公司回答表示：公司RK3588、RK3576系列带有6TOPs NPU处理单元，能够支持端侧主流的3B以下参数级别的模型部署。本文源自：金融界 作者：公告君
公司能够为下游客户及生态伙伴提供从0.2TOPs到6TOPs的不同算力水平的AIoT芯片，其中RK3588、RK3576带有6TOPs NPU处理单元，能够支持端侧主流3B以下参数级别的模型部署，可通过大语言模型实现翻译、总结、问答等功能，并可实现多模态搜索、识别，有效解决不同AIoT场景的痛点，提升产品使用体验。当前已有多个领域的客户基...
安装交叉编译工具链，编译RKLLM Runtime可执行文件。该程序集成了模型初始化、模型推理、回调函数处理输出以及模型资源释放等全流程功能，是模型在嵌入式设备上运行的核心组件。（5）模型部署 将编译好的RKLLM模型和可执行文件上传至RK3588开发板，即可实现本地离线运行。用户可以通过RK3588开发板的调试串口与DeepSeek-R...
在RK3588上部署Deepseek有两种方法,分别是使用Ollama工具部署和使用瑞芯微官方的RKLLM量化部署。下面分别对这两种部署方式进行介绍。01-使用Ollama工具部署 Ollama 是一个开源的大模型服务工具，可以支持最新的deepseek模型，以及Llama 3，Phi 3，Mistral，Gemma 和其他多种模型，在安装Ollama工具之后，使用以下命令即可...
DeepSeek-R1的免费开源使得AI模型需求爆增,各大云平台都在积极接入Deepseek-R1,亚马逊Amazon和微软Azure甚至在Deepseek-R1开源后的一周内实现接入,目前国内已有几百家平台部署或接入Deepseek。 维准电子基于瑞芯微RK3588国产化平台对DeepSeek-R11.5B的蒸馏模型进行了适配和部署,采用RKLLM Tookit工具实现了NPU平台对语言...
最近,AI界新星DeepSeek(中文名:深度求索)迅速崛起,凭借低成本、高性能的AI模型火爆全网。而RK3588作为一款高性能AI芯片,具备强大的算力和低功耗特性,适合边缘计算场景。在RK3588 上部署Deepseek有两种方法,分别是使用 Ollama工具部署和使用瑞芯微官方的 RKLLM量化部署。
在iTOP-RK3588平台上进行LLM(大型语言模型)模型的转换和部署。它与Hugging Face模型架构兼容(Hugging Face是广泛用于自然语言处理任务的模型架构。目前,该系统支持以下模型:LLaMA、Qwen、Qwen2和Phi-2。支持量化技术,即使用w8a8(8位权重,8位激活)和w4a16(4位权重,16位激活)精度进行模型量化。这可以在目标平台上更...
@深圳市添越智创科技rk3588模型部署 深圳市添越智创科技 rk3588模型部署主要涉及到将深度学习模型转换为RKNN格式,并在rk3588平台上进行推理。具体流程包括:首先,使用rknntoolkit工具将模型转换为RKNN格式;然后,在rk3588平台上使用RKNNLite进行推理。过程中需要注意模型输入输出的格式以及电源域配置等细节。
模型8bit量化 rknn 部署 前后处理加速方法: 内存0 拷贝 mpp解码 rga视频前处理 系统测加速方法: CPU和NPU定频。 线程池多线程处理(6个),维护线程数量,每个线程加载一个模型。目的是提高NPU利用率。 yolov8更换激活函数 yolov8使用silu作为激活函数,在rknn平台上运行在CPU,推理速度慢。将silu转换为relu,利用rknn可...
在RK3588开发板上，我们首先为DeepSeek模型部署创建了Ubuntu-22.04系统环境，并使用conda创建了名为RKLLM-Toolkit的虚拟环境，以此来管理开发过程中所需的Python版本。```bash 在ubuntu上安装conda sudo apt-get update && sudo apt-get install -y wget bzip2 && \ wget https://repo.anaconda.com-archive/...