ai算力盒子采购核心要点1,算法如何训练,部署？

硬件配置采购时新老客户都了解很多了，无非就是RK3576,RK3588，RK3588S等ai盒子配置要求，定昌小编再给大家聊一些算法开发相关的，算法的训练要用UBUNTU的PC电脑安装Anaconda3环境，然后在安卓系统板端或linux系统板端做AI算法推理及部署，最后封装成WEB环境，给到终端客户使用。

1、算法训练PC端。

在PC端安装ubuntu 22.04lts操作系统，Intel i5 /E5等以上CPU配置，NVIDIA 1080Ti及以上显卡配置用于并行训练，200GB以上硬盘空间。Anaconda3内置了大量的科学计算和数据分析工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。这些工具可以帮助用户进行数据预处理、数据分析、机器学习等任务。

Anaconda3还集成了JupyterNotebook，这是一个基于Web的交互式计算环境，可以方便地编写和分享具有代码、文档和可视化结果。Anaconda Navigator（IDE）还提供了一个直观的界面，可用于管理和运行Python脚本、编辑器和开发环境。

2、LINUX板端AI算法。

如：在RK3588 AI盒子或配套主板上安装OpenCV库，这一步很重要，AI算法很多都需要使用这个库。另外Linux的推理代码是在板端编译的，在PC端虽然理论上也可以编译，但是一旦涉及第三方库，在PC端编译时也需要编译和链接第三方库，非常麻烦。所以，Linux的推理代码建议在板端编译。

这里以YOLOV5_DET模型板端为例，经过板端C++ 编译，RKNN模型量化转换，RKNN模型 C++ 图片推理或RKNN模型python 图片推理，RKNN模型OpenCV + c++USB/Mipi/AHD摄像头推理或RKNN模型 c++ 网络摄像头IPC推理或RKNN模型 c++H.264/H.265视频文件推理等必要步骤。

3、封装成WEB B/S HTTP服务。

提供HTTP接收前端请求，调用推理模型，实现可视化操作UI界面，上传图片视频以及显示检测结果等，同时可在LINUX板端（方便直接调用RK3588 NPU算力）部署DOCKER实现开机自启、环境隔离。

上述定昌小编只小结了其中一部分AI算力盒子的开发流程，希望能帮采购的新老客户及工程师开发客户，提供一些帮助。

定昌电子能自主研发生产制造AI算力盒子，以及全开源旗下的AI视觉算法及音频算法，帮助客户快速做二次开发，自主开发，定昌全程AI算法工程师提供开发帮助及技术支持。

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