一小时肝一份文档，宠你我们是认真的-linux运维-PHP中文网

一小时肝一份文档，宠你我们是认真的

星夢妙者

发布： 2025-07-17 08:54:02

原创

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在一个月黑风高、寂静无声的夜晚，mmdeploy 社区群内突然一片喧闹，群友们纷纷惊叹：牛啊，强啊！

究竟发生了什么大事呢？作为资深吃瓜小编，我迅速准备好座位，马上带大家一探究竟！

时间回到 2 月 25 日下午 6 点，我们的 Z 同学在模型部署后进行图像推理时，遇到了输入图像预处理时间过长的问题，竟然高达 2 秒！Z 同学尝试修改函数和调试，但仍是一头雾水。然而，他坚持不懈，继续研究，最终成功进行推理，但却面临推理性能低、速度慢的难题。经过多次尝试，依然无法解决……

群里的喧闹引起了我们江湖大佬晗哥的注意，看到社区同学如此困扰，他怎能坐视不管。当晚 6:25 分，他直接放出豪言，承诺撰写一份文档，从搭建环境、模型转换到模型运行，全程手把手教学，让大家快速掌握 MMDeploy！仅仅一个小时十六分钟，仅仅一个小时十六分钟，文档便已在社区发布——《手把手教你在 ubuntu 上使用 MMDeploy》，帮助社区同学在模型部署时避开可能遇到的疑难杂症。

这一举动，引得社区小伙伴们纷纷点赞！晗哥笑称，在“好用”这一点上，MMDeploy Team 义不容辞。

因此，让我们来看看让社区欢呼、对手沉默的这份文档——

MMDeploy Example for Ubuntu

注意！

以下操作是在临时目录 /tmp 下进行演示。大家根据自己的实际情况，选择合适的工作目录。

1. 下载 MMDeploy，并设置 MMDeploy 目录为当前环境变量

git clone -b master git@github.com:open-mmlab/mmdeploy.git MMDeploy
cd MMDeploy
git submodule update --init --recursive
export MMDEPLOY_DIR=`pwd`

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Tips

走 GitHub 可能会因为网络问题过程坎坷，所以无法使用代理的同学可以动动小手在 gitee 带着子仓库克隆一份。

2. 准备编译工具链

2.1 cmake>=3.14

sudo apt-get install -y libssl-dev
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.20.0/cmake-3.20.0.tar.gz
tar -zxvf cmake-3.20.0.tar.gz
cd cmake-3.20.0
./bootstrap
make
sudo make install

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2.2 gcc>=7

当 ubuntu >= 18.04 时，gcc 版本默认为 7 或以上，无需安装。
当 ubuntu == 16.04 时，可用以下命令。

sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt-get install gcc-7
sudo apt-get install g++-7

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3. 下载安装依赖库

3.1 Model Converter 的依赖库

1）创建并激活 conda 环境（需要安装 anaconda 或者 miniconda）

conda create -n mmdeploy python=3.7 -y
conda activate mmdeploy

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2）安装 pytorch >= 1.8.0

Tips

示例环境中 cuda 版本是11.1。如果你的 cuda 版本不是11.1，一定要参考 pytorch 官网，选择合适的安装包。

# CUDA 11.1
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

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3）安装 mmcv-full

文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人，通过对话可以生成各种形式的内容。

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查看详情

Tips

示例环境中 cuda 版本是 11.1。如果你的 cuda 版本不是 11.1，参考 MMCV 官方文档，选择合适的包安装。

export cu_version=cu111
export torch_version=torch1.8
pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/${cu_version}/${torch_version}/index.html

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3.2 SDK 的依赖

1）安装 Spdlog

如果 ubuntu >= 18.04,

sudo apt-get install libspdlog-dev

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如果 ubuntu == 16.04,

wget http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/universe/s/spdlog/libspdlog-dev_0.16.3-1_amd64.deb
sudo dpkg -i libspdlog-dev_0.16.3-1_amd64.deb

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2）Opencv

Tips

需要安装 v3+ 以上的版本。

如果 ubuntu >= 18.04,

sudo apt-get install libopencv-dev

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如果 ubuntu == 16.04,

需要从源码安装，参考：

https://www.php.cn/link/2fb5f91365317758045db9f19df5a522

3）ppl.cv

git clone https://github.com/openppl-public/ppl.cv.git
cd ppl.cv
git checkout tags/v0.6.2 -b v0.6.2
./build.sh cuda

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3.3 后端推理引擎

安装 TensorRT

需下载和 cuda 版本配套的 tensorrt 和 cudnn 压缩包。示例环境是 cuda11.1，所以下载了如下的压缩包：

-TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz

-cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz

解压上述两个压缩包，安装 TensorRT。

tar -xvf TensorRT-8.2.1.8.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz
tar -xvf cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.1.32.tgz
pip install TensorRT-8.2.1.8/python/tensorrt-8.2.1.8-cp37-none-linux_x86_64.whl

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4. 编译 MMDeploy

cd ${MMDEPLOY_DIR}
# 编译 MMDeploy 库
mkdir -p build && cd build
cmake .. -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-7 -DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON -DMMDEPLOY_TARGET_DEVICES="cpu;cuda" -DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS="trt" \
-DMMDEPLOY_CODEBASES=all \
-DMMDEPLOY_BUILD_SDK_PYTHON_API=ON \
-Dpplcv_DIR=/tmp/ppl.cv/cuda-build/install/lib/cmake/ppl \
-DTENSORRT_DIR=/tmp/TensorRT-8.2.1.8 \
-DCUDNN_DIR=/tmp/cuda
# 安装 MMDeploy 的 Model Converter
cd ${MMDEPLOY_DIR}
pip install -e .

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