并在 RK3576/RK3588 板端通过调用 NPU 驱动在 Rockchip NPU 上实现 RKLLM 模型的推理。在推理 RKLLM 模型时，用户可以自行定义 RKLLM 模型的推理参数设置，定义不同的文本生成方式， 并通过预先定义的回调函数不断获得模型的推理结果。
d. 模型导出:通过 rkllm.export_rkllm() 函数将 RKLLM 模型导出为一个.rkllm 格式文件, 用于后续的部署。 板端部署运行: 这个阶段涵盖了模型的实际部署和运行。它通常包括以下步骤: a. 模型初始化:加载 RKLLM 模型到 Rockchip NPU 平台,进行相应的模型参数设置来 定义所需的文本生成方式,并提前定义用于接受...
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...
香蕉派BPI-M7采用睿芯最新旗舰RK3588八核64位处理器,最高频率为2.4GHz, 6 TOPS NPU,最高内存为32GB。 Banana Pi BPI-M7开源硬件开发板 RKLLM 简介 RKLLM 软件堆栈可以帮助用户快速将 AI 模型部署到 Rockchip 芯片上。 整体框架如下: 1.1 RKLLM 工具链介绍 ...
这是我在本地运行利用 NPU 的 LLM 的屏幕截图: 要停止正在运行的监视命令,请按 Ctrl+C。 要实际查看 NPU 使用情况,您应该运行一个应该使用 NPU 的程序。否则,所有核心的使用率将始终为 0。 还有另一种监控NPU使用情况的方法。我在用ezrknpu项目试验使用Rockchip NPU运行LLM时发现了它。
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(...
今天在看rkllm的手册时,发现要求板端的NPU内核版本至少要0.9.6,手册里面说的看的不是很懂,不知道要下载哪一个固件,好在上网找了一些资料后终于成功了。 参考的是这篇文章香橙派5B的RKNPU驱动更新_kaylorchen-CSDN博客,但是比较麻烦,其实可以直接在板端的Ubuntu操作系统上进行更新。
ArmSoM-Sige7采用Rockchip RK3588新一代旗舰级八核64位处理器,主频高达2.4GHz,6 TOPS算力NPU,最大可配32GB大内存。支持8K视频编解码,拥有丰富的接口,支持双2.5G网口、WiFi6 & BT5和多种视频输出。支持多种操作系统, 可适用于ARM PC、边缘计算、云服务器、人工智能、云计算、虚拟/增强现实、区块链、智能NVR等...
Ubuntu Rockchip 是针对 Rockchip RK3588 设备修改的 Ubuntu 版本。ezrknpu 为Rockchip设备转换了一些 LLM。 经过一些实验和反复试验,我确实成功运行了几个 LLM。如下图所示,NPU 的所有 3 个核心都得到了利用: 良好的支持和文档,肯定应该改进 新设备最大的问题是支持。值得庆幸的是,ArmSoM 在这方面并没有落后...