一下环境只在于体验群辉系统带来的体验感,在保持口袋经济稳定的情况下,我们还是应该购买正规的群晖NAS服务器,体验和学习可以用黑群晖系统安装虚拟机来作为体验,有能力还是要买台白裙做冷备。
unraid:6.9.2
群辉系统:DS918+_7.0.1-42218
cpu:i9-10900t es 测试不显版 QTB0
主板:B460M Steel Legend 钢铁传奇
其实就是把在“SHARES”里面,我们没有把硬盘给 UNRAID 组阵列的名称复制出来,加上“/dev/disk/by-id/ata-”前缀,整个路径分配给群辉虚拟机就好了,是不是很简单捏,不过前提是你要安装“Unassigned Devices”这个插件,才会显示未被Unraid使用和格式化的硬盘、usb、虚拟硬盘==;
这个时候我们上传图片并开启“人物相册”,也就是人脸识别空间,会发现,一直开在等待上传中,这里就表示,人脸识别失败了,需要用一些非常规手段去实现“人脸AI”功能。
这里硬解测试是失败的,无法进行硬解转码,需要半洗白,同时把核显驱动补上。
#这里输入的是你安装群辉系统的第一个创建的用户的密码,我创建的是unclezhao,所以输入他的密码回车就行了
sudo su -
synouser --setpw root qwe@1234
群辉选择 DS918+7.0.1 硬解人脸识别,使用 gpu 直通或者 Intel VTG-g 核显虚拟化直通后,还是无法人脸识别的,还是老老实实走 CPU 人脸识别吧,起码还是能用,硬解(其实在这里是个伪命题,因为 unraid 可以通过 docker 安装 video 服务来完成硬解, DSM 虚拟机可以不用到),不过不能不折腾。
经过研究,Synology Photos应该使用了OpenCv的DNN神经网络来识别人脸。这个OpenCv库可根据群晖的型号调用不同的神经网络模型,并调用显卡的GPU来加速计算。如果硬件和库代码不匹配,那就无法人脸识别了。所以人脸识别主要是显卡的GPU调用的问题,跟洗白没关系。技术上可以打个补丁解决。最低要求是 intel 六代或者以上的 CPU。黑群晖 DS918-7.0.1 的 Synology Photos 套件人脸识别,与你的系统是否已经洗白并无直接关系。
mv /var/packages/SynologyPhotos/target/usr/lib/libsynophoto-plugin-model.so.1.0 /var/packages/SynologyPhotos/target/usr/lib/libsynophoto-plugin-model.so.1.0.bak
wget https://cdn.jsdelivr.net/gh/jinlife/Synology_Photos_Face_Patch@main/libsynophoto-plugin-model.so -O /var/packages/SynologyPhotos/target/usr/lib/libsynophoto-plugin-model.so.1.0
chmod 755 /var/packages/SynologyPhotos/target/usr/lib/libsynophoto-plugin-model.so.1.0
chown SynologyPhotos:SynologyPhotos /var/packages/SynologyPhotos/target/usr/lib/libsynophoto-plugin-model.so.1.0
https://github.com/jinlife/Synology_Photos_Face_Patch
https://blog.jinlife.com/index.php/archives/49/
https://xpenology.com/forum/topic/45795-redpill-the-new-loader-for-624-discussion/page/123/?tab=comments#comment-226764
https://www.openos.org/threads/redpill7-0cpu.3647/
https://wp.gxnas.com/11458.html
https://wp.gxnas.com/7952.html
上传 photos 的图片太少,可以把同一张图片在复制一次,上传测试看看,我试过好几次,这样就能识别出照片了,都是临时测试网上下
载的;上传的图片名称有特殊符号,比如括号,我试过图片名称为 image(1)、images(2)的图片都无法识别,后面改了名称重新上传,就有了;
群辉虚拟机分配 4 vcpu,内存超 4 g;
synoindex -R /var/services/homes/你的用户名/Photos
https://github.com/RedPill-TTG/redpill-load
https://github.com/RedPill-TTG/redpill-lkm
作者声明本文无利益相关,欢迎值友理性交流,和谐讨论~
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