EVI Analytics — модуль видеоаналитики, предназначен для обнаружения, распознавания, подсчета, трекинга объектов согласно моделям.
Рекомендуется обновить ядро системы перед установкой видеодрайвера. |
Требования для модуля Видеоаналитика
Система видеоаналитики требует наличия видеокарты. Для работы в виртуальном окружении гипервизор должен поддерживать аппаратный проброс устройств PCI/PCI-E, включая видеокарту. Совместимость с виртуализацией не обеспечивает стабильной работы модуля видеоаналитики. |
Для работы модуля требуется дискретная видеокарта. Ниже приведена минимальная конфигурация для запуска:
| OS | GPU | SERIES | VRAM | DRIVER |
|---|
| RedOS 8.0 SE | NVIDIA | Quadro или RTX | 8 GB | 545 |
Пример установленных версий ядра и драйвера
Возможны проблемы установки драйвера из-за ядра Linux, ниже приведены примеры рабочих вариантов:
| OS | Kernel | Driver |
|---|
| RED OS 8.0 SE | GNU/Linux 6.12.37-1.red80.x86_64
| NVIDIA-SMI 570.144-1 |
Ручная установка docker и драйвера
Для работы с видеокартой необходимо установить драйвер:
sudo dnf install nvidia-drivers-3:570.144-1.red80.x86_64 |
Далее необходимо установить docker для работы с контейнером аналитики и nvidia-container-tookit для работы с видеокартой:
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo | \
sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo |
sudo dnf install docker-ce
sudo dnf install docker-compose |
sudo dnf install nvidia-container-toolkit |
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=containerd |
sudo nano /etc/nvidia-container-runtime/config.toml |
Изменить no-cgroups на true:
[nvidia-container-cli] no-cgroups = true
Cохранить файл нажав Ctrl+X, затем Y и Enter.
Добавить пользователя в группу docker:
sudo usermod -aG docker $(whoami) |
| Обязательно требуется перезагрузка сервера. |
Необходимо проверить наличие запущенного драйвера в системе после его установки
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.144.03 Driver Version: 550.144.03 CUDA Version: 12.4 |
|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+========================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 3080 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| 0% 41C P2 113W / 370W | 3902MiB / 10240MiB | 5% Default |
| | | N/A |
+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=========================================================================================|
| 0 N/A N/A 2144100 C tritonserver 1296MiB |
| 0 N/A N/A 2144155 C tritonserver 1296MiB |
| 0 N/A N/A 2144163 C tritonserver 1296MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------------------+ |
Настройка доступа к базе данных для подключения контейнера
Перед началом настройки необходимо остановить сервисы EVI.
sudo systemctl stop evi-core.service evi-scud.service evi-live.service evi-archive.service evi-analyzer.service |
Необходимо открыть доступ для подключения контейнера аналитики к базе данных.
sudo nano /var/lib/pgsql/17/data/pg_hba.conf |
В раздел IPv4 local connections добавьте строку по примеру ниже и сохраните файл.
Так как контейнеры по умолчанию получают IP-адреса из подсети 172.16.0.0/12, необходимо указать его.
# IPv4 local connections:
host all all 127.0.0.1/32 scram-sha-256
host all all 172.16.0.0/12 md5 |
Откройте файл конфигурации базы данных. Уберите символ решётки (#), чтобы активировать параметр listen_addresses, и укажите в нем IP-адрес сервера. После этого сохраните изменения в файле.
sudo nano /var/lib/pgsql/17/data/postgresql.conf |
#------------------------------------------------------------------------------
# CONNECTIONS AND AUTHENTICATION
#------------------------------------------------------------------------------
# - Connection Settings -
#listen_addresses = 'localhost' # what IP address(es) to listen on; |
#------------------------------------------------------------------------------
# CONNECTIONS AND AUTHENTICATION
#------------------------------------------------------------------------------
# - Connection Settings -
listen_addresses = 'localhost, 192.168.1.10' # what IP address(es) to listen on; |
Для применения изменений перезапустите сервис базы данных postgresql:
sudo systemctl restart postgresql-17.service |
sudo systemctl start evi-core.service evi-scud.service evi-live.service evi-archive.service evi-analyzer.service |
Загрузка образа и запуск контейнера evi-analytics
Образы аналитики имеют большой объем, поэтому их загрузка может занять некоторое время. |
После настройки доступа к базе данных необходимо загрузить на сервер аналитики скрипт evi-analytics_1.4.1.sh:
wget --no-check-certificate https://archive.eltex-co.ru/evi-raw/evi-1.4.1/evi-analytics_1.4.1_triton1.sh
/или/
wget --no-check-certificate https://archive.eltex-co.ru/evi-raw/evi-1.4.1/evi-analytics_1.4.1_triton3.sh |
bash evi-analytics_1.4.1_triton1.sh EFNRS_DB_HOST="IP-АДРЕС ВАШЕЙ БАЗЫ ДАННЫХ"
/или/
bash evi-analytics_1.4.1_triton3.sh EFNRS_DB_HOST="IP-АДРЕС ВАШЕЙ БАЗЫ ДАННЫХ" |
bash evi-analytics_1.4.1_triton1.sh EFNRS_DB_HOST="192.168.1.10"
/или/
bash evi-analytics_1.4.1_triton3.sh EFNRS_DB_HOST="192.168.1.10" |
Проверка работоспособности
docker ps --format "table {{.ID}}\t{{.Names}}\t{{.Status}}" |
CONTAINER ID NAMES STATUS
f01deee7d6a5 user-triton1-1 Up 23 hours
d70d9e7004ac user-triton3-1 Up 23 hours
c011105320e9 user-triton2-1 Up 23 hours
d17d6261648f user-evi-analytics-haproxy-1 Up 23 hours
fa2db6812f3b user-evi-analytics-1 Up 23 hours |