模型压缩和优化:由于资源受限,TinyML需要对机器学习模型进行压缩和优化,以适应嵌入式系统的限制。学习如何使用量化、剪枝、量化感知训练等技术来减小模型的大小和计算需求。 模型部署和推理:了解如何将训练好的机器学习模型部署到嵌入式系统上进行推理。学习如何使用TensorFlow Lite、ONNX Runtime等工具将模型转换为适用于嵌入式系统
教你三步搭建私有AI接口!1️⃣ 准备心仪模型文件 2️⃣ 编写简易API封装层 3️⃣ 部署到云服务平台附实战效果图👇 手把手教程在文末长图,小白也能轻松上手。立即打造属于你的智能服务!#机器学习 #嵌入式AI开发 #黑客技术教程 发布于 2025-02-05 10:18・IP 属地北京 赞同 分享收藏 ...
ELL 将帮助开发人员构建学习模型和部署嵌入式平台,旨将传统需要大规模云计算的 AI 技术小型化 。它允许你将嵌入式学习管道构建并部署到嵌入式平台上,如 Raspberry Pis、Arduinos、micro:bits 和其他微控制器。部署的机器学习模型在设备上运行,与云连接。一旦部署,机器学习模型可以不连接到互联网而运行。消除对互联网...
那么TinyML是如何工作的呢?与传统的机器学习一样,TinyML涉及数据收集,通常来自物联网(IoT)设备,以及基于云的培训。然而,在TinyML系统中,经过训练的模型部署在设备本身上,无需持续连接到云,即可实现实时数据分析和决策。与传统的集中式基于服务器的模型相比,TinyML提供了几个优势。首先,它的低成本使这些设备能够被广泛...
特别是ONNX标准的流行,让我觉得有必要自己开发一个微型推理框架,不为别的,就只为能在低端嵌入式设备上运行各种开源的预训练模型,且不要对模型动刀,况且训练模型,吃力不讨好,还不如用现成的,本来,好用的深度学习模型,就那么些,大家基本都差不多。 说了这么多,再说点技术架构:...