Ubuntu边缘AI部署实战指南（手把手教你用Ubuntu在边缘设备上部署轻量级AI模型）

准备工作：硬件与软件环境

你需要以下设备和软件：

• 一台运行 Ubuntu 20.04/22.04 的设备（可以是 x86 PC、ARM 开发板如树莓派4、Jetson Nano 等）
• Python 3.8 或更高版本
• pip 包管理器
• 一个轻量级AI模型（例如 TensorFlow Lite 或 ONNX 格式）

步骤一：更新系统并安装依赖

首先，打开终端，执行以下命令更新系统并安装基础依赖：

sudo apt updatesudo apt upgrade -ysudo apt install python3-pip python3-venv libatlas-base-dev -y

步骤二：创建虚拟环境（推荐）

为避免包冲突，建议使用 Python 虚拟环境：

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

步骤三：安装AI推理框架

以 TensorFlow Lite 为例（适合图像分类、目标检测等任务），安装所需库：

pip install tflite-runtime pillow numpy opencv-python

如果你使用 ONNX 模型，则可安装 onnxruntime：

pip install onnxruntime pillow numpy opencv-python

步骤四：编写推理脚本

假设你已有一个名为 model.tflite 的模型文件和一张测试图片 test.jpg，创建一个 Python 脚本 inference.py：

import numpy as npimport tflite_runtime.interpreter as tflitefrom PIL import Image# 加载模型interpreter = tflite.Interpreter(model_path="model.tflite")interpreter.allocate_tensors()# 获取输入输出张量信息input_details = interpreter.get_input_details()output_details = interpreter.get_output_details()# 预处理图像img = Image.open("test.jpg").resize((224, 224))  # 根据模型输入尺寸调整input_data = np.array(img, dtype=np.float32)input_data = np.expand_dims(input_data, axis=0) / 255.0  # 归一化# 执行推理interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)interpreter.invoke()# 获取结果output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])predicted_class = np.argmax(output_data)print(f"预测类别: {predicted_class}")

步骤五：运行并优化

在终端中运行脚本：

python inference.py

如果运行成功，你将看到模型的预测结果。为了提升性能，你可以：

• 使用量化模型（int8）减少内存占用
• 启用 GPU 加速（如 Jetson 设备上的 TensorRT）
• 限制 CPU 核心数以平衡功耗与性能

结语

通过以上步骤，你已经成功在 Ubuntu 系统上完成了边缘AI部署！无论你是开发者还是爱好者，掌握这项技能都能让你在智能硬件、工业自动化或科研项目中脱颖而出。记住，Ubuntu边缘AI部署的核心在于选择合适的轻量级模型和高效的推理引擎。

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