Conda Forge から OpenVINO™ ランタイムをインストール#

注

Conda Forge ディストリビューションでは次の点に注意してください:

  • C/C++ と Python API の両方が提供されます

  • NPU 推論はサポートされません

  • すべての主要 OS のユーザーを対象としています: Windows*、Linux*、macOS* (すべての x86_64/arm64 アーキテクチャー)

完全な要件リストは以下で入手できます:
システム要件のページ
プロセッサー統合グラフィックス・テクノロジーが搭載されており、iGPU 推論をサポートしているかどうかは、以下を参照してください。
製品仕様
Conda を操作するには多くの方法があります。続行する前に、Anaconda ディストリビューションのページで詳細を確認してください。

Anaconda Package Manager で OpenVINO ランタイムをインストール#

  1. Anaconda 環境をセットアップします (Python 3.10 を例に説明します):

    conda create --name py310 python=3.10
    conda activate py310

  2. 最新バージョンに更新します:

    conda update --all

  3. OpenVINO ランタイムパッケージをインストールします:

    conda install -c conda-forge openvino=2024.3.0

これで完了です。OpenVINO のインストールが完了しました。ユースケースによっては、追加コンポーネントのインストールが必要となる場合があります。追加構成のリストを確認して、それらが必要かどうかを確認してください。

Conda Forge から OpenVINO の特定のコンポーネントをインストール#

OpenVINO パッケージ全体をインストールする必要はありません。選択したコンポーネントは、以下のようにインストールできます。

conda install conda-forge::<component_name>

<component_name> 以下にリストされている OpenVINO のコンポーネントのいずれかです:

  • libopenvino-auto-batch-plugin

  • libopenvino-auto-plugin

  • libopenvino-hetero-plugin

  • libopenvino-intel-cpu-plugin

  • libopenvino-intel-gpu-plugin

  • libopenvino-intel-npu-plugin

  • libopenvino-ir-frontend

  • libopenvino-onnx-frontend

  • libopenvino-paddle-frontend

  • libopenvino-pytorch-frontend

  • libopenvino-tensorflow-frontend

  • libopenvino-tensorflow-lite-frontend

  • libopenvino-dev

  • libopenvino-python

  • libopenvino-arm-cpu-plugin

例えば、単一のコンポーネントをインストールするには、次のコマンドを使用します:

conda install conda-forge::libopenvino-intel-cpu-plugin

複数のコンポーネントでは次のようになります:

conda install conda-forge::libopenvino-intel-cpu-plugin conda-forge::libopenvino-arm-cpu-plugin conda-forge::libopenvino-intel-npu-plugin conda-forge::libopenvino-intel-gpu-plugin

Linux* 上の Conda-Forge から OpenVINO ランタイムを使用してコンパイル#

Linux* 上の Conda から OpenVINO ライブラリーをリンクする場合、必要な Conda コンパイラーがインストールされ、Conda 標準ライブラリーが使用されていることを確認してください。これを行うには、Conda 環境で次のコマンドを実行します:

conda install cmake c-compiler cxx-compiler make conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib:$LD_LIBRARY_PATH

コンパイラーをインストールした後、Conda 環境を再アクティブ化することが重要です。この手順で、リンクに必要なすべての環境変数が正しく設定されていることを確認します。

Conda 環境を再アクティブ化するには、次のコマンドを実行します:

conda activate py310

Conda 環境を再アクティブ化したら、必要な環境変数がすべて正しく設定されていることを確認し、OpenVINO ライブラリーのリンクに進みます。

推論用に GPU デバイスを有効にする#

Linux* 上で OpenVINO 推論に GPU デバイスを使用するには、OpenCL ICD をインストールする必要があります:

conda install ocl-icd-system

OpenCL* ドライバー向けインテル® グラフィックス計算ランタイムドライバーは、インテル® グラフィックス・ドライバーのパッケージに含まれているため、Windows* ではこの手順は必要ありません。

OpenVINO™ ランタイムのアンインストール#

Conda で OpenVINO ランタイムをインストールしたら、適切な OpenVINO バージョン番号を指定して次のコマンドで削除できます:

conda remove openvino=2024.3.0

OpenVINO の特定のコンポーネントをインストールしている場合、次のコマンドを使用して削除できます:

conda remove conda-forge::<component_name>

次にすることは？#

OpenVINO ランタイムがインストールできたので、独自のマシンラーニング・アプリケーションを実行する準備が整いました。OpenVINO アプリケーションにモデルを統合する方法の詳細は、いくつかのチュートリアルとサンプル・アプリケーションを試してください。

基本的な画像分類の C++ アプリケーションをビルドして実行する手順については、C++ クイックスタートの例を試してください。

https://user-images.githubusercontent.com/36741649/127170593-86976dc3-e5e4-40be-b0a6-206379cd7df5.jpg

OpenVINO を使ってみるには、次にある他の C++ サンプル・アプリケーションのサンプルページにアクセスしてください。