在 Jetson Nano 上安装 CodeProject.AI Server 作为开发环境
Jetson Nano 是一个受欢迎的开发板，有 2GB 和 4GB 两种规格。这使其使用起来具有挑战性，但板载 GPU 使这项努力值得。
虽然 NVIDIA 为 Nano 提供了镜像，但这些镜像基于 Ubuntu 18.04，由于其版本较旧，可能会导致问题。 我们支持 QEngineering Jetson Nano 镜像，该镜像自带 Ubuntu 20.04，并且预装了 PyTorch、Tensorflow、TensorRT 和 OpenCV。
虽然 QEngineering 镜像会对小型系统造成更大的压力，但易用性胜过这一点。
在 Jetson Nano 上设置 CodeProject.AI Server
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创建启动 SD 卡，下载 balena Etcher 和 QEngineering Ubuntu 20.04 镜像。我们推荐使用这个镜像，而不是官方 Jetson Nano 镜像，因为 QEngineering 镜像是一个更新的发行版，并且充满了您需要的所有 AI 组件，例如 Tensorflow、PyTorch、TensorRT 和 OpenCV。
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设置您的 Nano，将卡插入设备，插入键盘、鼠标、显示器和电源，然后按照说明进行操作。重启后，您将在 Jetson Nano 桌面找到自己
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增加您的交换空间大小，下载
setSwapMemorySize.sh脚本。该脚本将位于~/Downloads中。打开终端并运行以下命令。重启您的 Jetson 以使更改生效。
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下载 VSCode，使用 Mozilla 浏览器（不要在 QEngineering 镜像上下载 Chrome，因为它会搞乱 snapd），然后转到 code.visualstudio.com/download。下载 arm64 debian 包。Visual Studio Code 安装程序将保存到
~/Downloads -
要安装 Visual Studio Code，请打开终端窗口并调用
code_1.85.1-102461056_arm64.deb是最新的文件名，但这个文件名会改变。使用您从 Microsoft 下载的 .deb 文件的名称。 -
打开 VSCode，登录，并同步您的 VSCode 设置（VSCode 窗口左下角的“头像”图标）。将弹出一个浏览器窗口，允许您进行身份验证：始终在身份验证后关闭此窗口，以减少内存压力。设置同步可能需要一些时间，具体取决于您有多少扩展。由于缺乏内存，Jetson 本身在此期间可能会变得无响应。让它运行 - 可能需要半小时到一个小时。
您的 Nano 可能会锁定，VSCode 可能会崩溃。多次。只需不断尝试。最终您将设置并同步 VS Code。
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从 GitHub 克隆 CodeProject.AI 项目（使用 VSCode 中的 Git 工具最容易），然后打开该项目。同样：GitHub 身份验证将启动 Chrome，您可能会耗尽内存并看到锁定和崩溃。坚持下去。
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通过转到项目中的
src并运行 ```bash bash setup.sh ``` 在 Nano 上设置开发环境。您需要在该过程的各个阶段提供管理员密码。整个设置将花费一个多小时。 -
使用调试选项卡在 VSCode 中构建并运行。选择“构建所有并启动服务器 (arm64)”。请注意，这将使用完整的 VSCode 编辑器、.NET 运行时和 Python 在 Jetson 上构建并运行 CodeProject.AI，同时还会打开一个 Chrome 浏览器。您的 Jetson Nano 将被压力到极限。
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替代选项：SSH 到 Jetson 使用 SSH 连接到 Jetson Nano 允许您在 Jetson 上拥有流畅和无缝的编辑、构建和调试体验，而不会给设备带来来自 VSCode 的不必要的内存和处理压力。如果设备锁定，您仍然可以编辑，有时甚至可以保存更改，同时设备可以解决其问题。
您可以使用 VSCode Remote SSH 扩展从另一台机器 SSH 进入 Jetson Nano。在您的主桌面安装此扩展，转到桌面上的 Dev Containers 选项卡，输入 Jetson 的 IP 地址（使用 Jetson 上的
ifconfig查找您的地址），然后按照提示登录。“打开文件夹”菜单选项允许您然后打开包含克隆的 CodeProject.AI 解决方案的文件夹，从那时起，您就在 Jetson 上进行编辑、构建和调试，但使用桌面的强大功能来减轻编辑和 GUI 给 Nano 带来的负担。
与第 9 步一样，只需选择“构建所有并启动服务器 (arm64)”以在 Jetson 上构建，然后为 Jetson 启动服务器和仪表板。