今天分享一个在华为云搭建一个即开即用的更换表强的H5应用的教程

部署

我们的华为云ECS配置如下：

安装各种环境依赖

首先我们安装anaconda，(注意最后一步选yes,初始化bash的conda)

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

更换conda源

安装完成之后，为了加快软件安装的速度，我们更换anaconda的软件源

vim ~/.condarc# 打开文件
#将内容更改为以下内容：
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

创建conda环境

然后，我们创建

conda create -n H5 python=3.7
conda activate H5 # 激活环境
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
conda install ninja cmake 
sudo pip3 install dlib #这里dlib需要单独用pip安装
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch
conda install  streamlit scipy

下载代码

mkdir ~/H5APP && cd ~/H5APP 
wget https://obs-aigallery-zc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/clf/code/HFGI.zip
sudo apt install unzip # 以ubuntu等apt包管理系为例
unzip HFGI.zip
git clone https://github.com/wtyqqq/AIChangeFaceH5.git
mv AIChangeFaceH5/changeFace.py HFGI/ #移动python文件到工作目录
mkdir HFGI/saveFiles && cd HFGI #创建临时文件夹并进入工作目录

运行

streamlit run changeFace.py
# 记得开防火墙

运行成功后，直接访问shell里面显示的地址即可

如果不能运行，在ECS的安全组里面把8501端口放通即可。

成功效果如下：