الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

نماذج Qualcomm® AI Hub

تعد نماذج Qualcomm® AI Hub عبارة عن مجموعة من نماذج التعلم الآلي المتطورة المُحسّنة للنشر على أجهزة Qualcomm®.

  • قائمة النماذج حسب الفئة
  • بيانات الأداء على الجهاز
  • تطبيقات عينة أصلية للجهاز

انظر الدعم: أوقات التشغيل على الجهاز، وأهداف الأجهزة ودقتها، ومجموعات الشرائح، والأجهزة

يثبت

1. قم بتثبيت حزمة بايثون

الحزمة متاحة عبر النقطة: 

 # NOTE for Snapdragon X Elite users:
# Only AMDx64 (64-bit) Python in supported on Windows.
# Installation will fail when using Windows ARM64 Python.

pip install qai_hub_models

تتطلب بعض النماذج (مثل YOLOv7) تبعيات إضافية يمكن تثبيتها على النحو التالي: 

pip install " qai_hub_models[yolov7] "

2. قم بتكوين الوصول إلى مركز الذكاء الاصطناعي

تتطلب العديد من ميزات AI Hub Models (مثل تجميع النماذج، والتوصيف على الجهاز، وما إلى ذلك) الوصول إلى Qualcomm® AI Hub:

  • أنشئ معرف Qualcomm® واستخدمه لتسجيل الدخول إلى Qualcomm® AI Hub.
  • قم بتكوين رمز واجهة برمجة التطبيقات الخاص بك: qai-hub configure --api_token API_TOKEN

ابدء

تصدير وتشغيل نموذج على جهاز فعلي

يمكن تجميع جميع الطرز الموجودة في دليلنا وتصنيفها على جهاز Qualcomm® مستضاف: 

pip install " qai_hub_models[yolov7] "

python -m qai_hub_models.models.yolov7.export [--target-runtime ...] [--device ...] [--help]

باستخدام Qualcomm® AI Hub ، سيقوم البرنامج النصي للتصدير بما يلي:

  1. قم بتجميع النموذج للجهاز المختار ووقت التشغيل المستهدف (راجع: تجميع النماذج على AI Hub).
  2. إذا كان ذلك ممكنًا، قم بتكميم النموذج (راجع: التكميم على AI Hub)
  3. قم بتعريف النموذج المجمع على جهاز حقيقي في السحابة (راجع: نماذج ملفات التعريف على AI Hub).
  4. تشغيل الاستدلال باستخدام بيانات إدخال نموذجية على جهاز حقيقي في السحابة، ومقارنة مخرجات النموذج الموجود على الجهاز مع مخرجات PyTorch (راجع: تشغيل الاستدلال على AI Hub)
  5. قم بتنزيل النموذج المترجم على القرص.

عروض توضيحية للنماذج الشاملة

تحتوي معظم النماذج الموجودة في دليلنا على عروض CLI التوضيحية التي تعمل على تشغيل النموذج من البداية إلى النهاية : 

pip install " qai_hub_models[yolov7] "
# Predict and draw bounding boxes on the provided image
python -m qai_hub_models.models.yolov7.demo [--image ...] [--on-device] [--help]

العروض التوضيحية الشاملة :

  1. المعالجة المسبقة للمدخلات التي يمكن قراءتها بواسطة الإنسان في إدخال النموذج
  2. تشغيل الاستدلال النموذجي
  3. إخراج نموذج ما بعد المعالجة إلى تنسيق يمكن قراءته بواسطة الإنسان

تستخدم العديد من العروض التوضيحية الشاملة AI Hub لتشغيل الاستدلال على جهاز حقيقي مستضاف على السحابة (إذا تم تعيين علامة --on-device ) . يتم أيضًا تشغيل جميع العروض التوضيحية الشاملة محليًا عبر PyTorch.

تطبيقات العينة

يتم نشر التطبيقات الأصلية التي يمكنها تشغيل نماذجنا (مع المعالجة المسبقة واللاحقة) على الأجهزة المادية في مستودع تطبيقات AI Hub.

يتم تعريف تطبيقات Python لجميع النماذج (من qai_hub_models.models.<model_name> import App). تقوم هذه التطبيقات بتغطية الاستدلال النموذجي بخطوات ما قبل وما بعد المعالجة المكتوبة باستخدام torch & numpy. تم تحسين هذه التطبيقات لتكون مثالًا يسهل اتباعه، بدلاً من تقليل وقت التنبؤ.

بيانات دعم النموذج

أوقات التشغيل على الجهاز

وقت التشغيل نظام التشغيل المدعوم
محرك كوالكوم AI المباشر أندرويد، لينكس، ويندوز
لايت آر تي (تينسور فلو لايت) أندرويد، لينكس
اونكس أندرويد، لينكس، ويندوز

أجهزة الجهاز والدقة

وحدة حساب الجهاز الدقة المدعومة
وحدة المعالجة المركزية FP32، INT16، INT8
GPU FP32، FP16
NPU (تتضمن Hexagon DSP وHTP) FP16*، INT16، INT8

*لا تدعم بعض الشرائح القديمة استدلال fp16 على وحدة NPU الخاصة بها.

شرائح

  • منصات الهواتف المحمولة Snapdragon 8 Elite و8 Gen 3 و8 Gen 2 و8 Gen 1
  • منصة الحوسبة Snapdragon X Elite
  • منصات السيارات SA8255P، وSA8295P، وSA8650P، وSA8775P
  • منصات إنترنت الأشياء QCS 6490 وQCS 8250 وQCS 8550
  • منصة QCS8450 XR

وغيرها الكثير.

الأجهزة

  • سلسلة هواتف سامسونج جالاكسي S21 وS22 وS23 وS24
  • شاومى 12 و 13
  • Snapdragon X Elite CRD (جهاز مرجعي للحساب)
  • كوالكوم RB3 الجيل 2، RB5

وغيرها الكثير.

الدليل النموذجي

رؤية الكمبيوتر

نموذج التمهيدي
تصنيف الصور
ConvNext-صغيرة qai_hub_models.models.convnext_tiny
ConvNext-Tiny-w8a16-Quantized qai_hub_models.models.convnext_tiny_w8a16_quantized
ConvNext-Tiny-w8a8-Quantized qai_hub_models.models.convnext_tiny_w8a8_quantized
دينس نت-121 qai_hub_models.models.densenet121
DenseNet-121-Quantized qai_hub_models.models.densenet121_quantized
EfficientNet-B0 qai_hub_models.models.efficiencynet_b0
شبكة فعالة-B4 qai_hub_models.models.efficiencynet_b4
كفاءة ViT-b2-cls qai_hub_models.models.efficiencyvit_b2_cls
كفاءة ViT-l2-cls qai_hub_models.models.efficiencyvit_l2_cls
جوجل لينيت qai_hub_models.models.googlenet
GoogLeNetQuantized qai_hub_models.models.googlenet_quantized
التأسيس-v3 qai_hub_models.models.inception_v3
Inception-v3-Quantized qai_hub_models.models.inception_v3_quantized
مناسنيت05 qai_hub_models.models.mnasnet05
موبايل نت-v2 qai_hub_models.models.mobilenet_v2
MobileNet-v2-Quantized qai_hub_models.models.mobilenet_v2_quantized
موبايل نت-v3-كبير qai_hub_models.models.mobilenet_v3_large
MobileNet-v3-Large-Quantized qai_hub_models.models.mobilenet_v3_large_quantized
موبايل نت-v3-صغير qai_hub_models.models.mobilenet_v3_small
ريجنيت qai_hub_models.models.regnet
RegNetQuantized qai_hub_models.models.regnet_quantized
ريسنيكست101 qai_hub_models.models.resnext101
ResNeXt101Quantized qai_hub_models.models.resnext101_quantized
ريسنيكست50 qai_hub_models.models.resnext50
ResNeXt50Quantized qai_hub_models.models.resnext50_quantized
ريسنيت101 qai_hub_models.models.resnet101
ResNet101Quantized qai_hub_models.models.resnet101_quantized
ريسنيت18 qai_hub_models.models.resnet18
ResNet18Quantized qai_hub_models.models.resnet18_quantized
ريسنيت50 qai_hub_models.models.resnet50
ResNet50Quantized qai_hub_models.models.resnet50_quantized
شافلنت-v2 qai_hub_models.models.shufflenet_v2
Shufflenet-v2Quantized qai_hub_models.models.shufflenet_v2_quantized
سكويز نت-1_1 qai_hub_models.models.squeezenet1_1
SqueezeNet-1_1Quantized qai_hub_models.models.squeezenet1_1_quantized
قاعدة سوين qai_hub_models.models.swin_base
سوين صغير qai_hub_models.models.swin_small
سوين-صغيرة qai_hub_models.models.swin_tiny
فيتامين qai_hub_models.models.vit
VITQuantized qai_hub_models.models.vit_quantized
وايدريسنيت50 qai_hub_models.models.wideresnet50
WideResNet50-Quantized qai_hub_models.models.wideresnet50_quantized
تحرير الصور
أوت-غان qai_hub_models.models.aotgan
لاما المتوسعة qai_hub_models.models.lama_dilated
سوبر القرار
إسرغان qai_hub_models.models.esrgan
QuickSRNetLarge qai_hub_models.models.quicksrnetlarge
QuickSRNetLarge-Quantized qai_hub_models.models.quicksrnetlarge_quantized
QuickSRNetMedium qai_hub_models.models.quicksrnetmedium
QuickSRNetMedium الكمي qai_hub_models.models.quicksrnetmedium_quantized
QuickSRNetSmall qai_hub_models.models.quicksrnetsmall
QuickSRNetSmall-Quantized qai_hub_models.models.quicksrnetsmall_quantized
ريال-ESRGAN-جنرال-x4v3 qai_hub_models.models.real_esrgan_general_x4v3
ريال-ESRGAN-x4plus qai_hub_models.models.real_esrgan_x4plus
سيسر-M5 qai_hub_models.models.sesr_m5
SESR-M5-كميا qai_hub_models.models.sesr_m5_quantized
XLSR qai_hub_models.models.xlsr
XLSR-كميا qai_hub_models.models.xlsr_quantized
التقسيم الدلالي
DDRNet23-سليم qai_hub_models.models.ddrnet23_slim
DeepLabV3-Plus-MobileNet qai_hub_models.models.deeplabv3_plus_mobilenet
DeepLabV3-Plus-MobileNet-Quantized qai_hub_models.models.deeplabv3_plus_mobilenet_quantized
DeepLabV3-ResNet50 qai_hub_models.models.deeplabv3_resnet50
FCN-ResNet50 qai_hub_models.models.fcn_resnet50
FCN-ResNet50-كمي qai_hub_models.models.fcn_resnet50_quantized
FFNet-122NS-LowRes qai_hub_models.models.ffnet_122ns_lowres
FFNet-40S qai_hub_models.models.ffnet_40s
FFNet-40S-كمي qai_hub_models.models.ffnet_40s_quantized
FFNet-54S qai_hub_models.models.ffnet_54s
FFNet-54S-كمي qai_hub_models.models.ffnet_54s_quantized
FFNet-78S qai_hub_models.models.ffnet_78s
FFNet-78S-LowRes qai_hub_models.models.ffnet_78s_lowres
FFNet-78S-كمي qai_hub_models.models.ffnet_78s_quantized
فاستسام-S qai_hub_models.models.fastsam_s
فاستسام-X qai_hub_models.models.fastsam_x
تجزئة MediaPipe-Selfie qai_hub_models.models.mediapipe_selfie
سينيت qai_hub_models.models.sinet
شريحة أي شيء نموذج qai_hub_models.models.sam
تجزئة Unet qai_hub_models.models.unet_segmentation
YOLOv8-التجزئة qai_hub_models.models.yolov8_seg
كشف الكائنات
ديتر-ResNet101 qai_hub_models.models.detr_resnet101
ديتر-ResNet101-DC5 qai_hub_models.models.detr_resnet101_dc5
ديتر-ResNet50 qai_hub_models.models.detr_resnet50
ديتر-ResNet50-DC5 qai_hub_models.models.detr_resnet50_dc5
فيس أتريب نت qai_hub_models.models.face_attrib_net
كشف الوجه الخفيف qai_hub_models.models.face_det_lite
MediaPipe-كشف الوجه qai_hub_models.models.mediapipe_face
MediaPipe-Face-Detection-Quantized qai_hub_models.models.mediapipe_face_quantized
MediaPipe-كشف اليد qai_hub_models.models.mediapipe_hand
كشف معدات الوقاية الشخصية qai_hub_models.models.gear_guard_net
معدات الوقاية الشخصية - الكشف الكمي qai_hub_models.models.gear_guard_net_quantized
كشف قدم الشخص qai_hub_models.models.foot_track_net
كشف شخص القدم الكمي qai_hub_models.models.foot_track_net_quantized
YOLOv11-الكشف qai_hub_models.models.yolov11_det
YOLOv8-الكشف qai_hub_models.models.yolov8_det
YOLOv8-الكشف الكمي qai_hub_models.models.yolov8_det_quantized
يولو-ناس qai_hub_models.models.yolonas
Yolo-NAS-كميا qai_hub_models.models.yolonas_quantized
يولو-v6 qai_hub_models.models.yolov6
يولو-v7 qai_hub_models.models.yolov7
Yolo-v7-كميا qai_hub_models.models.yolov7_quantized
تقدير الموقف
كشف معالم الوجه qai_hub_models.models.facemap_3dmm
HRNetPose qai_hub_models.models.hrnet_pose
HRNetPoseQuantized qai_hub_models.models.hrnet_pose_quantized
لايتHRNet qai_hub_models.models.litehrnet
MediaPipe-Pose-Estimation qai_hub_models.models.mediapipe_pose
أوبن بوز qai_hub_models.models.openpose
بوسينيت موبايل نت qai_hub_models.models.posenet_mobilenet
Posenet-Mobilenet الكمي qai_hub_models.models.posenet_mobilenet_quantized
تقدير العمق
ميداس-V2 qai_hub_models.models.midas
ميداس-V2-كمي qai_hub_models.models.midas_quantized

صوتي

نموذج التمهيدي
التعرف على الكلام
معانقة الوجه-WavLM-Base-Plus qai_hub_models.models.huggingface_wavlm_base_plus
الهمس-قاعدة-En qai_hub_models.models.whisper_base_en
الهمس-صغير-En qai_hub_models.models.whisper_small_en
الهمس-صغيرة-أون qai_hub_models.models.whisper_tiny_en

متعدد الوسائط

نموذج التمهيدي
OpenAI-كليب qai_hub_models.models.openai_clip
تروكر qai_hub_models.models.trocr

منظمة العفو الدولية التوليدية

نموذج التمهيدي
توليد الصور
كونترول نت qai_hub_models.models.controlnet_quantized
انتشار qai_hub_models.models.riffusion_quantized
مستقرة الانتشار-v1.5 qai_hub_models.models.stable_diffusion_v1_5_quantized
مستقرة الانتشار-v2.1 qai_hub_models.models.stable_diffusion_v2_1_quantized
توليد النص
بايتشوان2-7ب qai_hub_models.models.baichuan2_7b_quantized
IBM-Granite-3B-Code-Instruct qai_hub_models.models.ibm_granite_3b_code_instruct
إندوس كيو-1.1ب qai_hub_models.models.indus_1b_quantized
JAIS-6p7b-دردشة qai_hub_models.models.jais_6p7b_chat_quantized
لاما-v2-7B-دردشة qai_hub_models.models.llama_v2_7b_chat_quantized
لاما-v3-8B-دردشة qai_hub_models.models.llama_v3_8b_chat_quantized
لاما-v3.1-8B-دردشة qai_hub_models.models.llama_v3_1_8b_chat_quantized
لاما-v3.2-3B-دردشة qai_hub_models.models.llama_v3_2_3b_chat_quantized
ميسترال-3ب qai_hub_models.models.mistral_3b_quantized
ميسترال-7B-Instruct-v0.3 qai_hub_models.models.mistral_7b_instruct_v0_3_quantized
بلامو-1ب qai_hub_models.models.plamo_1b_quantized
Qwen2-7B-إرشاد qai_hub_models.models.qwen2_7b_instruct_quantized

بحاجة الى مساعدة؟

سلاك: https://aihub.qualcomm.com/community/slack

مشكلات جيثب: https://github.com/quic/ai-hub-models/issues

البريد الإلكتروني: [email protected].

رخصة

تم ترخيص نماذج Qualcomm® AI Hub بموجب BSD-3. انظر ملف الترخيص.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل