部署mnist手写数字识别模型

更新时间：2025-08-21

本文介绍如何将一个mnist手写字模型通过BIE下发至边缘节点。

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云服务器作为测试设备。
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，如果运行中报Docker Runtime错误，可以查看边缘节点Docker Runtime，如果是nvidia，尝试修改为runc试一下。
该模型使用的tensorflow版本依赖avx指令，通过命令 more /proc/cpuinfo | grep flags 可查看cpu支持的指令集。无该指令的边缘设备将无法运行该模型，运行报错如下：

操作指南

导入配置项

进入配置管理
点击导入配置项
选择导入文件配置项-tfmnist.json
导入完毕以后，将增加一个名为 tfmnist 的配置项。

在内网环境下，可以先下载模型文件：tf_mnist.zip，再上传至内网的对象存储，最后修改配置项的下载地址为内网地址。

导入应用

进入应用部署
点击导入应用
选择导入文件应用-tf-mnist-app.json
导入完毕以后，将增加一个名为 tf-mnist-app 的应用。

在内网环境下，可以先下载镜像：registry.baidubce.com/aiot/tensorflow-serving:1.15-gpu-4.2，再上传至内网的镜像仓库，最后修改应用的镜像地址为内网地址。

设置目标节点

在tf-mnist-app的应用详情界面，设置目标节点，如下图所示，设置标签以后，应用自动部署。部署完毕以后，部署状态为已部署

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。

                Bash
                
                # 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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调用AI服务

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。

                Bash
                
                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。

部署EasyEdge模型SDK

部署物体检测模型

智能边缘 BIE