8004 端口,将服务暴露到宿主机上。
登录成功后,选择“产品服务>云函数计算 CFC”,进入“函数列表”页面,点击创建函数,进入创建函数界面 2.填写函数名称、描述,并根据需要选择运行语言,本教程以Nodejs 6.11的运行语言为例。
边缘端 云端 数值 备注 GPU 编号 1 Name 名称 NVIDIA GeForce RTX 3090 Temp 温度(℃) 38 Pwr 能耗(W) 13.694 Memory-Usage 显存使用情况 52.25 MiB/23.69 GiB 无 GPU使用率 0.22 云端计算值,实际使用显存/显存容量
如下所示: 边缘端与云端指标映射信息如下表所示: 边缘端 云端 数值 备注 无 编号 1 按顺序生成 Name 名称 310 Device 设备 0 Health 状态 OK Temp(C) 温度(℃) 52 Power(W) 能耗(W) 12.8 Memory-Usage(MB) 内存使用情况 2703/8192 无 内存使用率 33.00% 后端计算生成 AICore(%) 算力利用率 0%
启动服务时,显示端口被占用 port already been used 通过修改 easyedge-iecc.yml文件的配置后,再重新启动服务。 安装服务时,报错 permission denied 请以管理员身份运行安装程序。 中心节点重启后,边缘节点IEC 一直离线 中心节点短时间的离线,边缘节点会自动重连。
状态栏为空:pod还没有出现 已部署:该应用的所有副本pod运行正常,状态显示已部署 部署中:至少一个副本 pending或failed 未知:至少一个副本unknown 服务状态 服务状态等于边缘pod状态 1、副本状态维度 取值 描述 pending 等待 Pod 已被 Kubernetes 系统接受,但有一个或者多个容器尚未创建亦未运行。
此处的4个参数,与run.sh脚本当中的4个输入参数 $1 $2 $3 $4 相对应 6.6 创建对应节点并将应用部署到节点上 6.7 验证边缘节点AI推断服务 通过浏览器打开在线推断服务: http://「ip」 :24401/,上传 测试图片 ,推断结果如下,证明AI服务正常启动。
6.5 创建对应节点并将应用部署到节点上 6.6 进程模式安装节点 6.7 验证边缘节点AI推断服务 通过浏览器打开在线推断服务: http://「ip」 :24401/,上传 测试图片 ,推断结果如下,证明AI服务正常启动。
边缘计算节点 相关视频 查看更多 > 百度智能云TechDay 边缘云+5G 打造超低延迟极致体验 边缘节点计算产品介绍 BEC创建和删除边缘云服务器 更多资源和工具 百度智能云向用户提供丰富全面的产品和业务文档,包含产品介绍、操作指导、最佳实践和常见问题处理方案,用户能够通过阅读文档更加深入地了解云产品,更加轻松地使用云产品,并能够自助解决可能遇到的常见问题。 产品文档 API/SDK