No.80瑞芯微RK3588:通过Paddle2ONNX打通5个飞桨模型的部署链接 https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/44068 FastDeploy简介 FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具,提供开箱即用的云边端部署体验,支持超过150+文本、计算机视觉、语音和跨模态模型,并实现端到端的推理性能优化。其应用...
51CTO博客已为您找到关于rknn部署CRNN的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及rknn部署CRNN问答内容。更多rknn部署CRNN相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
很多开发者可能会有疑惑,为什么RK提供了RKNPU2和rknn-toolkit2这两个分别面向c++和python的推理引擎,我们还要使用FastDeploy进行开发呢? 从高大上的角度看,FastDeploy是一款全场景、易用灵活、极致高效的AI推理部署工具。提供开箱即用的云边端部署体验, 支持超过 150+ Text, Vision, Speech和跨模态模型,并实现端到...
target_platform: 模型运行的硬件平台, 可选择的设置包括“rk3576”或“rk3588”; 导出模型 在通过 rkllm.build()函数构建了 RKLLM 模型后,可以通过rkllm.export_rkllm()函数将RKNN 模型保存为一个.rkllm 文件,以便后续模型的部署。 # Export rknn model ret = llm.export_rkllm("/tmp/code/models/qwen....
在AI方面,研华帮助厂商快速熟悉了RK平台的NPU开发工具RKNN,快速部署已训练好的模型,实现AI应用落地。在底板设计方面,研华提供了详细的底板开发资料,包括核心板PIN OUT,Layout Checking List,Design Guide等文件,供客户参考以便快速设计。在...
13 leafqycc/rknn-cpp-Multithreading A simple demo of yolov5s running on rk3588/3588s using c++ (about 142 frames). / 一个使用c++在rk3588/3588s上运行的yolov5s简单demo(142帧/s)。 261 2023-12-08 2023-05-05 14 zhenruyan/WSL-libre-linux-kernel Installing a 100% libre(free) linux ker...
瑞芯微为RKNPU提供了丰富的开发工具和SDK，如RKNN-Toolkit2等。这些工具可以帮助用户快速将AI模型部署到...
RK3588模型推理总结 一. 基本介绍需要的工程文件:rknn_toolkit2-1.3.0和rknpu2(具体下载方法以及介绍后面有介绍)官方教程1:官方教程2:下载完rknn-toolkit SDK后,目录下会有Rockchip_Quick_Start_RKNN_SDK_V1.3.0_CN.pdf非官方教程1:非官方教程2:RKNN模型:… ...
参考MMDeploy 支持把模型部署到瑞芯微芯片的Rock5A上。 需要两个过程: (1)在X86虚拟机上 (1.1)将 PyTorch 模型转换为 RKNN 模型 (1.2)使用交叉编译工具得到设备所需的…阅读全文 赞同1 添加评论 分享收藏 从零开始搭建Rock5a的MMDeploy模型转换环境 创建Ubuntu 18.04.6 LTS桌面系统虚拟机...
说到C标准,如果你要表明你关心C语言,你应该使用 intmain (void)作为你的程序入口,因为标准就这么说的。 C语言中,使用void来指示函数声明中不需要参数。如果这样声明函数int f(),那表明f()函数可以有任意多的参数,虽然你可能打算说明函数不需要参数,但这里并非你意。如果你的意思是函数不需要参数,显式的使用void...