配置 ArcGIS Image Server 以进行深度学习栅格分析

ArcGIS Image Server 提供一套深度学习工具，用于分类和检测影像中的对象。 这些工具允许您生成训练样本数据集并将其导出至深度学习框架，以开发深度学习模型。 然后，您可以执行数据推断工作流，如影像分类和对象检测。

ArcGIS Image Server 提供一套工具来支持端到端的深度学习工作流。 您可以使用栅格数据来准备模型训练数据，训练深度学习模型以及使用推理工具（例如影像分类和对象检测）。

要在 ArcGIS Server 中启用深度学习功能，您需要满足两个要求：

1. 在您的企业上配置和部署栅格分析。
2. 安装适用于 ArcGIS Image Server 的深度学习包 。

设置深度学习库

要在栅格分析服务器中运行深度学习栅格分析，您需要安装深度学习库，因为栅格分析服务器利用第三方 Python 包来支持深度学习工作流。 安装并配置了栅格分析服务器后，请按照下面的部分安装深度学习库。

有关如何安装深度学习包的说明，请参阅深度学习安装指南 （适用于 ArcGIS Image Server）。

安装深度学习库

要安装深度学习库，请在栅格分析服务器计算机上执行以下步骤：

窗口

1. 导航到 deep-learning-frameworks 资料档案库并下载适用于 ArcGIS Server 的深度学习库安装程序。
2. 将下载的 zip 文件提取到新位置。
3. 在提取的文件位置，运行 Setup 安装程序。
4. 按照安装程序向导安装深度学习库。

Linux

1. 导航到 deep-learning-frameworks 资料档案库并下载适用于 ArcGIS Server Linux 的深度学习库安装程序。
2. 使用命令 tar xvf <file>.tar.gz 解压缩下载的存档文件。
3. 运行从存档文件中提取的 DeepLearling-Setup.sh 脚本。
4. 更新 <Server Install>/server/usr/init_user_param.sh 文件中的 ARCGIS_CONDA_DEEPLEARNING 变量。
5. 重新启动栅格分析 ArcGIS Server。

如果您的栅格分析服务器站点上有多个节点，则需要在所有节点上执行上述步骤。

验证深度学习库安装

作为最后一步，您将通过上传深度学习包并在工具中选择它来查询 ArcGIS Living Atlas of the World 深度学习模型，以验证深度学习库是否正确安装。

1. 在浏览器中，导航至 ArcGIS Living Atlas，然后下载建筑物覆盖区提取 - 美国。 深度学习包的文件扩展名为 .dlpk。
2. 登录到 Portal for ArcGIS。
3. 导航至内容，然后单击新建项目。
4. 将下载的深度学习包拖放到向导中。
5. 点击保存更新深度学习包。
6. 单击应用程序启动器并打开 Map Viewer。
7. 在 Map Viewer 中，单击地图右侧设置工具栏上的分析按钮。
8. 单击工具，选择使用深度学习，然后选择使用深度学习检测对象工具以展开工具参数。
9. 在模型设置部分中，单击选择模型以选择工具的深度学习模型。

   在选择项目对话框中，将打开我的内容文件夹，此处将提供您的所有深度学习包。

10. 在“选择项目”对话框中，选择建筑物覆盖区提取 - 美国，然后单击确认。

    如果成功加载了深度学习库，那么工具中的模型参数将出现在工具中。

    

    正确安装库后，深度学习包的模型参数将显示在工具中。

现在，您的栅格分析服务器已准备好执行深度学习分析。

使用 GPU 运行深度学习

深度学习栅格分析工作流中的每个工具都包括一个 processorType 环境参数，该参数控制处理是在 CPU 还是 GPU 上进行。 请确保此参数正确指定在发出请求时使用 CPU 还是 GPU。 processorType 环境参数在工具或在 ArcGIS Pro、Map Viewer 经典版、ArcGIS REST API 或 ArcGIS API for Python 中的栅格函数界面中进行设置。

在栅格分析服务器中，推理工具可以使用 GPU 来加速作业处理。 关于 GPU 的要求如下所述

先决条件：

• GPU 类型：最低 CUDA 计算能力为 5.0 的 NVIDIA GPU；建议使用 6.1 或更高版本。
• GPU 驱动程序：需要 527.41 或更高版本的 NVIDIA 驱动程序。
• 专用图形内存：
  • 最低：6 GB
  • 推荐：16 GB 或更高 内存要求取决于所使用的模型架构和批量大小。

满足所有 GPU 要求后，需要验证 RasterProcessingGPU 池。 RasterProcessingGPU 是负责运行推断工具的服务。

请按照以下步骤操作：

1. 在浏览器中，导航至 ArcGIS Server Manager > 服务 > 系统> RasterProcessingGPU > 管理服务 > 池化。

从 10.8 版本开始，多个服务实例可以在每个服务器节点上使用一个 GPU。 每台计算机上 RasterProcessingGPU 服务的最大实例数应设置为 1。

2. 确认每台计算机的最大实例数设置为 1。 如果每台计算机的最大实例数未设置为 1，请将其更改为 1，然后单击保存并重新启动。

使用多个 GPU

栅格分析服务器可以使用服务器站点中的多个 GPU 来加速推理处理。

要启用多个 GPU 功能，请在每台 GPU 计算机上执行以下步骤：

1. 确认是否满足 GPU 要求。
2. 安装 ArcGIS GIS Server。
3. 安装深度学习库。
4. 将计算机连接到现有栅格分析服务器站点。

注：

栅格分析服务器仅支持每台计算机使用一个 GPU。 如果一台计算机上有多个 GPU 可用，则只使用一个 GPU 来处理作业。 还建议您在所有计算机上使用相同的 GPU 和其他硬件，以确保更稳定的服务器行为。

配置上述设置后，您就可以使用处理器类型和并行处理因子环境设置来使用多个 GPU 并提高深度学习推理作业的性能。