moffee模型部署教程

一、介绍

moffee 是一个开源幻灯片制作工具,可以将 markdown 文档转换为干净、专业的幻灯片。

  • moffee 处理布局、分页和样式 ,因此您可以专注于您的内容。
  • 需要学习的内容很少 。moffee 使用简单的语法来根据您的喜好安排和设计内容。
  • 实时网络界面会在您输入时更新幻灯片,让您可以开始幻灯片放映或将其导出为 PDF。

二、部署过程

基础环境最低要求说明:

环境名称 版本信息1
Ubuntu 22.04.4 LTS
Cuda V12.1.105
Python 3.10
NVIDIA Corporation RTX 3060

1. 更新基础软件包

查看系统版本信息

# 查看系统版本信息,包括ID(如ubuntu、centos等)、版本号、名称、版本号ID等
cat /etc/os-release

配置 apt 国内源

# 更新软件包列表
apt-get update

这个命令用于更新本地软件包索引。它会从所有配置的源中检索最新的软件包列表信息,但不会安装或升级任何软件包。这是安装新软件包或进行软件包升级之前的推荐步骤,因为它确保了您获取的是最新版本的软件包。

# 安装 Vim 编辑器
apt-get install -y vim

这个命令用于安装 Vim 文本编辑器。-y 选项表示自动回答所有的提示为"是",这样在安装过程中就不需要手动确认。Vim 是一个非常强大的文本编辑器,广泛用于编程和配置文件的编辑。

为了安全起见,先备份当前的 sources.list 文件之后,再进行修改:

# 备份现有的软件源列表
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

这个命令将当前的 sources.list 文件复制为一个名为 sources.list.bak 的备份文件。这是一个好习惯,因为编辑 sources.list 文件时可能会出错,导致无法安装或更新软件包。有了备份,如果出现问题,您可以轻松地恢复原始的文件。

# 编辑软件源列表文件
vim /etc/apt/sources.list

这个命令使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件,以便您可以编辑它。这个文件包含了 APT(Advanced Package Tool)用于安装和更新软件包的软件源列表。通过编辑这个文件,您可以添加新的软件源、更改现有软件源的优先级或禁用某些软件源。

在 Vim 中,您可以使用方向键来移动光标,

i 键进入插入模式(可以开始编辑文本),

Esc 键退出插入模式,

:wq 命令保存更改并退出 Vim,

:q! 命令不保存更改并退出 Vim。

编辑 sources.list 文件时,请确保您了解自己在做什么,特别是如果您正在添加新的软件源。错误的源可能会导致软件包安装失败或系统安全问题。如果您不确定,最好先搜索并找到可靠的源信息,或者咨询有经验的 Linux 用户。

使用 Vim 编辑器打开 sources.list 文件,复制以下代码替换 sources.list里面的全部代码,配置 apt 国内阿里源。

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse

安装常用软件和工具

# 更新源列表,输入以下命令:
apt-get update

# 更新系统软件包,输入以下命令:
apt-get upgrade

# 安装常用软件和工具,输入以下命令:
apt-get -y install vim wget git git-lfs unzip lsof net-tools gcc cmake build-essential

出现以下页面,说明国内apt源已替换成功,且能正常安装apt软件和工具

2. 安装 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1

这个命令用于下载 CUDA 的 GPG 密钥环,它用于验证 CUDA 软件包的签名。这是确保软件包安全性的一个重要步骤。

  • 安装 CUDA Keyring

    dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb

使用 dpkg 安装下载的密钥环。这是必要的,以便 apt 能够验证从 NVIDIA 仓库下载的软件包的签名。

  • 删除旧的 apt 密钥(如果必要)

    apt-key del 7fa2af80

这一步可能不是必需的,除非您知道 7fa2af80 是与 CUDA 相关的旧密钥,并且您想从系统中删除它以避免混淆。通常情况下,如果您只是安装 CUDA 并使用 NVIDIA 提供的最新密钥环,这一步可以跳过。

  • 更新 apt 包列表

    apt-get update

更新 apt 的软件包列表,以便包括刚刚通过 cuda-keyring 添加的 NVIDIA 仓库中的软件包。

  • 安装 CUDA Toolkit

    apt-get -y install cuda-toolkit-12-1

出现以下页面,说明 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 安装成功

注意:这里可能有一个问题。NVIDIA 官方 Ubuntu 仓库中可能不包含直接名为 cuda-toolkit-12-1 的包。通常,您会安装一个名为 cudacuda-12-1 的元包,它会作为依赖项拉入 CUDA Toolkit 的所有组件。请检查 NVIDIA 的官方文档或仓库,以确认正确的包名。

如果您正在寻找安装特定版本的 CUDA Toolkit,您可能需要安装类似 cuda-12-1 的包(如果可用),或者从 NVIDIA 的官方网站下载 CUDA Toolkit 的 .run 安装程序进行手动安装。

请确保您查看 NVIDIA 的官方文档或 Ubuntu 的 NVIDIA CUDA 仓库以获取最准确的包名和安装指令。

  • 出现以上情况,需要配置 NVIDIA CUDA Toolkit 12.1 系统环境变量

编辑 ~/.bashrc 文件

# 编辑 ~/.bashrc 文件
vim ~/.bashrc

插入以下环境变量

# 插入以下环境变量
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

激活 ~/.bashrc 文件

# 激活 ~/.bashrc 文件
source ~/.bashrc

查看cuda系统环境变量

which nvcc
nvcc -V

3. 安装 Miniconda

  • 下载 Miniconda 安装脚本
    • 使用 wget 命令从 Anaconda 的官方仓库下载 Miniconda 的安装脚本。Miniconda 是一个更小的 Anaconda 发行版,包含了 Anaconda 的核心组件,用于安装和管理 Python 包。
  • 运行 Miniconda 安装脚本

按下回车键(enter)

输入yes

输入yes

安装成功如下图所示

pip配置清华源加速

# 编辑 /etc/pip.conf 文件
vim  /etc/pip.conf

加入以下代码

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意事项:

  • 请确保您的系统是 Linux x86_64 架构,因为下载的 Miniconda 版本是为该架构设计的。
  • 在运行安装脚本之前,您可能需要使用 chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 命令给予脚本执行权限。
  • 安装过程中,您将被提示是否同意许可协议,以及是否将 Miniconda 初始化。通常选择 "yes" 以完成安装和初始化。
  • 安装完成后,您可以使用 conda 命令来管理 Python 环境和包。
  • 如果链接无法访问或解析失败,可能是因为网络问题或链接本身的问题。请检查网络连接,并确保链接是最新的和有效的。如果问题依旧,请访问 Anaconda 的官方网站获取最新的下载链接。

3. 从 github 仓库 克隆项目

出现以上页面,说明无法访问 GitHub 官网,使用 国内镜像 进行项目克隆

# 克隆项目
git clone https://gitee.com/empty-snow/moffee.git

出现以上页面即是克隆项目成功!

请注意,如果 git clone https://github.com/BMPixel/moffee 这个链接不存在或者无效,git clone 命令将不会成功克隆项目,并且会报错。确保链接是有效的,并且您有足够的权限访问该存储库。

4. 创建虚拟环境

# 创建一个名为 moffee 的新虚拟环境,并指定 Python 版本为 3.10
conda create --name moffee python=3.10 -y

安装完成

5. 安装模型依赖库

  • 切换到项目目录、激活 HivisionIDPhotos 虚拟环境、安装 requirements.txt 依赖

    切换到项目工作目录

    cd /moffee

    激活 moffee 虚拟环境

    conda activate moffee

    在 moffee 环境中安装依赖

    pip install moffee

依赖安装成功如下图所示:

6. 运行 README.md 文件

# 运行文件
moffee live README.md

出现以上页面,即是模型已搭建完成。

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