事前準備
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事前準備 #

Docker #

インストール #

actdk は内部的に Docker を利用します。 Docker のドキュメント に従いインストールしてください。

特権なし実行できるようにする #

actdk は内部的に Docker を利用するため、ユーザは Docker を操作する権限が必要です。 標準のインストール時点では特権が必要です。

特権なしに Docker を利用するためには Docker のドキュメント を参照ください。

Docker と QEMU #

動作環境には Docker が multi-architecture 機能がサポートされている状態でインストールされている必要があります。 インストール時点では有効化されていませんので、multiarch/qemu-user-staticを使い、次のコマンドで有効化します。

$ docker run --rm --privileged multiarch/qemu-user-static --reset -p yes

詳細はMulti-arch All The Thingsをご覧ください。

ActDK のダウンロード #

ActDK をダウンロードするためにはグループのベンダ昇格が済んでいる必要があります。

  • ベンダ昇格 が済んでいるグループは、コンソールにおいてグループ ID に RESTRICTED-VENDOR がつく
  • Stripe Connect が済んでいるグループは、コンソールにおいてグループ ID に VENDOR がつく

Restricted Vendor

上記の手順が終了しているグループには左側のメニュに Vendor Console が現れます。 SDK をクリックし ActDK をダウンロードします。また、GitHub の actcast-app-examples リポジトリ からサンプルアプリケーションを入手できます。

Vendor Console

ActDK に必要なハードウエア #

ActDK では 2 段階の開発を想定しています。

  1. PC と Raspberry Pi との直接通信で開発
  2. Actcast にアプリケーションをアップロードし、オンラインビルドされたものを Raspberry Pi で動作確認

まず PC 上で Actcast アプリケーションを開発し、それを Raspberry Pi に直接通信して動作確認を行います。 後に説明するオンラインビルドを行わないので素早く動作確認を行うことが出来ますが、 ActDK とは で前述の通り深層学習モデルは低速な実装へ変換されます。

ローカル環境で動作確認が十分行えたら、次は最終的にリリースされるアプリケーションと同じ形で動作確認させるため Actcast にアプリケーションをアップロードし、深層学習モデルを低速な実装ではなく GPU を用いた高速な実装を用いたアプリケーションを作成します。 この形で動作確認を行ってください。

それぞれの段階で Raspberry Pi とマイクロ SD カードが 1 組ずつ必要になります。 次に示すいずれかの方法を選択し、必要なものを準備してください。

  • (Recommended) Raspberry Pi とマイクロ SD カードを 2 つずつ用意する
  • Raspberry Pi1 つ、マイクロ SD カードを 2 枚用意してマイクロ SD カードを差し替えながら開発する

また、Raspberry Pi 公式のカメラモジュール、もしくは一般の USB カメラが必要です。

必要なデバイスについては、 Getting Started with Actcast も参考にしてください。

次のステップ: Developer Token の発行

前のステップ: ActDK とは

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