Kurulum

Headless AugeLab Studio kurulumu işletim sisteminize göre değişir. Aşağıda, kullandığınız platforma göre adımları takip edin.

Windows

AugeLab Studio yükleyicisini kullanmak, headless runtime'ı manuel olarak kurar ve Windows üzerinde Headless Studio kurmanın önerilen yoludur.

Linux

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

Yükleyici NVIDIA sürücülerini kurmaz. AI/GPU modu için önce host üzerinde NVIDIA sürücüsünü kurun. AugeLab Studio gerekli CUDA runtime'larını paket içinde sağlar. Jetson cihazlarında, cihazınız için uygun JetPack/NVIDIA sürücü paketini kullanın.

Tam kurulum

Normal masaüstü + headless kurulumu için:

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 çalıştırmak için:

augelab_studio

AI/GPU desteği ile tam kurulum

Önce NVIDIA sürücüsünü kurun, ardından şu komutu çalıştırın:

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

Bu, studio[ui,gpu] paketini kurar.

Yalnızca Headless

Sadece Python API'sine ihtiyacınız varsa ve masaüstü UI'sine 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 kurun, ardından:

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

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

Etkileşimli kurulum

Kurucuyu mod bayrakları olmadan çalıştırarak kurulum modunu etkileşimli seçin:

chmod +x installer.sh
./installer.sh

Yükleyici size headless mi yoksa UI modu mu kurulacağını sorar, ardından AI/GPU eklentisini dahil edip etmeyeceğinizi sorar.

Ortam değişkenleri ile etkileşimsiz kurulum

Otomasyon (ör. CI) için ortam değişkenlerini 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 eklentisini dahil eder.

Kaldırma (Uninstall)

./installer.sh --uninstall

Bu, yükleyici tarafından oluşturulan dosyaları kaldırır:

• ~/studio_venv

• ~/.local/bin/augelab_studio

• AugeLab Studio masaüstü girdileri

• AugeLab Studio ikonları

Üst dizinler yalnızca boşsa kaldırılır.

Manuel Python kurulumu

Mümkün olduğunda yükleyiciyi kullanın. Manuel bir Python ortamına ihtiyacınız varsa, sistem Python'u yerine izole bir sanal ortam kurun:

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 kurun, ardından studio yerine studio[gpu] paketini yükleyin. AugeLab Studio gerekli CUDA runtime'larını paket içinde sağlar.

x86_64 için Docker (CPU/CUDA)

Müşteri dağıtımları için konteyner görüntüsünü bir Dockerfile'dan oluşturun. AugeLab Studio kapalı kaynak bir uygulama olduğu için Docker, Studio'yu kaynak koddan derlemek yerine AugeLab paket indeksinden studio paketini yükler.

Kanonik Docker rehberi için Docker Example dosyasını kullanın. Bu rehber şunları içerir:

• CPU için Dockerfile

• GPU/CUDA için Dockerfile

• docker-compose.yml

• .env

• senaryo çalıştırma betiği

• bağlanmış çıktı klasörü

CPU Docker

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

GPU/CUDA

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

GPU/CUDA Dockerfile için Docker Example içindeki GPU Dockerfile'ı kullanın. Bu Dockerfile, 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 üzerinden indirin ve cihaz üzerinde 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 JetPack/NVIDIA sürücü paketini kurun:

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

Bu, studio[ui,gpu] paketini kurar.

Yalnızca Headless ARM64

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

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

AI/GPU destekli Headless ARM64

Önce cihazınız için doğru JetPack/NVIDIA sürücü paketini kurun:

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 farklı bir Linux ailesi kullanıyorsa, dağıtım rehberliği için AugeLab ile iletişime geçin.

Jetson GPU dağıtımlarında, yükleyici, JetPack/NVIDIA sürücü paketi ve AugeLab paket profili cihazınızla uyumlu olmalıdır.