Entrenamiento, cuantificación, compilación/evaluación de modelos de Edge AI y Model Zoo
Más detalles e información sobre versiones anteriores están disponibles en Notas de la versión
Es importante utilizar la rama git correcta (que coincida con la versión del SDK) si va a utilizar los modelos compilados en un dispositivo/EVM.
Nuestras páginas de inicio de documentación son las siguientes:
| Categoría | Enlace de herramientas | Objetivo | NO ES |
|---|---|---|---|
| Modelo Zoo / Colección modelos | edgeai-modelzoo | proporciona una colección de modelos previamente entrenados | |
| Compilación de modelos y evaluación comparativa | punto de referencia edgeai | Envoltorio encima de edgeai-tidl-tools para una fácil compilación del modelo y evaluación comparativa de velocidad/precisión - Traiga su propio modelo y compile, compare y genere artefactos para implementar en SDK con cámara, inferencia y visualización (usando edgeai-gst-apps) - Comprende el proceso de inferencia, incluida la carga, el preprocesamiento y el posprocesamiento de conjuntos de datos. - Evaluación comparativa de precisión y latencia con grandes conjuntos de datos - Cuantización posterior al entrenamiento. - Docker para una fácil configuración del entorno de desarrollo | |
| Herramientas de entrenamiento modelo | optimización del modelo edgeai | Herramientas de optimización de modelos para mejorar el entrenamiento de modelos, herramientas para entrenar modelos compatibles con TIDL. - Cirugía de modelos : modifica los modelos con una pérdida mínima de precisión y los hace adecuados para dispositivos TI (reemplaza a los operadores no compatibles) - QAT : Capacitación consciente de la cuantificación para mejorar la precisión con la cuantificación de punto fijo - Poda/escasez de modelos: induce escasez durante el entrenamiento (solo aplicable a dispositivos específicos); esto está en desarrollo. | - No es compatible con Tensorflow |
| Entrenamiento y código de modelos | edgeai-torchvision detección de bordeai-mm edgeai-mmdetection3d transformadores-edgeai-hf bordeai-mmpose edgeai-yolox | Repositorios de formación para diversas tareas. - Proporciona extensiones de repositorios de capacitación populares (como mmdetection, torchvision) con una versión lite de modelos | - No es compatible con Tensorflow |
| Desarrollo de modelos de extremo a extremo: conjuntos de datos, capacitación y compilación | modelador-edgeai | Entorno integrado, amigable para principiantes , con línea de comandos para entrenamiento y compilación - Traiga sus propios datos, seleccione un modelo, realice capacitación y genere artefactos para implementar en SDK - Herramienta backend para Model Composer (disponibilidad temprana de funciones en comparación con Model Composer) | - No admite el flujo de trabajo Traiga su propio modelo |
| Conjuntos de datos de ejemplo, utilizados en edgeai-modelmaker | conjuntos de datos edgeai | Conjuntos de datos de ejemplo |
La documentación técnica se puede encontrar en la documentación de cada repositorio. Aquí tenemos una colección de informes técnicos y tutoriales que brindan una descripción general de alto nivel sobre varios temas; consulte los informes técnicos de Edge AI .
