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
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...
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 RKLLM-Toolkit 功能介绍 RKLLM-Toolkit 是为用户提供在计算机上进行大语言模型的量化、转换的开发套件。通过该 工具提供的 Python 接口可以便捷地完成以下功能：模型转换：支持将 Hugging Face 格式的大语言...
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(8位...
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。
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...
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实时推理结果的回调函数,进行推理前准备。 b.模型推理:执行推理操作,将输入数据传递给模型并运行模型推理,用户可以...
人工智能(AI)领域中的大模型(Large Model)逐渐成为研究的热点。大模型,顾名思义,是指拥有海量参数和高度复杂结构的深度学习模型。它的出现,不仅推动了AI技术的突破 ... 基于迅为iTOP-RK3588大语言模型部署测试