Hailo-10H Runtime-Setup und CV-Modellbereitstellung
Installieren und überprüfen Sie die Hailo-10H-Laufzeitumgebung und stellen Sie ein getestetes KI-Lab-CV-Modell auf reComputer R Series bereit.
Diese Anleitung führt Sie durch die Installation und Überprüfung der Hailo-10H-Laufzeitumgebung und die Bereitstellung eines KI-Lab-CV-Modells auf einem Raspberry Pi CM5 mit PCIe-Hailo-10H-Beschleuniger. Auf dieser Seite werden die gemeinsamen Aspekte von Gerät, Laufzeit und Container-Workflow behandelt; modellspezifische Argumente finden Sie auf der jeweiligen Modellkarte. Hailo-10H verwendet eigene HEF-, Image-, Python- Bindings und die HailoRT-Bibliothek; nichts davon darf mit Hailo-8-Artefakten vermischt werden.
1. Runtime installieren und überprüfen
Installieren Sie das Hailo-10H-Hostpaket auf einem unterstützten Raspberry Pi OS-Image und starten Sie vor der ersten Verwendung neu:
sudo apt update
sudo apt install hailo-h10-all -y
sudo rebootNach erneuter Verbindung die Hardware überprüfen:
lspci -nn | grep -i hailo
lsmod | grep hailo
hailortcli --version
ls -l /dev/hailo0
sudo hailortcli fw-control identifyErwartetes Ergebnis: Das PCIe-Gerät wird als Hailo-10H erkannt und
/dev/hailo0 ist vorhanden. Andernfalls beheben Sie Treiber-, PCIe- oder Stromversorgungsprobleme,
bevor Sie einen Modellcontainer ausführen.
2. Das Modell-Image abrufen
Verwenden Sie das exakte Hailo-10H-Image, das auf der KI-Lab-Modellkarte angezeigt wird:
sudo docker pull ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/<model>:latest3. Das Modell ausführen
Ersetzen Sie Platzhalter durch den Befehl von der Modellkarte. Die versionierte HailoRT-Shared- Library und der unversionierte Symlink müssen beide eingebunden werden.
sudo docker run --rm \
--name cm5-hailo10h-<model> \
--privileged \
--net=host \
-e PYTHONUNBUFFERED=1 \
--device /dev/hailo0:/dev/hailo0 \
-v /usr/lib/libhailort.so.5.1.1:/usr/lib/libhailort.so.5.1.1:ro \
-v /usr/lib/libhailort.so:/usr/lib/libhailort.so:ro \
ghcr.io/seeed-projects/recomputer-hailo10h-cv/<model>:latest \
python web_detection.py --model_path model/<model>.hef --video_path video/test.mp4Öffnen Sie http://<BOARD_IP>:8000, sobald der Dienst meldet, dass die Webvorschau
bereit ist. Behalten Sie alle modellspezifischen Argumente von der Karte bei, einschließlich sekundärer
HEFs für zweistufige Pipelines.
4. Häufige Fehler diagnostizieren
| Symptom | Prüfung |
|---|---|
/dev/hailo0 ist nicht vorhanden | Prüfen Sie, ob lspci den Hailo-10H erkennt, der Treiber geladen ist, und starten Sie nach der Installation neu. |
Fehler beim Öffnen der Gerätedatei | Überprüfen Sie die Geräteberechtigungen, das Container-Argument --device und das HailoRT-Host-Setup. |
| HailoRT-Python- oder Shared-Library-Fehler | Verwenden Sie das Hailo-10H-Image und binden Sie sowohl libhailort.so.5.1.1 als auch libhailort.so ein. |
| Inferenz-API-Fehler | Stellen Sie sicher, dass das Image-Tag den festgelegten Anwendungscode enthält und die HEF-Datei Hailo-10H-spezifisch ist. |
5. Vor der Veröffentlichung eines neuen Modells
Validieren Sie das Image und den Befehl auf physischer Hailo-10H-Hardware. Fügen Sie dann das
Image-Paket als downloadSources-Eintrag im KI-Labor hinzu und erstellen Sie ein eigenes
Hailo-10H-Wiki, damit Benutzer nach Auswahl der Plattform den korrekten Befehl erhalten.