什么是EasyDL？：
EasyDL是百度大腦推出的定制化AI訓練及服務平台，支持面向各行各業有定制AI需求的企業用戶及開發者使用。支持從數據管理與數據標注、模型訓練、模型部署一站式AI開發流程，通過原始圖片、文本、音頻、視頻類數據經過EasyDL加工、學習、部署可發布為公有雲API、設備端SDK、本地化部署及軟硬一體產品。
下面一起來看百度大腦EasyDL+米爾FZ3卡怎么玩轉AI+：
一、EasyDL的使用方式
EasyDL是一站式的深度學習模型訓練和服務平台，搭配米爾FZ3深度學習計算卡，提供可視化的操作界面，只需上傳少量圖片就可以獲得高精度模 型，具體可以參考EasyDL官網。
通過EasyDL進行數據訓練步驟如下：
1.選擇訓練類別
根據通用場景可以選擇“圖像分類”或者“物體檢測”。
2.“圖像分類”訓練
選擇“圖像分類”，進入訓練界面，選擇“開始訓練”，彈出圖像分類和物體檢測的對話框，選擇需要的模型類型，如選 擇圖像分類。
3.創建模型
進入模型中心，選擇“創建模型”，根據個人需求填寫模型的內容，帶*號為必填選項。填寫ok后選擇“下一步”
4.訓練模型
進入“訓練模型”，選擇模型類別，算法選擇“通用”，訓練方式選“默認”，因需要離線部署在設備上，必須勾選“離線
SDK”，選擇”添加訓練數據“完成之后，勾選“增加識別結果為其他的默認分類”，選擇”開始訓練“。根據訓練數據集的 大小訓練的時間會有些差異，一般100張左右的圖片最快10分鍾可訓練完畢。
5.生成SDK
1.訓練完成后，在我的模型中申請發布模型，選擇軟硬一體方案中的"EdgeBoard +專用SDK"，提交申請，等待審核
3、獲取序列號
點擊“管理序列號“跳轉至百度雲-->EasyDL定制訓練平台-->離線SDK管理界面，查看用於激活sdk的序列號。
6.在FZ3里安裝SDK
1. 下載的軟件部署包包含了簡單易用的SDK和Demo。只需簡單的幾個步驟，即可快速部署運行FZ3。部署 包文件結構如下
2.使用序列號License 激活SDK
打開demo.cpp文件
【 文 件 路 徑 ：EasyEdge-m1800-edgeboard/cpp/baidu_easyedge_linux_cpp_aarch64_PADDLEMOBILE_FPGA_v0.3.2_gcc6.2_20190518 /demo/demo.cpp】
寫入license序列號
將set_licence_key函數中的字符串參數"set your license here"替換為序列號License即可
3.將SDK放到FZ3系統/home/root/workspace/目錄下（放入方法參見上文 “文件拷貝”）進行解壓，然后按下述方法進行啟動運行。
運行SDK
1.加載驅動,系統啟動后加載一次即可（也可以加系統啟動腳本）
insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko
若未加載驅動，可能報下面的錯誤：
Failed to to fpga device: -1
設置系統時間（系統時間必須正確）
date --set "2019-5-18 20:48:00"
2.編譯
//進入cpp文件的demo文件夾 cd /home/root/workspace/EasyEdge-m1800- edgeboard/cpp/baidu_easyedge_linux_cpp_aarch64_PADDLEMOBILE_FPGA_v0.3.2_gcc6.2_20190518/d emo // 如果沒有build目錄，創建一個 mkdir build cd build rm -rf * //調用cmake 創建 Makefile cmake .. // 編譯工程 make
3.執行示例
//在build目錄下運行執行文件
./easyedge_demo {RES資源文件夾路徑} {測試圖片路徑}
例：在SDK中放入需要預測的圖片，如將預測圖片放入RES文件夾中，
./easyedge_demo /home/root/workspace/EasyEdge-m1800-edgeboard/RES/ /home/root/workspace/EasyEdge-m1800-edgeboard/RES/1.jpg
便可看到識別結果
HTTP服務調用
1.加載驅動,系統啟動后加載一次即可（也可以加系統啟動腳本）
insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko
若未加載驅動，可能報錯：
Failed to to fpga device: -1
設置系統時間（系統時間必須正確）
date --set "2019-5-18 20:48:00"
2.部署包中附帶了HTTP服務功能，可直接運行
# ./easyedge_serving {RES目錄} {序列號} {綁定的host，默認0.0.0.0} {綁定的端口，默認24401} cd ${SDK_ROOT}
export LD_LIBRARY_PATH=./lib
./demo/easyedge_serving /home/root/workspace/EasyEdge-m1800-edgeboard/RES/ "1111-1111-
1111-1111"
日志顯示
2019-07-18 13:27:05,941 INFO [EasyEdge] [http_server.cpp:136] 547974369280 Serving at 0.0.0.0:24401
則啟動成功。此時可直接在瀏覽器中輸入 http://{FZ3 ip地址}:24401 ，在h5中測試模型效果。
