インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットを PyPI リポジトリーからインストール

PyPI 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。

  • Python API のみが提供されます

  • Windows*、Linux*、macOS* (すべての x86_64/arm64 アーキテクチャー) ユーザーを対象とします

  • macOS* では CPU 推論のみがサポートされます

完全な要件リストは以下で入手できます:
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。

OpenVINO ランタイムのインストール

ステップ 1: Python 仮想環境のセットアップ

依存関係の競合を避けるために仮想環境を使用します。仮想環境を作成するには、次のコマンドを使用します。

python -m venv openvino_env
python3 -m venv openvino_env

ステップ 2: 仮想環境のアクティブ化

openvino_env\Scripts\activate
source openvino_env/bin/activate

重要

新しいコマンド・ターミナル・ウィンドウを開くたびに、上記のコマンドを再実行する必要があります。

ステップ 3: PIP をセットアップして最新バージョンに更新

次のコマンドを使用します。

python -m pip install --upgrade pip

ステップ 4: パッケージのインストール

次のコマンドを使用します。

python -m pip install openvino

ステップ 5: パッケージがインストールされていることを確認

次のコマンドを実行します。

python -c "from openvino import Core; print(Core().available_devices)"

インストールが成功すると、利用可能なデバイスのリストが表示されます。

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。

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、次のチュートリアルを試してください。

https://user-images.githubusercontent.com/15709723/127752390-f6aa371f-31b5-4846-84b9-18dd4f662406.gif

Python クイック・スタート・サンプルでは、ウェブブラウザー内の Jupyter ノートブックで OpenVINO モノデプスモデルを使用してシーン内の深度を推定します。

Python で始めましょう

OpenVINO を使ってみるには、次にある他の Jupyter ノートブックのチュートリアル・ページにアクセスしてください。

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