首先检查资源配置与网络策略，登录百度智能云控制台创建边缘AI实例，选择近业务终端的区域及GPU型节点，匹配TensorFlow Lite等兼容镜像；随后上传.nb或.onnx格式模型文件，设置版本信息并部署推理服务；最后配置网络策略，开放指定IP入站规则，启用HTTPS加密与访问限流以保障服务稳定。
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如果您尝试在百度智能云边缘AI服务上部署AI模型，但发现推理请求响应缓慢或失败，则可能是由于资源配置不当或网络策略配置错误。以下是解决此问题的步骤：
一、创建并配置边缘AI实例
该步骤旨在初始化一个具备AI推理能力的边缘计算环境，确保底层硬件资源与软件框架匹配目标模型的需求。
1、登录百度智能云控制台，进入“边缘AI”服务管理页面。
2、点击“创建实例”，选择靠近业务终端的物理区域以降低延迟。
3、根据模型的计算需求选择实例规格，推荐使用搭载GPU加速卡的边缘节点类型以支持高并发推理任务。
4、在运行环境中选择与模型框架兼容的镜像版本，例如TensorFlow Lite或Paddle Lite专用镜像。
二、上传并部署AI模型
本阶段将训练好的AI模型文件部署至已创建的边缘实例中，并完成服务化封装以便接收外部请求。
1、在实例详情页中选择“模型管理”，点击“上传模型”按钮。
2、上传已转换为边缘设备支持格式的模型文件，如PaddlePaddle的.nb格式或ONNX Runtime支持的.onnx文件。
3、设置模型版本号和描述信息，确保版本标识清晰以便后续灰度更新。
4、提交后系统自动进行模型校验，待状态显示“就绪”后可进行服务部署。
5、创建推理服务，绑定目标模型并配置请求端口和服务路径。
三、配置网络访问策略
通过精细化的网络规则设定，保障边缘AI服务能够安全地对外提供API接口调用能力。
1、进入实例的“网络与安全”配置模块。
2、添加入站规则，允许来自指定IP段或VPC内部的HTTP/HTTPS流量访问推理服务端口。
3、启用HTTPS加密通信，上传SSL证书以保护数据传输过程中的隐私性。
4、建议开启访问频率限制功能，防止恶意请求导致服务过载。
