視頻講解：
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圖文講解：
從本文開始，我們做一個案例介紹，該案例分爲3小節介紹。
前邊我們介紹過，IoT Edge的一個主要功能就是可以將雲端的能力擴展到邊緣，本次的案例涉及的內容比較多。
主要的背景是這樣的：
結合最近的社會情況，出現了很多需要檢測是否戴口罩的需求，我們之前曾經有一篇文章介紹了使用Azure Custom Vision提供的AI能力，快速開發出了一個檢測是否戴口罩的模型，併發布成API供調用。
本案例中，我們將之前訓練好的AI模型，通過Azure IoT Edge 推送到邊緣設備，這麼做有如下好處：
1. 未必所有的攝像頭都能直接調用API，也不能大規模替換新型攝像頭；
2. 未必所有的檢查點/場所都有良好的網絡，需要離線運行大部分功能；
3. 提供更快（時延更低）的檢測結果返回；
4. 當我們研發出準確率更高的模型時，可以批量從雲端更新我們部署的邊緣設備；
本案例分三節內容介紹：
- 將Custom Vision 模型導出成linux 容器；在本地build/run，完成本地測試；
- 準備Azure Container Registry, 將本地Build好的鏡像push到ACR裏；
- 使用IoT Edge將 ACR裏準備好的 鏡像部署到IoT Edge裏，在EDGE設備上調用本地的算法；
今天主要介紹第一個步驟：
- 將Custom Vision 模型導出成linux 容器；在本地build/run，完成本地測試；
關於Custom Vision識別是否戴口罩的做法，請參照文章《AI 應用之Azure Custom Vision檢測是否戴口罩》
主要注意如下兩個步驟：
創建項目時，Domains 選擇General，這個類型才能導出爲容器。
訓練完成後導出成容器，而不是發佈成API：
將導出的壓縮包下載到本地並解壓，得到如下文件：
在命令提示符裏運行如下命令：
注意，最後的空格+.
docker build -t <your image name> .
編譯過程視網絡情況可能會出現需要重試的情況。
編譯成功，可以通過 docker images 查看本地的鏡像文件。
執行如下命令，在本地運行容器：
其中第一個80是本地訪問端口，如果您安裝了IIS等佔用80端口的程序，則可以更換爲其他端口，例如81或82；
docker run -p 127.0.0.1:80:80 -d <your image name>
接下來在瀏覽器中訪問，驗證容器正常運行：
使用方式如下：
我們在Postman中測試如下：
點擊Select Files 上傳一張圖片，結果如下圖：
案例中Custom Vision 中使用的示例圖片，來着於互聯網：
https://videos.51azure.cloud/files/Custom-Vision.zip
注意，如果您沒有Global賬號可以申請試用賬號後開通Custom Vision 已完成本項目或在如下連接下載作者訓練好的 容器：
https://videos.51azure.cloud/files/SeanYuTestCustomVision.DockerFile.Linux.zip