RockyLinux边缘AI部署（手把手教你用RockyLinux搭建轻量级边缘AI系统）

一、准备工作：安装RockyLinux

首先，你需要一台物理机、虚拟机或树莓派等边缘设备，并在其上安装RockyLinux 9（推荐使用最小化安装以节省资源）。

你可以从官网下载ISO镜像：https://rockylinux.org/download

二、更新系统并安装基础依赖

登录系统后，先更新软件包并安装必要的工具：

sudo dnf update -ysudo dnf install -y python3 python3-pip git wget curlsudo dnf groupinstall -y "Development Tools"

三、安装Python虚拟环境（推荐）

为避免依赖冲突，建议使用虚拟环境：

python3 -m venv edge-ai-envsource edge-ai-env/bin/activatepip install --upgrade pip

四、部署轻量级AI模型（以TensorFlow Lite为例）

边缘设备通常资源有限，因此我们选择轻量级推理框架如 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime。这里以 TensorFlow Lite 为例：

pip install tflite-runtime

然后，你可以加载一个预训练的 .tflite 模型进行推理。例如，创建一个简单的图像分类脚本：

import numpy as npimport tflite_runtime.interpreter as tflite# 加载模型interpreter = tflite.Interpreter(model_path="model.tflite")interpreter.allocate_tensors()# 获取输入输出张量input_details = interpreter.get_input_details()output_details = interpreter.get_output_details()# 假设输入是一张224x224的RGB图像input_data = np.array(np.random.random_sample((1, 224, 224, 3)), dtype=np.float32)interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)interpreter.invoke()# 获取结果output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])print("预测结果:", np.argmax(output_data))

五、优化与自动启动

为了让AI服务在设备重启后自动运行，可以创建一个 systemd 服务：

# 创建服务文件sudo tee /etc/systemd/system/edge-ai.service << EOF[Unit]Description=Edge AI Inference ServiceAfter=network.target[Service]Type=simpleUser=your_usernameWorkingDirectory=/home/your_username/edge-ai-projectExecStart=/home/your_username/edge-ai-env/bin/python3 inference.pyRestart=always[Install]WantedBy=multi-user.targetEOF# 启用并启动服务sudo systemctl daemon-reloadsudo systemctl enable edge-ai.servicesudo systemctl start edge-ai.service

六、总结

通过以上步骤，你已经成功在RockyLinux上完成了一套完整的边缘AI部署流程。这种方案适用于工业监控、智能摄像头、农业传感器等多种场景。

记住，RockyLinux边缘AI部署的核心优势在于其稳定性、安全性和长期支持，非常适合企业级边缘计算应用。同时，结合轻量级AI框架，可以在资源受限的设备上高效运行模型。

希望这篇RockyLinux AI教程能帮助你快速入门轻量级AI部署！如有问题，欢迎在评论区交流。