首先检查资源配置与网络策略,登录百度智能云控制台创建边缘AI实例,选择近业务终端的区域及GPU型节点,匹配TensorFlow Lite等兼容镜像;随后上传.nb或.onnx格式模型文件,设置版本信息并部署推理服务;最后配置网络策略,开放指定IP入站规则,启用HTTPS加密与访问限流以保障服务稳定。
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如果您尝试在百度智能云边缘AI服务上部署AI模型,但发现推理请求响应缓慢或失败,则可能是由于资源配置不当或网络策略配置错误。以下是解决此问题的步骤:
该步骤旨在初始化一个具备AI推理能力的边缘计算环境,确保底层硬件资源与软件框架匹配目标模型的需求。
1、登录百度智能云控制台,进入“边缘AI”服务管理页面。
2、点击“创建实例”,选择靠近业务终端的物理区域以降低延迟。
3、根据模型的计算需求选择实例规格,推荐使用搭载GPU加速卡的边缘节点类型以支持高并发推理任务。
4、在运行环境中选择与模型框架兼容的镜像版本,例如TensorFlow Lite或Paddle Lite专用镜像。
本阶段将训练好的AI模型文件部署至已创建的边缘实例中,并完成服务化封装以便接收外部请求。
1、在实例详情页中选择“模型管理”,点击“上传模型”按钮。
2、上传已转换为边缘设备支持格式的模型文件,如PaddlePaddle的.nb格式或ONNX Runtime支持的.onnx文件。
3、设置模型版本号和描述信息,确保版本标识清晰以便后续灰度更新。
4、提交后系统自动进行模型校验,待状态显示“就绪”后可进行服务部署。
5、创建推理服务,绑定目标模型并配置请求端口和服务路径。
通过精细化的网络规则设定,保障边缘AI服务能够安全地对外提供API接口调用能力。
1、进入实例的“网络与安全”配置模块。
2、添加入站规则,允许来自指定IP段或VPC内部的HTTP/HTTPS流量访问推理服务端口。
3、启用HTTPS加密通信,上传SSL证书以保护数据传输过程中的隐私性。
4、建议开启访问频率限制功能,防止恶意请求导致服务过载。
以上就是百度智能云边缘AI服务如何配置_百度智能云边缘AI服务配置方法的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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