百度人脸识别系统,百度人脸识别实名认证
在按照百度官方文件部署私有化人脸识别服务器的过程中，遇到了很多坑。这里有一张唱片。
操作系统：centos 7.2(或者ubuntu，版本号尽量和官方一致)GPU: NVIDIA GTX 1070(官方推荐用Tesla系列卡，因为手头只有1070，所以凑起来也可以用。但是服务运行后会出现显存泄露的问题。不知道是不是使用GTX显卡造成的。)CPU: E5-2620V4 * 2，共16核32线程内存：200G左右硬盘：128GB ssd 3TB hdd。需要注意的是，硬件一旦组装好，就不能再更改，否则会影响认证，需要重新获得授权。重新加载系统不会影响身份验证。如果在部署过程中出现任何问题，您可以随时重新安装它。
安装操作系统因为部署百度人脸识别服务时会用到各种命令，所以安装linux时尽量检查所有自带的组件。当我安装centos 7.2时，我选择了没有GUI的服务器版本，并检查了所有的开发组件(初始安装时没有检查任何内容，甚至没有检查gcc，所以我在部署时遇到了一些问题)
安装操作系统后，需要确认这些命令是否可用：wget、lspci、netstat、
如果不可用，您需要安装它：
安装yum wget//安装wgetyum安装pciutils//安装lspciyum安装net-tools//安装net-tools，尤其是netstat。服务器部署后，会自动调用这个命令来检查服务是否启动。如果没有这个命令，就会卡死。一开始因为这个问题花了很长时间。
服务器准备好指纹采集后，你需要采集机器的指纹，然后拿着指纹去百度获取授权文件。
指纹采集前要为服务器配置一个固定的ip，指纹采集后不能更改ip！
具体收集过程比较简单，可以参考官方文件。
采集指纹后，更换(添加或删除)硬件会导致指纹发生变化，需要重新采集。
服务安装后得到部署包，解压后是这样的？
部署前需要运行download.bat或者download.sh下载一些安装包。如果服务器可以连接外网，建议在服务器环境下运行download.sh来下载环境。否则在可以连接外网的机器上运行download.bat，一起上传到服务器。要下载的文件比较大，建议选择较好的网络环境下载。我们公司100M/S的下载速度需要很长时间。
下载后，转到/package/Install文件夹，执行python install.py inall命令开始部署。
接下来是一些比较坑的地方：
如果是第一次运行，过一会儿安装可能会自动终止，说明某个服务(我也忘了是哪个服务)正在运行。安装过程已经为您完成了这项服务，因此您需要手动重新启动服务器。此时根据提示重启服务器，重新执行python install.py inall命令。如果一切正常，会提示你输入一个端口号和后面的两个IP。如果端口是默认的，在填写ip时一定要注意。mysql的IP填127.0.0.1(根据提示)。如果授权服务器是本地的，Ip不可以填写127.0.0.1，需要填写服务器的固定Ip。例如，我为服务器设置的固定IP是192.168.14.48。如果在安装结束时卡了很长时间，可能是netstate命令的问题。需要安装命令后，重新运行install.py在安装过程中，可以使用ctrl c停止安装，重新安装时会自动跳过已安装的部分。验证安装
安装完成后，Docker ps -a可以查看服务所在的容器。使用docker exec-it(docker id)/tender morning/bash进入容器。cd /home/idl-face/testtoll/test接口：/home/IDL-face/ODP/PHP/tender morning/PHP 127 . 0 . 0 . 1 8300的测试接口没有问题(注意ip和端口号之间有空格)，表示部署成功。(退出docker并按ctrl d)
重启服务器后怎么办
重新启动服务器需要重新启动服务。具体操作如下：
CD/Home/Baidu/Work/License-Server/Startsh License-Server//启动授权服务器系统ctl重启docker //重启docker。在其他地方使用人脸比对api时，识别率跟摄像头和分辨率有很大关系。建议使用更好的相机拍摄图像。服务器运行一段时间后，请求接口返回系统繁忙的错误信息。可能是因为服务器硬盘不够用(被日志占用)。可以检查docker容器占用的分区是否已满并连接到另一个，开头已经改进。因为GTX显卡的驱动问题，显存可能会泄露，导致硬盘被快速占用。解决方案：进入容器，然后进入/home/idl-face/feature-frame文件夹，检查在。此文件夹中的核心。这些文件通常占用4G左右的空间，可以直接删除。(删除核心文件不需要重启服务器，不会影响正常运行的服务。)
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