Jetson AGX Orinを使いこなすうえで参照するリポジトリ

想定する読者

• Jetson AGX Orin ユーザー
• 画像認識、機械学習系の関心を持っている人
• すでに移植済みのモジュールがあれば、さっさとデモを動かしたい人

URLS

https://github.com/dusty-nv/

• https://github.com/dusty-nv/jetson-containers
  
• これらの用途に対するdocker imageを得ることができます。
• 使用しているJetsonでのJetPacKのバージョン（もしくはL4Tのバージョン）にあうdisk imageを取得すれば、利用するアプリケーションの立ち上げがしやすくなります。
• https://github.com/dusty-nv/jetson-inference
  
• 図に示してある種類の画像認識タスクを実行することができます。

https://github.com/NVIDIA-AI-IOT

• https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trt
• pytorch で学習されたモデルをTensorRT に変換するツール
• https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/nanoowl
• OWL-ViTのTensorRT対応版（open vocabulary object detectionの１つ）

https://www.jetson-ai-lab.com/index.html

• https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_nano-vlm.html

https://huggingface.co/docs/transformers/ja/index

• transformers のライブラリで huggingfaceを使っている人も多いだろう。
• このサイトのモデルは、大規模言語モデルを使っているものが多い。
• メモリの潤沢なGPUボードを利用しているUbuntuPCを想定しているのが多いだろう。
• しかし、中にはjetson AGX Orinで動作するもの（わずかな改変で動作するもの）が含まれているだろう。

https://github.com/MACNICA-CLAVIS-NV

• NVidiaの代理店であるMACNICA が作っているとみられるgithub

宣伝

• Jetson AGX Orinを使って、複数のリポジトリでdockerを使いつつ作業を進めていくと、ディスクスペースの枯渇に直面する。
• その状況への回避方法を以下の記事に書いた。
• jetsonでのディスク枯渇対策　microSDの利用
• jetsonでのディスク枯渇対策　dockerの場合 その２