边缘计算节点

实验设备 一台 NVIDIA Jetson NX 设备，参数信息如下： 操作系统：Ubuntu 18.04 desktop 边缘侧安装 k3s+docker Jetpack: 4.5 操作指南 创建一个边缘节点，AI加速卡选择 NVIDIA Jetson ，如下图所示： 进入到节点详情界面，点击 安装 ，在弹出框当中复制 节点安装命令 ，然后在边缘节点上运行。

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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。

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具体架构图参考其它协议，仅驱动插件不同) 最佳实践 节点安装 参照 进程模式节点安装流程 安装好边缘节点 创建节点并安装后可在云端控制台观察到节点在线 产品创建 产品可以看作设备的物模型模版，定义了统一类型所有设备 进入菜单 ‘设备管理 -> 产品管理’，在产品中定义测点，如下 设备创建 设备基于产品创建，面向具体的设备，类似产品的实例化。

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https://baetyl.bj.bcebos.com/test/install.sh | bash 如下图所示： 复制节点安装命令，在边缘节点上执行，如下图所示： 2、查看边缘服务状态 进程模式下，边缘计算框架baetyl会将边缘应用托管给systemd，并以服务的形式发布，可以通过systemctl命令查看。

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容器应用状态说明 应用部署状态 应用部署状态是根据pod状态，BIE自身计算的。

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通过AI中台直接将模型下发至边缘 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 。

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部署模型SDK至Intel Movidius设备 1、概述 进程模式与容器模式不同，进程模式强依赖于边缘节点的运行环境变量，比如lib库、系统变量等参数。如果没有提前设置好path等环境变量，可能导致云端下发的二进制程序在边缘节点上无法正常运行，甚至运行出错。

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了解详情 百度智能云边缘计算节点BEC 基于运营商边缘节点和网络构建，一站式提供靠近终端用户的弹性计算资源。边缘计算节点覆盖国内大部分区域及运营商，通过就近计算和处理，大幅度优化响应时延、降低中心带宽成本。

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