jetson 安装mmdeploy docker

以下是在Jetson上安装mmdeploy docker的步骤：

1. 确保您的Jetson设备已经安装了Docker和Nvidia-docker。如果没有安装，请参考引用中的链接进行安装。

2. 打开终端并输入以下命令拉取mmdeploy docker镜像：

   sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/megvii-model/mmdeploy:latest-jetson

3. 等待镜像下载完成后，输入以下命令启动mmdeploy docker容器：

   sudo docker run -it --rm --net=host --runtime nvidia --privileged -v /dev:/dev -v /usr/lib/aarch64-linux-gnu/tegra:/usr/lib/aarch64-linux-gnu/tegra registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/megvii-model/mmdeploy:latest-jetson /bin/bash

4. 进入容器后，您可以使用mmdeploy进行模型部署。具体使用方法请参考引用中的链接。

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jetson安装mmdeploy

以下是在Jetson上安装mmdeploy的步骤：
1. 创建mmdeploy环境，Python版本为3.6：

conda create -n mmdeploy python=3.6 -y
conda activate mmdeploy

2. 克隆mmdeploy代码并安装依赖：

git clone https://github.com/megvii-model/mmdeploy.git
cd mmdeploy
pip install -r requirements.txt

3. 构建mmdeploy：

python setup.py build
python setup.py install

4. 下载TensorRT并安装：

wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/7.2.3/local_repos/nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda11.1-trt7.2.3.4-ga-20210226_1-1_amd64.deb
sudo dpkg -i nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda11.1-trt7.2.3.4-ga-20210226_1-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-cuda11.1-trt7.2.3.4-ga-20210226/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get install tensorrt

5. 构建mmdeploy TensorRT插件：

cd mmdeploy
mkdir build
cd build
cmake .. -DTRT_LIB=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libnvinfer.so.7.2.3 -DTRT_BIN=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libnvinfer_plugin.so.7.2.3 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=$(python -c "from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())") -DPYTHON_LIBRARY=$(python -c "import distutils.sysconfig as sysconfig; print(sysconfig.get_config_var('LIBDIR'))")/libpython3.6m.so
make -j$(nproc)

6. 启动tritonserver并指定预加载库：

LD_PRELOAD=/root/mmdeploy/build/libmmdeploy_tensorrt_ops.so ./tritonserver --model-repository=/root/models

jetson docker gpu

Jetson Docker GPU是一种用于Jetson系列嵌入式设备的软件解决方案，它结合了Docker和GPU技术。Jetson是由NVIDIA推出的一系列低功耗高性能的嵌入式系统，而Docker则是一种轻量级的容器化技术，能够将应用程序及其依赖项打包到一个独立的容器中，并在不同的环境中进行部署。

Jetson Docker GPU的出现解决了在Jetson设备上进行GPU加速计算的问题。由于Jetson设备在硬件上已经集成了GPU，可以提供强大的计算能力，但在软件层面上，使用GPU进行加速却需要相应的支持。而Jetson Docker GPU通过与Jetson设备上的GPU驱动程序进行集成，可以帮助用户轻松地在Jetson设备上运行支持GPU加速的应用程序。

使用Jetson Docker GPU，用户可以通过简单的命令行操作，将应用程序及其依赖项打包成一个容器，并在Jetson设备上进行部署。这种容器化的方式可以轻松地管理不同的应用程序，避免了因为应用程序之间的依赖关系而导致的冲突和兼容性问题。同时，由于Docker容器可以在不同的环境中运行，Jetson Docker GPU也提供了更高的移植性和可扩展性。

总而言之，Jetson Docker GPU是一种将Docker和GPU技术应用于Jetson设备的解决方案。它提供了简单、高效的部署方式，可以帮助用户充分发挥Jetson设备上的GPU计算能力，从而加速应用程序的运行。