什么是EasyDL？： 

EasyDL是百度大脑推出的定制化AI训练及服务平台，支持面向各行各业有定制AI需求的企业用户及开发者使用。支持从数据管理与数据标注、模型训练、模型部署一站式AI开发流程，通过原始图片、文本、音频、视频类数据经过EasyDL加工、学习、部署可发布为公有云API、设备端SDK、本地化部署及软硬一体产品。

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一、EasyDL的使用方式

EasyDL是一站式的深度学习模型训练和服务平台，提供可视化的操作界面，只需上传少量图片就可以获得高精度模 型，具体可以参考EasyDL官网，通过EasyDL进行数据训练步骤如下：

1.选择训练类别

根据通用场景可以选择“图像分类”或者“物体检测”。

 

6.在FZ3里安装SDK

1. 下载的软件部署包包含了简单易用的SDK和Demo。只需简单的几个步骤，即可快速部署运行FZ3。部署  包文件结构如下

2.使用序列号License 激活SDK

//进入cpp文件的demo文件夹

cd /home/root/workspace/EasyEdge-m1800- edgeboard/cpp/baidu_easyedge_linux_cpp_aarch64_PADDLEMOBILE_FPGA_v0.3.2_gcc6.2_20190518/d emo

// 如果没有build目录，创建一个
mkdir build cd build
rm -rf *
//调用cmake 创建 Makefile cmake ..
// 编译工程
make

3.执行示例

//在build目录下运行执行文件
./easyedge_demo	{RES资源文件夹路径}	{测试图片路径}

例：在SDK中放入需要预测的图片，如将预测图片放入RES文件夹中，

./easyedge_demo /home/root/workspace/EasyEdge-m1800-edgeboard/RES/
/home/root/workspace/EasyEdge-m1800-edgeboard/RES/1.jpg

便可看到识别结果

HTTP服务调用

1.加载驱动,系统启动后加载一次即可（也可以加系统启动脚本）

insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko

若未加载驱动，可能报错：

Failed to to fpga device: -1

设置系统时间（系统时间必须正确）

date --set "2019-5-18 20:48:00"

2.部署包中附带了HTTP服务功能，可直接运行

# ./easyedge_serving {RES目录} {序列号} {绑定的host，默认0.0.0.0} {绑定的端口，默认24401} cd ${SDK_ROOT}
export LD_LIBRARY_PATH=./lib
./demo/easyedge_serving  /home/root/workspace/EasyEdge-m1800-edgeboard/RES/	"1111-1111-
1111-1111"

日志显示

2019-07-18 13:27:05,941 INFO [EasyEdge] [http_server.cpp:136] 547974369280 Serving at
0.0.0.0:24401

则启动成功。此时可直接在浏览器中输入 http://{FZ3 ip地址}:24401 ，在h5中测试模型效果。

 

HTTP 私有服务请求说明

http 请求参数 
URL中的get参数：

参数	说明	默认值
threshold	阈值过滤， 0~1	0.1

 HTTP POST Body即为图片的二进制内容(无需base64, 无需json) Python请求示例

import requests

with open('./1.jpg', 'rb') as f: img = f.read()
result = requests.post( 'http://127.0.0.1:24401/',
params={'threshold': 0.1}, data=img).json()

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