DataWhale-VCED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,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,但和常规 Web 框架,如 Flask/Django 的不同之处在于,它不需要你去编写任何客户端代码(HTML/CSS/JS),只需要编写普通的 Python 模块,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,也可以通过 localhost:8501 进行访问

DataWhale-VCED项目学习-1安装_第1张图片

浏览器打开:

DataWhale-VCED项目学习-1安装_第2张图片

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,如下所示 。

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