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Marcus Vinicius Zerbini Canhaço
feat: atualização do detector com otimizações para GPU T4
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Instalação e Configuração

Requisitos do Sistema

Hardware Recomendado

  • Processador: NVIDIA T4 16GB ou superior
  • Processamento: 4+ cores
  • Memória: 16GB mínimo
  • Armazenamento: 10GB+ disponível

Software Necessário

  • Python 3.10+
  • CUDA 11.8+ (para GPU)
  • Git

Instalação Local

  1. Clone o repositório:

    git clone https://github.com/seu-usuario/hackatoon-1iadt.git
    cd hackatoon-1iadt
    
  2. Crie e ative um ambiente virtual:

    python -m venv venv
    source venv/bin/activate  # Linux/Mac
    .\venv\Scripts\activate   # Windows
    
  3. Instale as dependências:

    pip install -r requirements.txt
    
  4. Configure as variáveis de ambiente:

    cp .env.example .env
    

Edite o arquivo .env com suas configurações:

HUGGINGFACE_TOKEN=seu_token
GPU_MEMORY_FRACTION=0.9
MAX_CONCURRENT_REQUESTS=2

Configuração do Ambiente

Configuração NVIDIA

  1. Verifique a instalação do CUDA:

    nvidia-smi
    
  2. Ajuste as configurações de GPU em .env:

    USE_GPU=true
    GPU_DEVICE=0
    

Modo CPU

Para usar apenas CPU:

USE_GPU=false

Processo de Deploy

Deploy no Hugging Face

  1. Configure as variáveis de ambiente:

    cp .env.example .env.huggingface
    
  2. Edite .env.huggingface:

    HF_SPACE_ID=seu-espaco
    HF_TOKEN=seu_token
    
  3. Execute o deploy:

    ./deploy.sh
    

Verificação da Instalação

  1. Execute os testes:

    pytest
    
  2. Inicie a aplicação:

    python app.py
    
  3. Acesse: http://localhost:7860

Troubleshooting

Problemas Comuns

  1. Erro CUDA

    • Verifique a instalação do CUDA
    • Confirme compatibilidade de versões
  2. Memória Insuficiente

    • Ajuste GPU_MEMORY_FRACTION
    • Reduza MAX_CONCURRENT_REQUESTS
  3. Falha no Deploy

    • Verifique credenciais do Hugging Face
    • Confirme permissões do espaço

Sistema de Logs

  • Logs da aplicação: logs/app.log
  • Logs do GPU: logs/gpu.log

Suporte

Para problemas e dúvidas:

  1. Abra uma issue no GitHub
  2. Consulte a documentação completa
  3. Entre em contato com a equipe de suporte