1、简介 之前的内容我们成功调用了摄像头并调用opencv库函数,实现手机摄像头的是实时边缘检测,使用canny边缘检测提取图像边缘特征,当然还能实现更为复杂的函数功能。 经过前两次的学习已经掌握了环境配置和基本图像处理功能应用,接下来我们便进入该课程的主要部分,深度学习模型部署实战课程,实现自己的分类模型部署实战。 2...
第一节学习链接:CD CHASERS:基于aidlux的ai模型边缘设备模型部署实战(1.熟悉环境)
确定模型性能指标:首先要确定评估模型性能的指标,如模型的推理速度、内存占用和功耗等。 使用合适的硬件平台:选择适合部署UNet模型的边缘计算设备,如Jetson Nano、Raspberry Pi等,这些设备通常具有较低的计算能力和内存。 模型压缩和优化:对UNet模型进行压缩和优化,以减少模型的大小和计算量。可以使用技术如量化、剪枝、...
1、简介 之前的内容我们成功调用了摄像头并调用opencv库函数,实现手机摄像头的是实时边缘检测,使用canny边缘检测提取图像边缘特征,当然还能实现更为复杂的函数功能。经过前两次的学习已经掌握了环境配置和基本图像处理功能应用,接下来我们便进入该课程的主要部分,深度学习模型部署实战课程,实现自己的分类模型部署实战。 2、...
电子发烧友网报道(文/李弯弯)大模型的边缘部署是将大模型部署在边缘设备上,以实现更快速、更低延迟的计算和推理。边缘设备可以是各种终端设备,如智能手机、平板电脑、智能家居设备等。通过将大模型部署在边缘设备上,可以减少数据传输的延迟和带宽需求,提高模型的实时性和响应速度。
2022年6月份到某单位工作,目前入职近一年,做的主要工作就是在边缘设备上部署AI模型,实现推理。已完成设备如下: 在Atlas 200 上部署ascend-pytorch,实现Python版yolov5行人检测推理。 在极视角极光 AI 边缘计算盒子上部署yolov5行人检测算法。(同样基于Atlas200,使用极视角提供的SDK完成推理), ...
大型语言模型(LLM)的出现彻底改变了自然语言处理应用,在边缘设备上运行LLM变得越来越有吸引力,原因包括减少延迟、数据本地化和个性化用户体验。这篇全面的综述研究了在资源受限的设备上部署计算昂贵的LLM的挑战,并探索了跨多个领域的创新解决方案。本文研究了设备上语言模型的发展,其有效的体系结构,包括参数共享和模块化...
之前的内容我们成功调用了摄像头并调用opencv库函数,实现手机摄像头的是实时边缘检测,使用canny边缘检测提取图像边缘特征,当然还能实现更为复杂的函数功能。 经过前两次的学习已经掌握了环境配置和基本图像处理功能应用,接下来我们便进入该课程的主要部分,深度学习模型部署实战课程,实现自己的分类模型部署实战。
对于开发者而言,我们将整个ExecuTorch技术栈分为两个阶段。首先,我们从一个PyTorch模型开始,这在大多数情况下是一个torch.in.module。然后我们从中捕获图形,并将其lowering并序列化为额外的torch二进制文件。这完成了我们的提前编译阶段。然后我们将二进制文件放入device并使用ExecuTorch运行时来运行。
launch-build 具体操作步骤可见视频中操作。运行canny边缘检测算法,你也可以自己开发其它功能代码,最终效果如视频所示。 视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1pV411G7W7/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=2e33085512e31cc1becd7895aabcebe8