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📢 本篇将给大家介绍嵌入式AI模型的部署。
一、嵌入式AI模型的部署
模型的部署,是指将训练好的模型放到运行环境中进行推理的过程。
一般需要经过以下操作:
- 将训练模型转换推理模型->需要转换框架的转换器/转换工具,转换为符合硬件要求的数据结构,模型的预处理等
- 部署阶段的一些性能优化->如算子融合、算子替换、自定义算子、模型的预编译(加快加载模型的时间)等
- 模型压缩->量化,以减少模型精度,剪枝神经网络的稀疏,知识蒸馏等
- 安全保护->模型的加密
- 模型推理->涉及前处理、执行推理、后处理
瑞芯微对应的
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RK3588
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_33487044/article/details/134565644
版权归原作者 内核笔记 所有, 如有侵权,请联系我们删除。
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