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1.概述

RedisAI 是一个 Redis 模块，用于执行深度学习/机器学习模型并管理其数据。它的目的是成为模型服务的“主力”，通过为流行的 DL/ML 框架和无与伦比的性能提供开箱即用的支持。RedisAI 遵循数据局部性原则，最大限度地提高计算吞吐量并减少延迟，并利用 Redis 经生产验证的基础设施简化图的部署和服务。

2.安装

RedisAI 是Redis 模块。运行它需要安装redis6.0或者以上版本缓存数据库、模块的共享库及其依赖项。

系统环境条件

• 下载安装：git、python3、make、wget、g++/clang 和解压缩
• 需要安装 CMake 3.0 或更高版本。
• 如果需要 GPU 支持，则需要安装 CUDA 11.3 和 cuDNN 8.1 或更高版本。
• 下载安装Redis v6.0.0 或更高版本。

2.1 docker

尝试 RedisAI 的最快方法是启动其官方 Docker 容器镜像。
在cpu机器上进行安装

docker run -p 6379:6379 redislabs/redisai:latest-cpu-x64-bionic

在GPU机器上进行安装
对于 GPU 支持，需要一台安装了 Nvidia 驱动程序（CUDA 11.3 和 cuDNN 8.1）、nvidia-container-toolkit 和 Docker 19.03+ 的机器。

docker run -p 6379:6379 --gpus all -it --rm redislabs/redisai:latest-gpu-x64-bionic

docker的安装是非常简单的，这里不作过多的叙述了。

2.2源码构建安装

下载源代码

可以通过使用 git clone项目的存储库来获取模块的源代码，如下所示：

git clone --recursive https://github.com/RedisAI/RedisAI

进入RedisAI源代码目录，并执行以下命令进行编译和安装：

cd RedisAI #进入redisai源码路径
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make
sudo make install

3. 验证安装

安装完成后，可以使用以下命令验证RedisAI是否安装成功：

redis-server --version
redis-cli -v
redisai --version

如果所有命令都可以正常执行，并显示正确的版本号，则表示RedisAI已经成功安装在本地机器上。
至此，RedisAI的编译安装就完成了。可以开始在Redis中使用RedisAI进行深度学习模型推理了。