Add Mnist on SBC

Author: pymumu

SUMMARY.md

@@ -29,6 +29,7 @@
     * [Nvidia Cuda](develop/device/cuda.md)
 * [案例](solution/solution.md)
   * [车辆检测](solution/car-detect.md)
+  * [树莓派开发板Mnist识别](solution/mnist-on-sbc.md)
 * [基本概念](framework-conception/framework-conception.md)
   * [图](framework-conception/graph.md)
   * [功能单元](framework-conception/flowunit.md)

solution/mnist-on-sbc.md

@@ -0,0 +1,158 @@
+# 树莓派开发板中运行mnist手写体识别
+
+Modelbox支持当前主流的几种开发板，比如树莓派4，RK3399，RK3568芯片的Linux系统。  
+本文介绍了，使用已有操作系统，如何从构建ModelBox开始，到训练生成模型，然后在进行推理的全流程。
+
+mnist为一个REST-API服务，通过REST请求，发送base64的手写图片进行推理，REST-API给出推理结果。  
+关于ModelBox中Mnist代码实现，可以先参考[第一个应用](../develop/first-app/first-app.md)
+
+## 编译环境准备
+
+### 安装依赖的开发库
+
+```shell
+apt-get update
+apt-get -y install cmake git wget build-essential npm curl \
+   python3 python3-pip python-is-python3 \
+   libssl-dev libcpprest-dev libopencv-dev libgraphviz-dev python3-dev \
+   libavfilter-dev libavdevice-dev libavcodec-dev
+pip install requests opencv-python
+
+```
+
+如上述依赖安装比较慢，可以使用国内的镜像进行安装，具体镜像如下：
+
+* pip镜像下载：
+
+    配置参考：  
+
+    <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/>  
+
+    临时使用参考：
+
+    ```shell
+    pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple requests opencv-python
+    ```
+
+* apt镜像下载：
+
+    配置参考：  
+
+    <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/>  
+    <https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/debian/>  
+
+* npm镜像：
+
+    配置参考：  
+
+    ```shell
+    npm config set registry https://registry.npmmirror.com
+    ```
+
+### 下载安装MindSpore-Lite推理引擎
+
+下载aarch64的MindSporeLite：
+
+```shell
+wget https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/1.7.0/MindSpore/lite/release/linux/aarch64/mindspore-lite-1.7.0-linux-aarch64.tar.gz
+tar xf mindspore-lite-1.7.0-linux-aarch64.tar.gz
+mv mindspore-lite-1.7.0-linux-aarch64 /usr/local/
+ln -s /usr/local/mindspore-lite-1.7.0-linux-aarch64 /usr/local/mindspore-lite
+
+```
+
+其他版本下载地址： <https://www.mindspore.cn/lite>
+
+## 编译ModelBox
+
+1. 下载并编译ModelBox
+
+    主站：
+
+    ```shell
+    git clone https://github.com/modelbox-ai/modelbox.git
+    ```
+
+    国内镜像：
+
+    ```shell
+    git clone https://gitee.com/modelbox/modelbox.git
+    ```
+
+1. 编译ModelBox:
+
+    ```shell
+    cd modelbox
+    mkdir build
+    cd build
+    cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug 
+    make package -j4
+    ```
+
+    如果下载慢，可以切换使用国内镜像：
+
+    ```shell
+    cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DUSE_CN_MIRROR=yes
+    ```
+
+1. 安装ModelBox
+
+    ```shell
+    dpkg -i release/*.deb
+    ```
+
+## 使用ModelBox编排开发
+
+1. 启动ModelBox编排开发服务
+
+    ```shell
+    modelbox-tool develop -s 
+    ```
+
+1. 链接ModelBox编排服务
+
+    服务启动后，可以直接链接编排服务，服务启动的信息，可以通过如下命令查询：
+
+    ```shell
+    modelbox-tool develop -q
+    ```
+
+    浏览器访问上述地址的1104端口
+    注意事项：
+    * 如有权限问题，修改conf/modelbox.conf配置文件中的acl.allow数组，增加允许访问的IP范围。
+    * 推荐使用vscode的远程链接的终端操作，vscode可以自动建立端口转发。[远程开发](https://code.visualstudio.com/docs/remote/ssh)  
+
+1. 新建mnist服务
+
+    * 点击任务编排
+    * 点击项目->新建项目，
+    * 新建项目：
+        * 输入创建项目的名称:`mnist`
+        * 路径: `/home/[user]`
+        * 项目模板为: `mnist-mindspore`
+
+1. 训练模型
+
+    * 使用如下shell命令执行训练：
+
+    ```shell
+    cd ~/mnist/src/flowunit/mnist_infer
+    chmod +x train.sh
+    ./train.sh
+    ```
+
+1. 启动mnist服务
+
+    浏览器打开编排界面，打开mnist项目，点击项目上`启动`按钮mnist服务。
+
+    注意：  
+    * 若启动失败，请根据界面的提示进行处理。
+
+1. 推理验证：
+
+    * 使用如下命令进行内置的推理验证
+
+    ```shell
+    cd ~/mnist/src/graph
+    python test_mnist.py
+    ```

solution/solution.md

@@ -5,3 +5,4 @@ ModelBox同时也提供了一些推理的案例
 | 案例名称 |                            案例图例                            |            案例链接             |
 | :------: | :------------------------------------------------------------: | :-----------------------------: |
 | 车辆检测 | ![car-detect](../assets/images/figure/solution/car-detect.png) | [车辆检测案例](./car-detect.md) |
+| 树莓派开发板Mnist识别 |  | [Mnist手写体识别](mnist-on-sbc.md) |