環境構築（GPU）

環境構築

本項では、GPUインスタンスの環境構築について説明します。
今回のチュートリアルでは、Python 3.9 を使って環境を構築します。

cmakeのインストール

python のビルドなどに必要なcmakeをインストールします。

1. 以下のコマンドを順番に実行し、apt の状態を最新化してから必要なライブラリをインストールします。
   

   $ sudo apt update 
   $ sudo apt --fix-broken upgrade -y
   $ sudo apt install build-essential -y

2. 以下のコマンドを順番に実行し、作業用ディレクトリを作成し、移動します。
   

   $ mkdir opt
   $ cd opt

3. 次のコマンドを実行し、cmakeのソースコードをダウンロードします。
   

   $ wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.25.0-rc3/cmake-3.25.0-rc3.tar.gz

4. 次のコマンドを実行し、ダウンロードしたファイルを解凍します。
   

   $ tar -zxvf cmake-3.25.0-rc3.tar.gz

5. 次のコマンドを実行し、解凍したフォルダに移動します。
   

   $ cd cmake-3.25.0-rc3

6. 以下のコマンドを順番に実行し、cmakeをビルドします。
   

   $ ./configure -- -DCMAKE_USE_OPENSSL=OFF
   $ make
   $ sudo make install

Python3.9のインストール

1. 次のコマンドを入力し、フォルダを移動します。
   

   $ cd ~/opt

2. 次のコマンドを入力し、必要なライブラリをインストールします。
   

   $ sudo apt --fix-broken install zlib1g-dev libssl-dev -y

3. 次のコマンドを実行し、Python3.9のソースコードをダウンロードします。
   

   $ sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.6/Python-3.9.6.tgz

4. 次のコマンドを実行し、ダウンロードしたファイルを解凍します。
   

   $ tar xzf Python-3.9.6.tgz

5. 次のコマンドを実行し、解凍したフォルダに移動します。
   

   $ cd Python-3.9.6

6. 以下のコマンドを順番に実行し、Python をビルドします。
   

   $ sudo ./configure --enable-optimizations
   $ sudo make altinstall

仮想環境の起動

1. 次のコマンドを実行し、フォルダを移動します。
   

   $ cd

2. 次のコマンドを実行し、venvフォルダを作ります。
   

   $ python3.9 -m venv --without-pip face_venv

3. 次のコマンドを実行し、venvを起動します。
   

   $ source face_venv/bin/activate

4. コマンドラインの最初に(face_venv)という文字列が表示されていれば、仮想環境を起動できています。

pipのインストール

1. 次のコマンドを実行し、pipをダウンロードします。
   

   $ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

2. 次のコマンドを実行し、pipをインストールします。
   

   $ python get-pip.py

必要なライブラリのインストール

今回、GPUサーバーで用いるライブラリは以下のものです。

• Flask
• Face Recognition

これらを先ほどインストールしたpipを使ってインストールします。

1. 以下のコマンドを実行し、それぞれのライブラリをインストールします。
   

   $ python -m pip install flask
   $ python -m pip install pillow
   $ python -m pip install face_recognition