Edge-KI-Modelltraining, Quantisierung, Kompilierung/Benchmark und Model Zoo
Weitere Details und Informationen zu früheren Versionen finden Sie in den Versionshinweisen
Es ist wichtig, den richtigen Git-Zweig (passend zur SDK-Version) zu verwenden, wenn Sie die kompilierten Modelle auf einem Gerät/EVM verwenden möchten.
Unsere Dokumentations-Landingpages sind die folgenden:
| Kategorie | ToolLink | Zweck | IST NICHT |
|---|---|---|---|
| Model Zoo / Models-Sammlung | Edgeai-Modelzoo | Bietet eine Sammlung vorab trainierter Modelle | |
| Modellzusammenstellung und Benchmarking | Edgeai-Benchmark | Wrapper auf Edgeai-Tidl-Tools für einfache Modellkompilierung und Geschwindigkeits-/Genauigkeits-Benchmarking - Bringen Sie Ihr eigenes Modell mit und kompilieren, vergleichen und generieren Sie Artefakte für die Bereitstellung im SDK mit Kamera, Inferenz und Anzeige (mithilfe von Edgeai-GST-Apps). – Umfasst die Inferenz-Pipeline einschließlich Laden, Vor- und Nachverarbeitung von Datensätzen - Benchmarking von Genauigkeit und Latenz bei großen Datensätzen - Quantisierung nach dem Training - Docker für die einfache Einrichtung der Entwicklungsumgebung | |
| Modelltrainingstools | Edgeai-Modelloptimierung | Modelloptimierungstools für verbessertes Modelltraining, Tools zum Trainieren von TIDL-freundlichen Modellen. - Modellchirurgie : Ändert Modelle mit minimalem Genauigkeitsverlust und macht sie für TI-Geräte geeignet (ersetzt nicht unterstützte Bediener) - QAT : Quantisierungsbewusstes Training zur Verbesserung der Genauigkeit bei Festkommaquantisierung - Model Pruning/Sparsity: Induziert Sparsity während des Trainings – gilt nur für bestimmte Geräte – dies befindet sich in der Entwicklung. | - Unterstützt Tensorflow nicht |
| Modelltraining und Code | Edgeai-Torchvision Kantenerkennung edgeai-mmdetection3d Edgeai-HF-Transformatoren Edgeai-mmpose Edgeai-Yolox | Trainingsrepositorys für verschiedene Aufgaben - Bietet Erweiterungen beliebter Trainings-Repositories (wie mmdetection, Torchvision) mit Lite-Versionen von Modellen | - Unterstützt Tensorflow nicht |
| End-to-End-Modellentwicklung – Datensätze, Training und Zusammenstellung | Edgeai-Modellbauer | Anfängerfreundlich , Befehlszeile, integrierte Umgebung für Training und Kompilierung - Bringen Sie Ihre eigenen Daten mit, wählen Sie ein Modell aus, führen Sie Schulungen durch und generieren Sie Artefakte für die Bereitstellung im SDK - Backend-Tool für Model Composer (frühe Verfügbarkeit von Funktionen im Vergleich zu Model Composer) | - Unterstützt den Bring Your Own Model-Workflow nicht |
| Beispieldatensätze, die in Edgeai-Modelmaker verwendet werden | Edgeai-Datensätze | Beispieldatensätze |
Technische Dokumentation finden Sie in der Dokumentation jedes Repositorys. Hier haben wir eine Sammlung technischer Berichte und Tutorials, die einen umfassenden Überblick über verschiedene Themen bieten – siehe Edge AI Tech Reports .
