## #確認裝置空間 至少要20G 最好裝D槽

## 1.確認顯卡唯一碼
在終端輸入
`nvidia-smi -L`
複製括號內的UUID，貼到下面git中`lock/uuid.lock`的位置

## 2.設定環境變數後編譯
需確認系統才能編譯(Linux/Windows/Jetson/Ubuntu)
需編譯的 git https://leda-repo.seadeep.ai/LEDA/seadeep-next/src/branch/master/
### Windows Powershell

$env:CGO_ENABLED="0"

#GOOS依照客戶端的系統去選擇，如果雙方的系統一樣就不用輸入
$env:GOOS="linux"
$env:GOOS="windows"

### bash

set %CGO_ENABLED%="0"

#GOOS依照客戶端的系統去選擇，如果雙方的系統一樣就不用輸入
set %GOOS%="linux"
set %GOOS%="windows"

### Ubuntu Terminal

CGO_ENABLED="0"
set %CGO_ENABLED%="0"

#GOOS依照客戶端的系統去選擇，如果雙方的系統一樣就不用輸入
GOOS="linux"
GOOS="windows"

輸入完後可以用`go env`確認CGO_ENABLED、GOOS

設定好後就可以編譯了
`go build -v ./cmd/lite `
編譯好會產生 lite.exe (Seadeep Server)

## 3. 準備核心 (在Seadeep-Lite下面)
需準備的 git https://leda-repo.seadeep.ai/LEDA/seadeep-lite
先確認環境在python 3.8
`python -V`
隱藏原始碼
`python .\compile.py `
可刪除 kernel/{object_detection/classification/segmentation} 資料夾

產物: 整包 seadeep-lite 資料夾 (裡面都是pyc) (模型參數) 丟給客戶

## 4. 打包UI

cd earth
yarn build-only-lite

*備註：vite 版本要為 4.0.0 - 5.0.0 (如果沒有vite可以輸入以下指令)

yarn add vite@^5.0.0

打包完會出現dist 資料夾(UI)

## ------------------------------以下流程可以由實習生操作--------------------------

# 客戶端

## 1.解壓縮Seadeep-Lite壓縮檔
## 2.把lite.exe放入解壓縮完的資料夾裡
## 3.安裝python環境
先確認Cuda版本
`nvidia-smi`
建立conda環境

conda create -n py38 python=3.8
conda activate py38

到pytorch網站找適合的版本下載
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/#v191
CUDA版本在11以上的話就選擇11.1那個版本

pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

確認torch是否安裝成功

python
import torch
torch.cuda.is_available()

顯示True代表成功

在建立好的conda裡進入Seadeep-Lite的資料夾

pip install -r requirements_kernal.txt

## 4.建立捷徑到桌面，設定圖示
先用記事本打開`run.bat`確認裡面的conda環境名稱正確
右鍵`run.bat`建立捷徑 然後丟到桌面或想放置的地方
接著右鍵`run.bat-捷徑`->點選內容->選擇變更圖示->瀏覽選擇圖示`seadeep.ico`
最後將名稱改成SeaDeep 雙擊就可以執行了
執行後在瀏覽器輸入`localhost:9816`就可以進入SeaDeep的網站

## 5.測試SeaDeep四大核心(od ae cls seg)正常運行
跑訓練的時候可以減少學習次數 才不會花太多時間測試
訓練、推論都要測試過一次

## 補充 客戶設備若不能聯網 需要自行下載權重到客戶端

### ERROR:
### 遇到問題可以先檢查train.bat infer.bat(windows)
### train.sh infer.sh(linux)的內容有沒有正確
numpy版本過低:
升級numpy

![image](https://hackmd.io/_uploads/rkd-bGCO0.png)
在Seadeep-Lite資料夾裡找到infer.bat 用記事本打開
原本是`infer.py` 改成`infer.pyc` 因為已經編譯過了