本文旨在为已购买IVP02E盒子的用户提供设备端的部署指南，使用此指南的前提：在开发系统上已安装搭建好相应的框架；已完成模型的处理，包括：模型量化、模型转换等；且已完成代码工程的编译，并通过相应框架生成设备端适配的可执行程序，具体的操作流程请参考相应的《开发环境搭建指南》完成系统环境搭建。
开发环境：
操作系统及架构：Ubuntu18.04x86_64
内存：大于4G
储存空间：大于10G
系统语言：en_US.UTF-8（MindStudio）
编译器：g++或aarch64-linux-gnu-g++
python及依赖的库：python3.7.5
边缘计算盒子型号：IVP02E
声明——IVP02E内包含NNN以及SVP_NNN两个算力核，适配昇腾以及SVP架构，架构图如下：
现在开始进行设备端环境部署！Followme~
步骤1：安装CH驱动；
步骤2：设备端插入网线、电源线、且通过Type-C线连接电脑；
步骤3：连接后，要在设备管理器查看是否连接成功，并记录端口号
步骤4：通过串口工具连接设备端，可使用MobaXterm、Xshell等工具，选择端口号，bps为；
步骤5：连接设备端后，执行命令加载设备端驱动及ko文件，./insmod.sh以及./init.sh；
步骤6：根据连接的网口配置ip地址以及网关地址
ifconfigeth0xxx.xxx.xxx.xxxnetmask...0up//ip地址，请自行填入
执行route命令，进行网关配置
routeadddefaultgwxxx.xxx.xxx.xxx//网关地址，请自行填入
配置完毕后，需要ping通本机的ip；
步骤7：yolov5网络模型需要开发者自行准备，因昇腾框架暂不支持pt模型的转换，所以需要开发者下载yolov5-master并通过脚本把pt模型转换为onnx模型；
参考命令：
python3.7.5models/export.py--weightsyolov5ts.pt--img--batch1
步骤8：通过MindStudio工具启动ATC功能进行模型转换，把yolov5的onnx模型文件转换为SoC设备端识别的离线模型（.om模型），把转换后的模型放入工程文件中，并进行编译生成可执行程序；
步骤9：需要在虚拟机以及设备端上安装nfs，并且把编译后的工程文件及所需的动态库放在nfs文件夹下，之后在设备端通过nfs挂载到虚拟机的文件夹；
参考命令：
mount-tnfsip