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高通 AI 中心模型项目教程

2024-08-25 20:13:21作者:卓艾滢Kingsley

项目目录结构及介绍

高通 AI 中心模型项目(Qualcomm® AI Hub Models)是一个集合了多种优化过的机器学习模型的开源项目,旨在提供高性能的模型部署解决方案。项目的目录结构如下:

ai-hub-models/
├── models/
│   ├── baichuan_7b_quantized/
│   ├── llama_v2_7b_chat_quantized/
│   ├── llama_v3_8b_chat_quantized/
│   ├── huggingface_wavlm_base_plus/
│   ├── whisper_base_en/
│   ├── whisper_small_en/
│   ├── whisper_tiny_en/
│   ├── trocr/
│   ├── openai_clip/
│   ├── controlnet_quantized/
│   ├── riffusion_quantized/
│   ├── stable_diffusion_v1_5_quantized/
│   ├── stable_diffusion_v2_1_quantized/
│   ├── convnext_tiny/
│   ├── convnext_tiny_w8a16_quantized/
│   ├── convnext_tiny_w8a8_quantized/
│   ├── densenet121/
│   ├── efficientnet_b0/
│   ├── googlenet/
│   ├── googlenet_quantized/
│   ├── inception_v3/
│   ├── inception_v3_quantized/
│   ├── mnasnet05/
├── README.md
├── LICENSE

目录结构说明

  • models/:包含所有优化过的机器学习模型。
    • baichuan_7b_quantized/:Baichuan-7B 量化模型。
    • llama_v2_7b_chat_quantized/:Llama-v2-7B-Chat 量化模型。
    • llama_v3_8b_chat_quantized/:Llama-v3-8B-Chat 量化模型。
    • huggingface_wavlm_base_plus/:Hugging Face WavLM Base Plus 模型。
    • whisper_base_en/:Whisper Base En 模型。
    • whisper_small_en/:Whisper Small En 模型。
    • whisper_tiny_en/:Whisper Tiny En 模型。
    • trocr/:TrOCR 模型。
    • openai_clip/:OpenAI Clip 模型。
    • controlnet_quantized/:ControlNet 量化模型。
    • riffusion_quantized/:Riffusion 量化模型。
    • stable_diffusion_v1_5_quantized/:Stable Diffusion v1.5 量化模型。
    • stable_diffusion_v2_1_quantized/:Stable Diffusion v2.1 量化模型。
    • convnext_tiny/:ConvNext Tiny 模型。
    • convnext_tiny_w8a16_quantized/:ConvNext Tiny w8a16 量化模型。
    • convnext_tiny_w8a8_quantized/:ConvNext Tiny w8a8 量化模型。
    • densenet121/:DenseNet-121 模型。
    • efficientnet_b0/:EfficientNet-B0 模型。
    • googlenet/:GoogLeNet 模型。
    • googlenet_quantized/:GoogLeNet 量化模型。
    • inception_v3/:Inception-v3 模型。
    • inception_v3_quantized/:Inception-v3 量化模型。
    • mnasnet05/:MNASNet0.5 模型。
  • README.md:项目说明文档。
  • LICENSE:项目许可证文件。

项目启动文件介绍

项目的启动文件通常位于每个模型的目录中,例如 models/baichuan_7b_quantized/ 目录下可能包含启动该模型的脚本文件。具体启动文件的名称和内容会根据不同模型有所不同,但通常会包含以下内容:

  • 模型加载代码
  • 输入
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