Nano的IP地址是192.168.1.118：

所以在暗影精靈的X86 ubuntu上可以使用瀏覽器打開?http://192.168.199.118:8888

輸入密碼nvidia，即可進入jupyter環境：

（未完待續）

AI Ubuntu 機器學習 深度學習

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