Skip to content

Latest commit

 

History

History
218 lines (146 loc) · 8.4 KB

README.md

File metadata and controls

218 lines (146 loc) · 8.4 KB
Raw

目录

Update 2021/05/26

1. 简介

RT-AK 是 RT-Thread 团队对 RT-Thread 系统所开发的 AI 套件，

能够使用一行命令实现将 AI 模型一键部署到 RT-Thread 系统中，

真正做到让开发者远离 嵌入式AI 开发难、部署难、应用难得问题，能够使用更简单方便的 API 开发自己的应用程序。

1.1 RT-AK 工作简介

RT-AK 的工作基于两部分：

  • 其中是包含 RT-Thread 系统与目标平台 BSP 的基础工程
  • 神经网络模型

当代码顺利执行完成之后后，会自动将 AI 模型集成进 BSP 。

（Ps: 此时的 BSP 已经包含模型实现的所有代码，但是还不存在运行模型推理的应用代码，该部分需要开发者们自行撰写，具体可参考 RT-AK MNIST 应用参考示例）

开发者们可以根据 RT-AK Lib 提供的 API 进行项目开发。 | API 链接

RT-AK 工作方式

1.2 RT-AK 两大组件和插件说明

RT-AK 之两大组件：

  • RT-AK Tools
  • RT-AK Lib
RT-AK Tools RT-AK Lib
功能 在上位机实现 AI 模型转换，并且部署到 BSP，获得集成 AI 的 BSP
(注意：不会生成新的BSP)		 在嵌入式端完成 AI 模型推理的静态库，包括模型注册、初始化、获取输出等
应用代码所用的 API 接口说明
对应文件路径 ./rt_ai_tools ./rt_ai_lib
详细说明 rt_ai_tools/README.md rt_ai_lib/readme.md
编程语言 Python c

image-20210618194213915

RT-AK Tools 和 Lib 的工作范围

  • Date:2021/06/21

  • Update:

    RT-AK 暂未提供的 AI 工具和推理库，现在所使用的是芯片厂商所提供的AI 工具和推理库，以便利用原厂资源，充分发挥硬件性能。

    如果所使用的芯片型号想要使用 RT-AK 成功部署 AI 模型，且无 AI 工具和推理库，请提 PR 或者与我们联系。business@rt-thread.com

RT-AK 之插件说明：

使用第三方目标平台插件

RT-AK 拓展第三方目标平台

RT-AK 与目标平台的适配是通过插件实现的。

插件包含两部分：库插件和工具插件。

其中库插件：

  • 实现目标平台与 RT-AK Lib 的后端适配
  • 以及提供 AI 模型在嵌入式端推理的 API 接口；

工具插件：

  • 实现 AI 模型格式转换
  • 生成对应的 AI 模型信息文件和与目标平台信息相关的模型声明文件

插件代码位于：./rt_ai_tools/platforms 路径下，其中 plugin_example 为示例插件。

当 RT-AK 需要适配一个新的目标平台时，无需更改 RT-AK 主体代码，只需要按照格式补充工具插件和库插件即可。

1.3 RT-AK 架构

20210412203032

RT-AK 架构图

上图左半部分是 RT-AK Tools 的简单的架构图；

上图右半部分是 RT-AK Libs 的简单的架构图。

2. 目录结构

D:\Project\edge-ai\RT-AK>tree /a
卷 软件 的文件夹 PATH 列表
卷序列号为 E67E-D1CA
D:.
+---documents
+---examples
+---rt_ai_lib
+---rt_ai_tools
\---test
    +---features
    +---image
    \---step_defs
文件夹 说明
documents RT-AK 相关文档，比如常见问题、快速上手等
rt_ai_lib RT-AK Lib，适配第三方目标平台插件与 RT-Thread 系统相关
rt_ai_tools RT-AK Tools，使用第三方目标平台插件进行模型转换等工作
test RT-AK 测试用例，使用的是 Pytest-bdd 测试框架

3. 演示示例

  • 仅支持 Windows 10
  • Python >= 3.7
  • 该演示示例不使用任何第三方目标平台插件

step 1 准备

需要准备以下三份材料：

Index Prepare
1 硬件以及 BSP，示例使用的是 ART-PI
2 神经网络模型，示例使用的是 ./rt_ai_tools/Model/keras_mnist.h5
3 将项目代码克隆到本地

硬件选择 ART-PI，准备一个项目工程

  • 可通过 RT-Thread Studio 来生成
  • 或者直接下载我们所提供的 BSP 👉 传送门
  • TO DO LIST: 未来将会提供 QEMU BSP，无需依赖硬件

step 2 使用 RT-AK

使用 RT-AK 之后，就可获得一个集成了 AI 的 BSP，就可以在上面愉快的开发啦！

$ cd rt_ai_tools

# 使用默认模型和默认目标平台，默认目标平台为 `./rt_ai_tools/platforms/example`
$ python aitools.py --project=<your_bsp_path>

# 指定模型路径和指定目标平台
$ python aitools.py --project=<your_bsp_path> --model=<model_path> --platform=<platform>

20210401101235

使用默认模型和默认目标平台工作

20210401100920

指定模型参数和目标平台插件

step 3 编译

进入到你的项目工程路径，然后编译。

示例中选择的是 scons 编译 (在这里默认你已经配置好了 RT-Thread 的 env 环境，并且会使用 scons -j 6 编译)

20210331171829

scons 编译成功界面

step 4 下载固件

  • 硬件：ART-PI
  • 烧录工具：
    • STM32Programmer
    • RT-Thread Studio
    • Keil
    • ...

在后续版本中，演示示例将会基于 QEMU，该步骤将会进一步做简化

对第四步操作有困惑的同学请看👇项目实战部分，有完完整整的步骤和说明

其他-使用第三方目标平台项目实战

配置 说明
第三方目标平台 STM32
项目工程 ART-PI BSP
神经网络模型 rt_ai_tools/Model/keras_mnist.h5
项目实战手册 RT-AK快速上手.md

4. 未来将完善

  • Linux 支持
  • Windows 7 支持
  • Qemu 示例 DEMO
  • I/O 对接 device 框架进行标准化
  • 自研 AI 模型转换工具和推理库
  • 量化支持
  • 经典算法的效果对比与选择
  • 算子不支持
  • 芯片算力和内存不足的问题