前提：读者已经安装好cvat
安装自动部署步骤如下：
docker-compose -f docker-compose.yml -f components/serverless/docker-compose.serverless.yml up -d- 查看需要安装的nuctl版本，
vim components/serverless/docker-compose.serverless.yml, 然后安装相应版本
wget https://github.com/nuclio/nuclio/releases/download/1.8.14/nuctl-1.8.14-linux-amd64
3. 加上权限和软连接文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-619824.html
sudo chmod +x nuctl-1.8.14-linux-amd64
sudo ln -sf $(pwd)/nuctl-<version>-linux-amd64 /usr/local/bin/nuctl
- 创建工程，这一步大概率会出错，如图所示；
nuctl create project cvat
解决方法如下,自己拉去镜像，并改名就好，参考链接：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-619824.html
docker pull alpine:3.15
docker images | grep alpine
docker tag c4fc93816858 gcr.io/iguazio/alpine:3.15
docker images | grep alpine
- 构建自动标注的镜像, serverless文件夹下面的都是demo，自己根据需要构建，我这就搭建了个yolov5 cpu版本的，过程可能比较慢~。想用gpu的话，请自行查看官方文档。
nuctl deploy --project-name cvat --path serverless/pytorch/ultralytics/yolov5/nuclio/ --volume `pwd`/serverless/common:/opt/nuclio/common --platform local
- 结果如图
到了这里，关于cvat部署自动标注的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
