AWS sagemakerでAnomalibの環境構築

AWS Sagemakerで異常検知ライブラリAnomalibの環境構築をした際
いくつかエラーに遭遇したのでまとめ

【ゴール】
condaで仮想環境を作成し、新しいカーネルをsagemaker上に追加する
学習用コードが動くことを確認する

condaで環境の構築

• Sagemakerでjupyterlabを立ち上げる（やり方は省略）
• Terminalを開いて仮想環境を作成

conda create -n anomalib python=3.11

• いったんTerminalを閉じて新しいTerminalを開く
• 作成した環境をactivate

conda activate anomalib

• pytorchをインストール

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

• Anomalibをインストール

pip install anomalib

カーネルの追加

• 仮想環境をactivateした状態でipykernelをインストール

conda install -c anaconda ipykernel

• カーネルを追加

ipython kernel install --user --name=anomalib

• カーネルの追加を確認

jupyter kernelspec list

これでカーネルの追加は完了
Launcherを開いたときにanomalibというカーネルが表示されるのを確認（jupyter再起動が必要かも）

学習用コードの実行確認

※Anomalibのライブラリ入れたはいいもののエラーでうまく動かなかったため
git clone https://github.com/openvinotoolkit/anomalib.git
してanomalib/src ディレクトリ内に学習用コード（patchcore_train.py）とdatasetsフォルダを作成して使用

カスタムデータは以下のフォルダ構成
└─anomaly
　　 ├─ground_truth（abnormalのマスク画像（png））
　　 ├─test
　　 │ 　 ├─abnormal（異常画像）
　　 │ 　 └─normal（正常画像）
　　 └─train
　　 　　 └─normal（正常画像）

追加でimportしたものたち

pip install lightning
pip install imgaug
pip install kornia
pip install timm
pip install einops
pip install FrEIA
pip install open-clip-torch
pip install mlflow
pip install wandb
pip install openvino
pip install jsonargparse

patchcore_train.py

# Import the required modules
from anomalib.models import Patchcore
from anomalib.engine import Engine
from anomalib.data import Folder

# Create the datamodule
# 引数はdata/image/folder.py参照
datamodule = Folder(
    name="anomaly",
    root="datasets/anomaly",
    normal_dir="train/normal",
    abnormal_dir="test/abnormal",
    mask_dir="ground_truth",
    normal_test_dir="test/abnormal",
    train_batch_size=32,
    eval_batch_size=32,
)

# Setup the datamodule
datamodule.setup()

model = Patchcore(
            backbone="wide_resnet50_2",
            layers=("layer2", "layer3"),
            pre_trained=True,
            coreset_sampling_ratio=0.1,
            num_neighbors = 9)

engine = Engine()
# Train the model
engine.fit(datamodule=datamodule, model=model)

cv2のimportでエラー

libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
Docker環境なんかでも同じエラーが出る模様

opencv-python-headlessのimportで解決

pip install opencv-python-headless

openvinoのimportでエラー

cannot import name 'runtime' from partially initialized module 'openvino'

openvino-devのimportで解決

pip install openvino-dev

以上！