将silu转换为relu,利用rknn可以量化到int8,可以在npu运行,起到加速推理效果,当然这会牺牲一部分推理精度。 模型8bit量化 采用训练后量化,准备好和应用场景分布较一直的数据用作量化数据集。 rknn 部署 采用rknn-toolkit2,完成onnx到rknn模型转换,转换过程包括onnx到rknn的算子替换、算子融合、模型架构优化等操作。 ...
在三月下旬,瑞芯微推出了RKLLM 工具套件,可以帮助用户快速将 AI 模型部署到 Rockchip 芯片上, 为了让用户更快速的体验RKLLM ,迅为首先对Linux内核源码中的NPU版本进行了升级,升级到了最新的0.9.6版本,并且默认将RKLLM动态库集成在了Ubuntu和Debian系统中,用户可以直
在北京迅为推出的搭载了RK3588处理器的iTOP-RK3588开发板上,使用RKLLM 工具套件支持在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...
使用此yolov5仓库获取yolov5代码以及模型。 通过pt模型转换为onnx模型 python export.py--rknpurk3588--weightyolov5s.pt 1 登录后即可复制 rk_platform 支持 rk1808、rv1109、rv1126、rk3399pro、rk3566、rk3562、rk3568、rk3588、rv1103、rv1106。(实际上,无论平台如何,导出的模型都是相同的) ’yolov5s.pt...
OpenHarmony部署ollama玩转大语言模型 离北况归 136 0 LLaMA 3.2 1B模型部署到RK3588香橙派5plus开发板上的完整指南 白开水_1_1_ 1145 2 国产兆易创新Cortex-M7 GD32H459适配OpenHarmony轻量系统,老规矩,代码开源! 离北况归 193 0 【转载】触觉智能 Purple Pi R1 开发板开箱测评,基于SigmaStar星宸SSD201...
百度网盘-rknn_yolov8_rk3588_v14 在宿主机上打开 Remmina, 输入 IP地址,用户名,密码 连接开发板。将文件下载后,放到开发板上,并解压。 当RK3588 上利用 NPU 运行 yolov8 模型,耗时在 33.8 ms 左右。板端环境已经具备。 (二)RKNN-Toolkit2-Lite(板端) ...
公司回答表示:RK3588、RK3576采用高性能CPU和GPU内核,并带有6T NPU处理单元,可以高效支持各类视频、视觉、音频等AI算法的部署,也能够高效支持主流模型架构,针对端侧主流的2B参数数量级别的模型能达到每秒10 token以上,满足小模型在边、端侧部署的需求,赋能各种AIoT场景下端侧和边缘计算侧的产品应用。比如近期...
rknn模型如何部署到rk3588平台 这一节介绍一下由Rabin和Karp提出的RK算法。 1,RK算法的基本思想 HASH! 如果两个字符串hash后的值不相同,则它们肯定不相同;如果它们hash后的值相同,它们不一定相同。 将模式串P的hash值跟主串S中的每一个长度为|P|的子串的hash值比较。如果不同,则它们肯定不相等;如果相同,则...
RKNN Runtime是Rockchip公司提供的一套运行时库,用于在RK3588等Rockchip芯片上运行RKNN格式的模型。 3.2 模型部署 将转换好的RKNN模型文件拷贝到RK3588平台上,并使用RKNN Runtime加载模型。然后,你可以编写应用程序来调用RKNN Runtime,实现目标检测功能。 4. 实际应用与优化 在RK3588平台上部署模型后,你可以根据实际...
rk3588使用NPU部署 wespeaker声纹模型 1. wespeaker导出onnx模型时,需要使用静态模型导出。因为RKNN不支持动态推理。 wespeaker/bin/export_onnx.py修改如下,注释掉动态轴dynamic_axes 关于onxx静态和动态图可参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/2010575...