Skip to main content

Inštalácia MONAILabel Server

Pre nainštalovanie MONAI Label spolu s pridanými modelmi pre segmentáciu vyšších morfologických štruktúr postupujte podľa nižšie uvedených krokov.

S využitím Docker​

Docker požiadavky​

Ak chcete nasadiť server pomocou Docker, musíte si nainštalovať Docker na svoj počítač. Tento krok sa líši v závislosti od vášho operačného systému. Pre tento účel postupujte podľa pokynov v oficiálnej dokumentácie pre Docker.

  1. Navštívte stránku dokumentácie pre Docker a vyberte svoj operačný systém.

    Docker - select OS

  2. Postupujte podľa pokynov na vybranej stránke pre váš operačný systém a nainštalujte Docker.

Získanie obrazu Dockera​

  1. Stiahnite obraz z Docker Hub-u.
docker pull xvykopal/monailabel-server:latest

Bez využitia Docker​

Všeobecné požiadavky​

Tieto predpoklady sú nevyhnutné pre spustenie servera bez využitia Docker-u.

Python​

Najprv je potrebné nainštalovať Python s verziou >=3.9 a nastaviť Python vo vašom počítači.

  1. Nainštalujte Python verziu >= 3.9.

  2. Pridajte cestu k Python do premenných prostredia. Cesta pre Python, ktorá sa pridáva do premenných prostredia vyzerá podobne nasledovnej: C:\Users\{user}\AppData\Local\Programs\Python\{python}, pričom {user} je nahradené identifikátorom používateľa v rámci OS a {python} predstavuje názov adresára s uloženým Python-om pre konkrétnu verziu.

    2.1. Na systémoch Windows otvorte menu Štart a napíšte napríklad environment

    Set environment variables 1

    2.2 Vyberte možnosť Edit the system envirnoment variables

    Set environment variables 2

    2.3. Upravte premennú Path hlavne pre používateľa, ale niekedy je potrebné upraviť premennú Path aj pre systémové premenné prostredia.

    Set environment variables 3

  3. Python by mal byť teraz dostupný. Môžete to overiť v konzole spustením príkazu: python --version, ak nevypíše chybu, znamená to, že Python bol úspešne nainštalovaný.

Zdrojový kód​

Ďalším krokom je stiahnutie zdrojového kódu z GitHub repozitára.

  1. Stiahnite si zdrojový kód z repozitára a konkrétne z vetvy development.

    Source code download

    • Prvýspôsob s využitím Code > Download ZIP

    Source code download

    • Druhý spôsob prostredníctvom príkazov:

      git clone https://github.com/ivanvykopal/MONAILabel.git
      git fetch --all
      git checkout development

  2. Po stiahnutí zdrojového kódu môžeme vytvoriť nové Pythonové prostredie:

    • Použitím príkazu venv:

      virtualenv ".venv/monailabel" -p python3.9.16

    • Použitím conda

      conda create -n "monailabel" python=3.9.16

      Odporúča sa používať Anaconda alebo Miniconda na správu viacerých prostredí.

  3. Nainštalujte balíčky z requirements.txt

    • venv

      .venv/monailabel/Scripts/activate
      python -m pip install --upgrade pip
      pip install -r requirements.txt

    • conda

      conda activate monailabel
      python -m pip install --upgrade pip
      pip install -r requirements.txt

  4. Na spustenie servera je potrebné stiahnuť binárne súbory pre openslidea extrahovať ich do akéhokoľvek umiestnenia. Po extrakcii pridajte cestu k adresáru bin do premenných prostredia v premennej PATH, rovnako ako ste urobili pre Python.

  5. Ak chcete pridať cestu k adresáru monailabel\scripts do premennej prostredia PATH postupujte podobne ako vyššie. V prípade operačného systému macOS postupujte podľa pokynov. Ak nie sú k dispozícii niektoré dll knižnice, môžete si ich stiahnuť z dll-files.com. Ak potrebujete konkrétne cudnn64_8.dll, môžete si ju stiahnuť pomocou tohto odkazu. Po stiahnutí dll súborov ich musíte skopírovať na systémový disk. Na systémoch Windows je štandardné umiestnenie C:\Windows\System32.

Váhy a ukážkový projekt​

Pre spustenie inferencie pridaných modelov je potrebné stiahnuť váhy modelov. Na stiahnutie váh je potrebné sa obrátiť na Ivana Vykopala alebo Výskumnú skupinu VGG

  1. Stiahnite si váhy modelov a ukážkový projekt poskytnuté autorom.

  2. Pridajte stiahnuté váhy pre pathology_structure_segmentation_nestedunet do adresára apps/pathology/model/pathology_structure_segmentation_nestedunet/models a váhy pre pathology_structure_segmentation_deeplabv3plus do adresára apps/pathology/model/pathology_structure_segmentation_deeplabv3plus/models.