[发明专利]一种基于云边端架构的云端推理模型下发至边端的方法

摘要

本发明提供了一种基于云边端架构的云端推理模型下发至边端的方法。在该架构中，使用到开源的可视化容器管理工具portainer，以及私有的docker仓库harbor。通过将边端的docker注册到云端，便可实现在云端portainer中管理边端docker，然后将训练好的推理模型构建为模型镜像，上传至harbor仓库，通过portainer拉取harbor仓库的推理模型镜像至边端，建立边端模型数据卷容器，然后关联推理模型容器中的模型所在路径及数据卷容器，便可实现推理模型容器中的模型同步到数据卷中，至此，模型成功下发至边缘端。边端的其他应用程序便可关联该数据卷，使用下发的推理模型进行后续工作。