DataWhaleVCED项目学习1安装

VCED

安装

通过 docker 启动

使用 docker 镜像快速启动本项目:

docker-compose build
docker-compose up -d


通过源代码启动

说明

本项目依赖以下环境&＃xff0c;在进行具体的安装之前请确保你的电脑已经安装好这些依赖

1. 创建 python3.9 环境
2. 安装 rust, ffmpeg
3. 安装 clip
   1. git clone https://github.com/openai/CLIP.git
   2. pip install -r requirements.txt

启动 server

# 进入 server 文件夹
cd code/service
# 安装相关依赖
pip install -r requirements.txt
# 启动服务端
python app.py


启动 web

前端通过 Streamlit 搭建。Streamlit 是一个 Python Web 应用框架&＃xff0c;但和常规 Web 框架&＃xff0c;如 Flask/Django 的不同之处在于&＃xff0c;它不需要你去编写任何客户端代码&＃xff08;HTML/CSS/JS&＃xff09;&＃xff0c;只需要编写普通的 Python 模块&＃xff0c;就可以在很短的时间内创建美观并具备高度交互性的界面。

# 进入 web 文件夹
cd code/web
# 安装相关依赖
pip install -r requirements.txt
# 启动服务端
streamlit run app.py


Streamlit默认启动的端口为8501&＃xff0c;也可以通过 localhost:8501 进行访问

浏览器打开:

文档

如果你想在本地查阅文档可以通过以下方式实现

1. 将项目下载到本地
2. 用浏览器打开 docs/build/html/index.html

如果你对文档内容有修改想要查看最新的内容可以通过以下方式

# 进入 docs 文件夹
cd docs
# 安装相关依赖
pip install -r requirements.txt
# 编译
make html


然后就可以在public文件夹下双击index.html即可看到文档&＃xff0c;如下所示 。