التثبيت

تختلف طريقة تثبيت نسخة Headless من AugeLab Studio حسب نظام التشغيل. اتبع التعليمات أدناه حسب النظام الذي تستخدمه.

Windows

استخدام مثبت AugeLab Studio على Windows يقوم بإعداد بيئة التشغيل الرأسية (headless runtime) تلقائيًا ويُعد الطريقة الموصى بها لتثبيت Headless Studio على Windows.

Linux

حمّل سكربت المثبّت لنظام Linux من account.augelab.com. يدعم المثبّت توزيعات Debian والتوزيعات المبنية عليها مثل Ubuntu. ينشئ بيئة افتراضية معزولة في ~/studio_venv، يقوم بتثبيت ملف تعريف الحزمة المحدد studio، ويُنشئ مُشغِّلات سطح المكتب عند اختيار وضع UI.

المثبّت لا يقوم بتثبيت تعريفات NVIDIA. إذا كنت تريد وضع AI/GPU، ثَبِّت تعريف NVIDIA على جهاز المضيف أولاً. تقوم AugeLab Studio بتضمين وقت تشغيل CUDA اللازم داخل الحزمة. على أجهزة Jetson، استخدم حزمة JetPack/تعريفات NVIDIA المناسبة لجهازك.

التثبيت الكامل

استخدم هذا للإعداد الاعتيادي لواجهة سطح المكتب + الوضع headless:

chmod +x installer.sh
./installer.sh --ui

سيقوم هذا بتثبيت studio[ui]، وإنشاء ~/studio_venv، وإضافة المُشغِّل augelab_studio، وإنشاء إدخالات سطح المكتب.

بعد التثبيت شغّل:

augelab_studio

التثبيت الكامل مع دعم AI/GPU

ثبّت تعريف NVIDIA أولاً، ثم شغّل:

chmod +x installer.sh
./installer.sh --ui --ai

سيقوم هذا بتثبيت studio[ui,gpu].

Headless فقط

استخدم هذا عندما تحتاج فقط إلى واجهة برمجة Python ولا تحتاج إلى واجهة سطح المكتب:

chmod +x installer.sh
./installer.sh --headless

سيقوم هذا بتثبيت studio. لن يتم إنشاء مُشغِّل واجهة المستخدم أو إدخالات سطح المكتب.

Headless مع دعم AI/GPU

ثبّت تعريف NVIDIA أولاً، ثم شغّل:

chmod +x installer.sh
./installer.sh --headless --ai

سيقوم هذا بتثبيت studio[gpu]. لن يتم إنشاء مُشغِّل واجهة المستخدم أو إدخالات سطح المكتب.

التثبيت التفاعلي

شغّل المثبّت بدون علمي الوضع لاختيار وضع التثبيت بشكل تفاعلي:

chmod +x installer.sh
./installer.sh

سيطلب منك المثبّت ما إذا كنت تريد التثبيت في وضع headless أو UI، ثم ما إذا كنت تريد تضمين إضافة AI/GPU.

التثبيت غير التفاعلي باستخدام متغيرات البيئة

استخدم متغيرات البيئة عند التشغيل من نظام مؤتمت:

INSTALL_UI=1 INSTALL_AI=0 ./installer.sh
INSTALL_UI=1 INSTALL_AI=1 ./installer.sh
INSTALL_UI=0 INSTALL_AI=0 ./installer.sh
INSTALL_UI=0 INSTALL_AI=1 ./installer.sh

INSTALL_UI=1 يحدد وضع واجهة المستخدم. INSTALL_AI=1 يضيف دعم AI/GPU.

إلغاء التثبيت

./installer.sh --uninstall

سيزيل هذا الملفات التي أنشأها المثبّت، مثل:

• ~/studio_venv

• ~/.local/bin/augelab_studio

• إدخالات سطح مكتب لـ AugeLab Studio

• أيقونات AugeLab Studio

لن تُحذف المجلدات الأصلية إلا إذا كانت فارغة.

التثبيت اليدوي باستخدام Python

يُنصح باستخدام المثبّت قدر الإمكان. إذا احتجت إلى إعداد يدوي لبيئة Python، فقم بالتثبيت داخل بيئة افتراضية معزولة بدلًا من Python النظامي:

apt-get update -y && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    libdmtx0b \
    zbar-tools \
    build-essential \
    libgl1-mesa-glx \
    curl \
    ca-certificates \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

curl -fsSL https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv venv -p 3.12 studio_venv
uv pip install --python studio_venv/bin/python \
    studio \
    --extra-index-url https://pyrepo.augelab.com \
    --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu \
    --index-strategy unsafe-best-match

بالنسبة للتثبيت اليدوي مع AI/GPU، ثبّت تعريف NVIDIA أولاً ثم استبدل studio بـ studio[gpu]. تقوم AugeLab Studio بتضمين وقت تشغيل CUDA اللازم داخل الحزمة.

Docker مع CPU/CUDA على x86_64

لنشر لدى العملاء، قم ببناء صورة الحاوية من ملف Dockerfile. AugeLab Studio تطبيق مغلق المصدر، لذا يقوم Docker بتثبيت حزمة studio من فهرس حزم AugeLab بدلاً من بناء Studio من المصدر.

استخدم دليل Docker Example بوصفه الدليل الرسمي لـ Docker. يتضمن هذا:

• Dockerfile للـ CPU

• Dockerfile للـ GPU/CUDA

• docker-compose.yml

• .env

• سكربت لتشغيل السيناريو

• مجلد مخرجات مربوط

Docker للـ CPU

استخدم Docker للـ CPU عندما لا يحتاج السيناريو إلى تسريع CUDA. مثال Docker يبنى من python:3.12-slim-bookworm ويثبت studio.

GPU/CUDA

تدعم AugeLab Studio تسريع CUDA للسيناريوهات headless. يتطلب Docker للـ GPU تعريفات NVIDIA متوافقة وNVIDIA Container Toolkit على الجهاز المضيف.

استخدم Dockerfile الخاص بالـ GPU/CUDA في دليل Docker Example. يبني من صورة وقت تشغيل NVIDIA CUDA ويثبت studio[gpu].

ARM64 (Raspberry Pi، Jetson Nano/AGX)

تدعم AugeLab Studio معمارية ARM64 للاستخدام headless على أجهزة مبنية على Debian مثل Raspberry Pi وسلسلة NVIDIA Jetson.

حمّل سكربتات المثبّت لنظام Linux ARM64 من account.augelab.com، ثم نفّذ المثبّت على الجهاز.

التثبيت الكامل على ARM64

chmod +x installer.sh
./installer.sh --ui

سيقوم هذا بتثبيت studio[ui]، وإنشاء ~/studio_venv، وإضافة المُشغِّل augelab_studio، وإنشاء إدخالات سطح المكتب.

التثبيت الكامل على ARM64 مع دعم AI/GPU

ثبّت أولاً حزمة JetPack/تعريفات NVIDIA المناسبة لجهازك.

chmod +x installer.sh
./installer.sh --ui --ai

سيقوم هذا بتثبيت studio[ui,gpu].

Headless على ARM64 فقط

chmod +x installer.sh
./installer.sh --headless

سيقوم هذا بتثبيت studio. لن يتم إنشاء مُشغِّل واجهة المستخدم أو إدخالات سطح المكتب.

Headless على ARM64 مع دعم AI/GPU

ثبّت أولاً حزمة JetPack/تعريفات NVIDIA المناسبة لجهازك.

chmod +x installer.sh
./installer.sh --headless --ai

سيقوم هذا بتثبيت studio[gpu]. لن يتم إنشاء مُشغِّل واجهة المستخدم أو إدخالات سطح المكتب.

إلغاء تثبيت ARM64

./installer.sh --uninstall

مثبّت ARM64 يدعم توزيعات Debian والتوزيعات المبنية عليها. إذا كان جهازك يستخدم عائلة Linux مختلفة، اتصل بفريق AugeLab للحصول على إرشادات النشر.

لمشروعات نشر GPU على Jetson، تأكد من مطابقة المثبّت، وحزمة JetPack/تعريفات NVIDIA، وملف تعريف حزمة AugeLab المناسب لجهازك.