OpenVINO™ Toolkitを使って学習や実験を行うための、すぐに実行できるJupyterノートブックのコレクションです。これらのノートブックは、OpenVINOの基本を紹介し、最適化されたディープラーニング推論のためにAPIを活用する方法を開発者に教えます。
🚀 OpenVINO™ ノートブックの内容をナビゲートするためのインタラクティブなGitHubページアプリケーションをチェックしてください： OpenVINO™ ノートブック at GitHub Pages
すべてのノートブックのリストはインデックスファイルで確認できます。
- 目次
- 📝 インストールガイド
- 🚀 はじめに
- ⚙️ システム要件
- 💻 ノートブックの実行
- 🧹 クリーンアップ
⚠️ トラブルシューティング- 📊 テレメトリ
- 📚 追加リソース
- 🧑💻 コントリビューター
- ❓ FAQ
OpenVINOノートブックはPythonとGitを必要とします。始めるには、あなたのオペレーティングシステムまたは環境に適したガイドを選択してください：
| Windows | Ubuntu | macOS | Red Hat | CentOS | Azure ML | Docker | Amazon SageMaker |
|---|
このページを使用してJupyterノートブックを探索し、あなたのニーズに関連するものを選択するか、すべて試してみてください。幸運を祈ります！
注意：このリポジトリのmainブランチは新しいOpenVINO 2025.0リリースをサポートするように更新されました。 新しいリリースバージョンにアップグレードするには、openvino_env仮想環境でpip install --upgrade -r requirements.txtを実行してください。初めてインストールする場合は、以下のインストールガイドセクションを参照してください。以前のリリースバージョンのOpenVINOを使用する場合は、2024.6ブランチをチェックアウトしてください。以前の長期サポート（LTS）バージョンのOpenVINOを使用する場合は、2023.3ブランチをチェックアウトしてください。
助けが必要な場合は、GitHub Discussionを開始してください。
問題が発生した場合は、トラブルシューティングセクション、FAQを確認するか、GitHub discussionを開始してください。
これらのノートブックは、あなたのラップトップ、クラウドVM、またはDockerコンテナなど、ほぼどこでも実行できます。以下の表は、サポートされているオペレーティングシステムとPythonバージョンを示しています。
| サポートされているオペレーティングシステム | Pythonバージョン (64-bit) |
|---|---|
| Ubuntu 20.04 LTS, 64-bit | 3.9 - 3.12 |
| Ubuntu 22.04 LTS, 64-bit | 3.9 - 3.12 |
| Red Hat Enterprise Linux 8, 64-bit | 3.9 - 3.12 |
| CentOS 7, 64-bit | 3.9 - 3.12 |
| macOS 10.15.x バージョン以上 | 3.9 - 3.12 |
| Windows 10, 64-bit Pro, Enterprise または Education エディション | 3.9 - 3.12 |
| Windows Server 2016 以上 | 3.9 - 3.12 |
単一のノートブック（例：Monodepthノートブック）のみを起動したい場合は、以下のコマンドを実行します（リポジトリのルートディレクトリから）：
jupyter lab notebooks/vision-monodepth/vision-monodepth.ipynbインデックスREADME.mdファイルを開いて、ノートブックディレクトリとファイルの間を簡単にナビゲートできるようにJupyter Labを起動します。リポジトリのルートディレクトリから以下のコマンドを実行します：
jupyter lab notebooks/README.mdまたは、ブラウザでJupyter Labの左サイドバーを使用してファイルブラウザからノートブックを選択します。各チュートリアルはnotebooksディレクトリ内のサブディレクトリにあります。
-
Jupyterカーネルをシャットダウンする
Jupyterセッションを終了するには、
Ctrl-cを押します。これにより、このJupyterサーバーをシャットダウンしますか (y/[n])?と表示されるので、yを入力してEnterを押します。
-
仮想環境を無効化する
仮想環境を無効化するには、
openvino_envをアクティブにしたターミナルウィンドウで単にdeactivateを実行します。これにより、環境が無効化されます。環境を再アクティブ化するには、Linuxでは
source openvino_env/bin/activateを、Windowsではopenvino_env\Scripts\activateを実行し、その後jupyter labまたはjupyter notebookを入力して再度ノートブックを起動します。
-
仮想環境を削除する (オプション)
仮想環境を削除するには、単に
openvino_envディレクトリを削除します：
-
LinuxおよびmacOSの場合：
rm -rf openvino_env
-
Windowsの場合：
rmdir /s openvino_env
-
Jupyterから
openvino_envカーネルを削除するjupyter kernelspec remove openvino_env
これらのヒントで問題が解決しない場合は、ディスカッショントピックを開くか、issueを作成してください！
- 一部の一般的なインストール問題を確認するには、
python check_install.pyを実行します。このスクリプトはopenvino_notebooksディレクトリにあります。openvino_env仮想環境をアクティブにした後に実行してください。 ImportErrorが発生した場合は、Jupyterカーネルをインストールしたかどうかを再確認してください。必要に応じて、Jupyter LabまたはJupyter Notebookの_Kernel->Change Kernel_メニューからopenvino_envカーネルを選択してください。- OpenVINOがグローバルにインストールされている場合、
setupvars.batまたはsetupvars.shがソースされたターミナルでインストールコマンドを実行しないでください。 - Windowsインストールの場合、_Command Prompt (
cmd.exe)_を使用することをお勧めします。_PowerShell_ではありません。 ImportError: cannot import name 'collect_telemetry' from 'notebook_utils'エラーが発生した場合は、ノートブックディレクトリに最新のnotebook_utils.pyファイルがダウンロードされていることを確認してください。古いnotebook_utils.pyファイルを削除してノートブックを再実行してみてください。新しいユーティリティファイルがダウンロードされます。
collect_telemetry()関数を含むノートブックセルを実行すると、テレメトリデータが収集され、エクスペリエンスの向上に役立ちます。
このデータはセルが実行されたことを示すだけで、個人を特定できる情報（PII）は含まれません。
デフォルトでは、匿名のテレメトリデータが収集され、ノートブックの実行に限定されます。 このテレメトリは、Intelのソフトウェア、ハードウェア、ウェブサイト、または製品には拡張されません。
テレメトリを無効にしたい場合は、ノートブック内のデータ収集を担当する特定の行をコメントアウトすることで、いつでも無効にできます：
# collect_telemetry(...)また、SCARF_NO_ANALYTICSまたはDO_NOT_TRACK環境変数を1に設定することで、テレメトリ収集を無効にすることもできます：
export SCARF_NO_ANALYTICS=1
# または
export DO_NOT_TRACK=1テレメトリの目的でScarfが使用されます。データの収集と処理方法については、Scarfのドキュメントを参照してください。
- OpenVINOブログ - OpenVINOのベストプラクティス、興味深いユースケース、チュートリアルを集めた技術記事���コレクション。
- Awesome OpenVINO - OpenVINOベースのAIプロジェクトのキュレーションリスト。
- OpenVINO GenAIサンプル - OpenVINO GenAI APIサンプルのコレクション。
- Edge AIリファレンスキット - 小売、医療、製造などのさまざまな業界での生産グレードのAIアプリケーションの開発と展開を加速するための事前構築されたコンポーネントとコードサンプル。
- Open Model Zooデモ - 特定のディープラーニング推論シナリオを実装するためのテンプレートを提供するコンソールアプリケーション。これらのアプリケーションは、モデル推論のためのデータの前処理と後処理の方法を示し、処理パイプラインを整理します。
- oneAPIサンプルリポジトリは、マルチアーキテクチャ環境でのoneAPIとそのツールキット（oneDNNなど）が提供するパフォーマンスと生産性を示しています。OpenVINO™ツールキットは、oneAPIを使用してディスクリートGPUを活用し、マルチアーキテクチャプログラミングのためのオープンプログラミングモデルを提供します。
contrib.rocksで作成。
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