Kurulum (Installation)

Headless AugeLab Studio'nun kurulumu işletim sisteminize göre değişir. Aşağıdaki talimatları kendi platformunuz için takip edin.

Windows

AugeLab Studio yükleyicisini kullanmak, headless çalışma zamanını manuel olarak zaten kurar ve Windows'ta Headless Studio kurmak için önerilen yöntemdir.

Linux

Linux yükleyici betiğini account.augelab.com adresinden indirin. Yükleyici, Debian ve Debian tabanlı dağıtımları (Ubuntu dahil) destekler. ~/studio_venv altında izole bir sanal ortam oluşturur, seçilen studio paket profilini kurar ve UI modu seçildiğinde masaüstü başlatıcıları oluşturur.

Yükleyici NVIDIA CUDA Toolkit veya NVIDIA sürücülerini kurmaz. AI/GPU modu için önce makineye doğru NVIDIA sürücüsünü ve CUDA 12.8'i kurun.

Tam kurulum

Normal masaüstü + headless kurulumu için şu komutları kullanın:

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

Bu, studio[ui] paketini kurar, ~/studio_venv oluşturur, augelab_studio başlatıcısını ekler ve masaüstü girdileri oluşturur.

Kurulumdan sonra çalıştırın:

augelab_studio

AI/GPU desteği ile tam kurulum

Önce NVIDIA sürücüsünü ve CUDA 12.8'i kurun. Ardından şu komutları çalıştırın:

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

Bu, studio[ui,gpu] paketini kurar.

Sadece Headless

Sadece Python API'sine ihtiyacınız varsa ve masaüstü UI'ye gerek yoksa bunu kullanın:

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

Bu studio paketini kurar. UI başlatıcısı ve masaüstü girdileri oluşturulmaz.

AI/GPU desteği ile Headless

Önce NVIDIA sürücüsünü ve CUDA 12.8'i kurun. Ardından:

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

Bu studio[gpu] paketini kurar. UI başlatıcısı ve masaüstü girdileri oluşturulmaz.

Etkileşimli kurulum

Kurucu betiğini mod bayrakları olmadan çalıştırarak kurulum modunu etkileşimli seçebilirsiniz:

chmod +x installer.sh
./installer.sh

Yükleyici önce headless mi yoksa UI modu mu kurulacağını, sonra AI/GPU ekstra paketinin dahil edilip edilmeyeceğini sorar.

Ortam değişkenleri ile etkileşimsiz kurulum

Otomasyondan çalıştırırken ortam değişkenleri kullanın:

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 UI modunu seçer. INSTALL_AI=1 AI/GPU ekstrasını dahil eder.

Kaldırma (Uninstall)

./installer.sh --uninstall

Bu komut yükleyici tarafından oluşturulan dosyaları kaldırır:

• ~/studio_venv

• ~/.local/bin/augelab_studio

• AugeLab Studio masaüstü girdileri

• AugeLab Studio simgeleri

Üst dizinler yalnızca boşlarsa kaldırılır.

Manuel Python kurulumu

Mümkünse yükleyiciyi kullanın. Manuel bir Python ortamına ihtiyacınız varsa, sistem Python'u yerine izole bir sanal ortama kurulum yapın:

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

AI/GPU için manuel kurulum yapıyorsanız önce NVIDIA sürücüsünü ve CUDA 12.8'i kurun, ardından studio yerine studio[gpu] kullanın.

x86_64 için CPU/CUDA ile Docker

Müşteri dağıtımları için konteyner görüntüsünü bir Dockerfile'dan oluşturun. AugeLab Studio kapalı kaynak bir uygulamadır; bu yüzden Docker, Studio'yu kaynak koddan derlemek yerine AugeLab paket indeksinden studio paketini kurar.

Standart Docker kılavuzu için Docker Example dosyasını kullanın. İçerdiği öğeler:

• CPU Dockerfile

• GPU/CUDA Dockerfile

• docker-compose.yml

• .env

• senaryo çalıştırıcı betiği

• bağlanan çıktı klasörü

CPU Docker

Senaryonuz CUDA hızlandırmasına ihtiyaç duymuyorsa CPU Docker kullanın. Docker örneği python:3.12-slim-bookworm tabanından derlenir ve studio paketini kurar.

GPU/CUDA

AugeLab Studio, headless senaryolar için CUDA hızlandırmasını destekler. GPU Docker, host üzerinde uyumlu NVIDIA sürücüleri ve NVIDIA Container Toolkit gerektirir.

GPU/CUDA Dockerfile için Docker Example içindeki GPU Dockerfile'ı kullanın. Bu, bir NVIDIA CUDA runtime görüntüsünden oluşturur ve studio[gpu] paketini kurar.

ARM64 (Raspberry Pi, Jetson Nano/AGX)

AugeLab Studio, Raspberry Pi ve NVIDIA Jetson serisi gibi Debian tabanlı cihazlarda headless kullanım için ARM64 mimarisini destekler.

Linux ARM64 yükleyici betiklerini account.augelab.com adresinden indirin ve ardından cihazda yükleyiciyi çalıştırın.

Tam ARM64 kurulumu

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

Bu, studio[ui] paketini kurar, ~/studio_venv oluşturur, augelab_studio başlatıcısını ekler ve masaüstü girdileri oluşturur.

AI/GPU desteği ile tam ARM64 kurulumu

Önce cihazınız için doğru NVIDIA JetPack/CUDA yığınına uygun kurulum yapın. Jetson cihazları için JetPack sürümünüzle eşleşen CUDA sürümünü kullanın.

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

Bu, studio[ui,gpu] paketini kurar.

Sadece Headless ARM64

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

Bu studio paketini kurar. UI başlatıcısı ve masaüstü girdileri oluşturulmaz.

AI/GPU desteği ile Headless ARM64

Önce cihazınız için doğru NVIDIA JetPack/CUDA yığınına uygun kurulum yapın. Jetson cihazları için JetPack sürümünüzle eşleşen CUDA sürümünü kullanın.

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

Bu studio[gpu] paketini kurar. UI başlatıcısı ve masaüstü girdileri oluşturulmaz.

ARM64 kaldırma

./installer.sh --uninstall

ARM64 yükleyici Debian ve Debian tabanlı dağıtımları destekler. Cihazınız başka bir Linux ailesi kullanıyorsa, dağıtım rehberliği için AugeLab ile iletişime geçin.

Jetson GPU/CUDA dağıtımlarında, yükleyici, JetPack, CUDA yığını ve cihazınız için uygun AugeLab paket profili arasında uyum olduğundan emin olun.