Налаштування навчального посібника.

Виконайте налаштування один раз перед початком роботи з навчальним посібником. Оберіть середовище, яке відповідає категорії навчального посібника; пакети Neat Library та PCIe не є взаємозамінними.

1. Оберіть потрібне середовище.

Категорія навчальних матеріалів	Запустіть на	Середовище Python
Моделі та виведення даних, графи та конвеєри, камери та потокове передавання, генеративний штучний інтелект.	Modalix DevKit або середовище, назва якого вказана в навчальному посібнику.	~/pyneat
PCIe – спільна обробка даних	Хост, підключений до PCIe-карти Modalix.	~/pyneatpcie

Навчальні матеріали з PCIe запускаються на хості, а не всередині контейнера SDK або безпосередньо на платі.

2. Налаштуйте навчальні матеріали для Neat Library.

Переконайтеся, що Neat Library встановлено., потім виконайте ці команди з каталогу, в якому ви хочете розмістити пакет навчальних матеріалів:

sdk-or-devkit$sima-cli neat install core -t extrassdk-or-devkit$cd sima-neat-*-Linux-extras

Для навчальних матеріалів Python, які запускаються безпосередньо на DevKit, активуйте PyNeat і перевірте імпорт:

devkit$source ~/pyneat/bin/activatedevkit$python3 -c "import pyneat; print('pyneat ready')"

3. Налаштуйте навчальні матеріали щодо PCIe.

Спочатку встановіть і перевірте пакет хоста PCIe.. Потім завантажте пакет навчальних матеріалів для версії Ubuntu, яка працює на хості. Запустіть команду з каталогу, в якому ви хочете розмістити цей пакет.

Ubuntu 22.04:

pcie-host$sima-cli neat install core/pciehost/ubuntu22/amd64 -t extraspcie-host$cd sima-pcie-host-*-Linux-amd64-extras

Ubuntu 24.04:

pcie-host$sima-cli neat install core/pciehost/ubuntu24/amd64 -t extraspcie-host$cd sima-pcie-host-*-Linux-amd64-extras

Перевірте PCIe PyNeat:

pcie-host$source ~/pyneatpcie/bin/activatepcie-host$python3 -c "import pyneatpcie; print('pyneatpcie ready')"

4. Підготуйте архіви моделей.

Використовуйте Model Zoo, щоб завантажити модель, назва якої вказана в інструкції. Наприклад:

sdk-devkit-or-pcie-host$sima-cli modelzoo get resnet_50sdk-devkit-or-pcie-host$sima-cli modelzoo get yolo_v8s

Навчальні матеріали Neat Library приймають --model, тому ви можете безпосередньо передавати завантажений архів. У навчальних матеріалах щодо PCIe використовуються фіксовані імена файлів у кореневій теці додаткових матеріалів PCIe:

Навчальний посібник з PCIe	Необхідний файл моделі.
Запустіть свою першу модель через інтерфейс PCIe.	yolo_v8s_mpk.tar.gz
Запустіть асинхронний процес виведення даних PCIe.	yolo_v8s_mpk.tar.gz
Запустіть кілька моделей.	resnet_50_mpk.tar.gz та yolo_v8s_mpk.tar.gz

Назви та розташування вихідних файлів Model Zoo можуть відрізнятися. За потреби скопіюйте архіви в основну теку PCIe, використовуючи необхідні назви:

pcie-host$cp /absolute/path/to/downloaded-resnet-archive.tar.gz resnet_50_mpk.tar.gzpcie-host$cp /absolute/path/to/downloaded-yolov8s-archive.tar.gz yolo_v8s_mpk.tar.gz

5. Перевірте шляхи та очікувані результати.

Запустіть навчальні команди з кореневої директорії, куди було вилучено додаткові файли. Переконайтеся, що вона містить допоміжні інструменти для збірки, попередньо скомпільовані програми на C++ та вихідний код для навчальних матеріалів:

sdk-or-pcie-host$test -x build.shsdk-or-pcie-host$ls lib/*/tutorials/sdk-or-pcie-host$ls share/*/tutorials/

• Готові програми, написані мовою C++, розміщено в lib/<package>/tutorials/.
• Вихідний код C++ і Python розміщено за адресою share/<package>/tutorials/.
• ./build.sh --list-targets містить перелік програм, написаних мовою C++, які ви можете перекомпілювати.
• Успішні навчальні матеріали з C++ завершуються позначкою [OK]; у навчальних матеріалах з Python виводиться стислий результат, наприклад, top1=..., completed=... або detections=....

Якщо в інструкції зазначено про відсутній файл, спочатку перевірте поточну директорію та назву файлу моделі. Для отримання додаткової допомоги зверніться до розділу Усунення несправностей (усунення несправностей).