1、运行 在开发板上可以通过CPU直接部署运行模型，可以在终端中直接对话：视频效果如下所示：CPU调用情况:同时，通过调整模型，可以在NPU上部署运行大模型，3588开发板的NPU拥有6T的算力，可以加速模型运行。运行qwen1.8b模型占用情况如下 2、网页调用模型API 模型部署后可以暴露API供其他应用使用，例如Web网页调用API接...
RK3588是瑞芯微推出的新一代旗舰级高端处理器,采用8nm工艺设计,搭载四核A76+四核A55的八核CPU和Arm高性能GPU,内置6T算力的NPU。能够高效地处理AI算法和模型,为大模型的运行提供了强大的硬件支持。 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...
RK3588是瑞芯微推出的新一代旗舰级高端处理器，采用8nm工艺设计，搭载四核A76+四核A55的八核CPU和Arm高性能GPU，内置6T算力的NPU。能够高效地处理AI算法和模型，为大模型的运行提供了强大的硬件支持。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...
在开发板上可以通过CPU直接部署运行模型,可以在终端中直接对话: 视频效果如下所示: 抱歉,视频无法播放,去看看其他视频 CPU调用情况: 同时,通过调整模型,可以在NPU上部署运行大模型,3588开发板的NPU拥有6T的算力,可以加速模型运行。运行qwen1.8b模型占用情况如下 2、网页调用模型API 模型部署后可以暴露API供其他应用...
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
RKNN模型: RKNN是Rockchip NPU平台使用的模型类型,以.rknn后缀结尾的模型文件。用户可以通过RKNN SDK提供的工具将自主研发的算法模型转换成RKNN模型。如果已有以.rknn后缀结尾的模型文件,也就是属于Rockchip NPU平台适用的模型类型RKNN,就直接在Linux平台上通过交叉编译得到可执行文件, 然后将可执行文件及对应的库文件,...
RK3588是瑞芯微推出的新一代旗舰级高端处理器,采用8nm工艺设计,搭载四核A76+四核A55的八核CPU和Arm高性能GPU,内置6T算力的NPU。能够高效地处理AI算法和模型,为大模型的运行提供了强大的硬件支持。 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(...
RK3588是瑞芯微推出的新一代旗舰级高端处理器,采用8nm工艺设计,搭载四核A76+四核A55的八核CPU和Arm高性能GPU,内置6T算力的NPU。能够高效地处理AI算法和模型,为大模型的运行提供了强大的硬件支持。 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(...
NPU加持 支持离线大模型:能够处理复杂的AI任务,即使在网络不稳定或离线状态下也能运行大型神经网络模型。 物体识别等算法:内置或可加载多种物体识别、人脸识别、场景理解等算法,提升机器人的感知能力。 单目测距算法:支持通过单目摄像头进行距离测量,增强机器人的空间感知能力。
🏆模型转换:支持Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch等模型转为RKNN模型,并支持 RKNN 模型导入导出,RKNN 模型能够在 Rockchip NPU 平台上加载使用。 🎽量 化功能 : 支持将浮点模型量化为定点模型 , 目前支持的量化方法为非对称量化 , 并支持混合量化功能。asymmetric_quantized-16 目前版本...