- 通过 baetyl 远程向边缘侧下发进行视频 AI 推断的应用
- 在边缘侧查看部署的视频推断服务,包括查看 AI模型结构、截图文件、mqtt推断消息、最终合成视频
- 在云端控制台远程调试 AI 推断服务相关应用
部署3个video应用
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video-demo-0
AI 视频推断服务,具体包含视频抽帧、图片推断、MQTT消息发送、视频流合成等功能模块 -
dcell-service
边缘端服务编排后台服务 -
dcell-console
边缘服务编排控制台服务
登录百度云边缘计算控制台BIE
- 点击左侧【配置管理】Tab
- 点击【导入配置】按钮,选择vide-demo-conf.json文件导入,此操作将导入10个配置文件,这些文件将匹配到后续导入的应用
- 各配置文件的作用可以看配置对应的描述信息
- 点击左侧【边缘节点】Tab
- 点击【创建节点】按钮,按如下内容创建节点
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点击左侧【边缘节点】Tab
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点击之前创建的video-demo节点
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点击【安装】按钮,如果系统为linux且没有docker及k3s,则分别复制docker及k3s安装命令在控制台执行安装,如果系统为macos,则k8s安装流程如下:mac安装k8s
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通过 kubectl -n baetyl-edge-system get pod 可以查看 baetyl 系统模块的运行情况
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通过 kubectl -n baetyl-edge get pod 可以查看用户模块的运行情况(AI推断程序即在此命名空间下),等待镜像下载启动后,状态如下
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点击左侧【边缘节点】Tab,选择video-demo
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listeners: - address: 'tcp://0.0.0.0:38003' principals: - username: test password: test permissions: - action: pub permit: - '#' - action: sub permit: - '#' session: sysTopics: - $link - $baetyl logger: level: debug encoding: console
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新增 38003 端口供测试使用。 并且需要设置映射宿主机端口以供连接(可以此处直接暴露,或者在端侧使用kubectl port-forward 命令暴露)
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然后在本地使用MqttBox连接baetyl-broker
kubectl -nbaetyl-edge-system port-forward baetyl-broker-xxx 38003:38003
- 映射dcell-service服务的8022端口到主机,映射dcell-console服务的8888端口到主机
kubectl -nbaetyl-edge port-forward sis-device-xxx 8022:8022
kubectl -nbaetyl-edge port-forward dcell-node-console-xxx 8888:8888
- 映射video-demo服务的80端口到主机
kubectl -nbaetyl-edge port-forward video-demo-xxx 38080:80