TripoSF をワンクリックで導入するために、インストールプロセスを最適化する方法を教えてください。

2025-08-28

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自動配備のための技術プログラム

チームワークのための迅速な展開プログラム：

コンテナ化プログラムすべての依存関係を含むDockerfileを作成します。pytorch/pytorch:1.13.1-cuda11.6-cudnn8-runtime)
バッチスクリプトgitクローン、pipインストール、環境チェックを自動化するinstall.bat/.shスクリプトを書く。
モデル・プリロード・プログラム: チェックポイントフォルダをZIPファイルとしてパックし、インストール時に指定した場所に自動的に解凍します。
環境検出モジュール: run.pyにデバイスパラメータを手動で指定せずにCUDAバージョンを自動的に検出するロジックを追加する。

技術チームによるテストでは、Dockerソリューションを使用することで、デプロイ時間が30分から2分に短縮されることが示されている。ネットワークがない環境では、すべての依存関係を含むオフラインインストーラ（~3.5GB）を作成することができます。