通过AI中台直接将模型下发至边缘
更新时间：2022-12-01
本文介绍如何在AI中台导入模型，然后在AI中台模型仓库直接下发模型至边缘节点。
前提条件
- 有一个可用的测试边缘节点设备，本案例使用一个2核8G的BCC云服务器作为测试边缘节点。
- 按照快速入门教程，将测试边缘节点连接云端。
- 该模型是CPU模型，边缘节点Docker Runtime不能使用
nvidia，必须使用runc。 - 该模型使用的tensorflow版本依赖avx指令，无该指令的盒子将无法运行该模型，建议更换模型或采用更高规格的边缘盒子。模型运行具体报错如下：
通过命令 more /proc/cpuinfo | grep flags 可查看cpu支持的指令集。
在AI中台模型仓库导入模型
打开AI中台控制台，进入到模型仓库->模型列表，点击+导入模型，如下图所示：
在弹出导入模型右边栏当中，填写模型信息，如下图所示：
- 模型名称：tf_mnist_1131
- 模型版本：1.0.0.0
- 选择模型：本地上传，上传模型文件tf_mnist.zip
- 模型类型：TensorFlow-v1.13.1
- 模型存储类型：pb/pbtxt
- 模型方法：predict
- 其他：默认值
点击确认，完成模型导入，如下图：
将模型部署到端设备
点击tf_mnist_1131这模型，查看模型详情，如下图：
点击部署到端设备，在弹出框当中选择边缘节点，并设置模型服务暴露端口号，如下图：
在BIE当中查看应用部署情况
在节点管理当中，找到xw-node这个边缘节点，进入这个节点，查看应用部署，可以看到部署了一个mdl-bq5n1xciigzpg73i-1616576985应用，如下图所示：
验证边缘AI服务
准备测试数据
通过SSH登录到边缘节点，新建一个test.json文件，在测试文件当中填入测试数据，可以通过以下命令完成。
# 创建test.json
sudo vim test.json
# 输入以下内容
{"instances": [{"images": [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 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在准备好测试数据以后，我们需要找出AI服务对外的ip地址，然后通过curl命令调用http服务，可以通过以下命令完成。
kubectl get pod -A -owide
curl 10.42.0.21:8010/v1/models/tf-serving:predict -X POST -d@test.json
# 因为前面做了端口映射，所以也可以直接用127.0.0.1这个地址访问服务
curl 127.0.0.1:8010/v1/models/tf-serving:predict -X POST -d@test.json最终执行结果如下图所示：
如上图所示，给出了测试数据从0~9的概率，其中为7的概率是0.99597472，可以对上述输出结果做二次处理，然后直接返回结果7。
具体mnist数据可以参考官网。