update AI deploy and AX-Pi usage

sipeed · Sep 26, 2022 · 57c3ff5 · 57c3ff5
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diff --git a/docs/hardware/zh/maixIII/ax620a/ai.md b/docs/hardware/zh/maixIII/ax620a/ai.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+---
+title: 是在 Maix-III(M3) 系列 AX-Pi 开发板上运行 AI 模型和部署模型到 AX-Pi
+---
+
+
+## 使用现成的模型
+
+到 [MaixHub 模型库](https://maixhub.com/model/zoo) 找到你需要的模型，可以在过滤选项中选择`AX-Pi 平台`来查找能在`AX-Pi`上运行的模型。
+然后下载并拷贝到开发板使用，模型详情页面会介绍如何使用模型。
+
+## 将你的模型转换为在 AX-Pi 上可以使用的模型
+
+使用模型训练框架(比如 Pytorch）训练好模型后，要在 `AX-Pi` 上运行，还需要将模型量化为`INT8`模型，以及转换成`AX-Pi`支持的模型格式。
+同时，也要注意`AX-Pi`的算子支持情况，在设计模型结构时就需要考虑到；
+另外，有些模型可能需要将后处理从模型中分离出来，在`AX-Pi`上单独使用代码实现后处理。
+详细的模型部署方法见[部署模型到 Maix-III(M3) 系列 AX-Pi 开发板](/ai/zh/deploy/ax-pi.html)
+
+## 分享有趣的模型
+
+部署成功后会有一份模型文件，以及一份能运行模型的代码，可以将这些文件分享到 [MaixHub 模型库](https://maixhub.com/model/zoo) ，大家一起交流学习！
+
diff --git a/docs/hardware/zh/maixIII/ax620a/sdk.md b/docs/hardware/zh/maixIII/ax620a/sdk.md
@@ -0,0 +1,35 @@
+---
+title: Maix-III 系列 AX-Pi 开发板 SDK 使用介绍
+---
+
+## SDK 和源码下载
+
+SDK 源码在 [libmaix](https://github.com/sipeed/libmaix)， 点击页面`Code` -> `Download ZIP` 下载， 或者使用 git 命令下载：
+
+```bash
+git clone https://github.com/sipeed/libmaix.git
+```
+
+另外， AI 模型及例程在 [MaixHub 模型库](https://maixhub.com/model/zoo) 可以找到， 以及 [AXERA-TECH/ax-samples](https://github.com/AXERA-TECH/ax-samples) 仓库。
+
+
+## 编译 SDK
+
+对于 `libmaix`， 按照其`README.md` 文件描述的方法编译即可， 不过需要在`menuconfig`命令中选择 `AX-Pi` 作为编译目标。
+
+这里简要介绍一下编译过程：
+
+TODO:
+
+## 组合 SDK 和 AI 模型例程
+
+比如我们要跑一个视觉 AI 模型，需要用到摄像头，屏幕，还有 AI 模型。
+其中 摄像头和屏幕的使用在`libmaix`中已经有例程，可以直接使用，基于摄像头屏幕使用例程，将 AI 模型的例程拷贝到例程目录中，调整一下 API 调用即可。
+
+举例：
+
+TODO：
+
+
+
+
diff --git a/docs/hardware/zh/sidebar.json b/docs/hardware/zh/sidebar.json
@@ -161,6 +161,14 @@
                         {
                             "label": "基础使用",
                             "file": "maixIII/ax620a/usages.md"
+                        },
+                        {
+                            "label": "SDK 使用",
+                            "file": "maixIII/ax620a/sdk.md"
+                        },
+                        {
+                            "label": "AI 模型相关",
+                            "file": "maixIII/ax620a/ai.md"
                         }
                     ]
                 }

diff --git a/docs/soft/ai/zh/deploy/README.md b/docs/soft/ai/zh/deploy/README.md
@@ -1,8 +1,8 @@
 ---
-title: 部署模型到边缘设备方法汇总
+title: 制作可部署到边缘设备的模型和部署方法汇总
 keywords: 模型部署, 模型转换, 模型部署边缘设备
 desc: 汇总如何部署模型到边缘设备的相关文档，边缘设备包含单片机、SBC、SOC、NPU等。
-date: 2022-09-21
+date: false
 class: heading_no_counter
 ---
 
@@ -54,7 +54,7 @@ class: heading_no_counter
                 <h2>Maix-III 系列 AX-Pi</h2>
                 <div class="brief">
                     <div>高算力、独特 AI-ISP 影像系统</div>
-                    <div>最高 3.6Tops@INT8，算子支持较多</div>
+                    <div>最高 3.6Tops@INT8，丰富算子支持</div>
                 </div>
             </div>
         </div>

diff --git a/docs/soft/ai/zh/deploy/ax-pi.md b/docs/soft/ai/zh/deploy/ax-pi.md
@@ -3,11 +3,47 @@ title: 部署模型到 Maix-III(M3) 系列 AX-Pi 开发板
 date: 2022-09-21
 ---
 
+<div id="title_card">
+    <div class="card" style="background-color: #fafbfe">
+        <img src="../../assets/maix-iii-small.png" alt="AX-Pi 模型转换和部署">
+        <div class="card_info card_purple">
+            <div class="title">Maix-III 系列之 AX-Pi（爱芯派）</div>
+            <div class="brief">
+                <div>高算力、独特 AI-ISP 影像系统</div>
+                <div>最高 3.6Tops@INT8，丰富算子支持</div>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+</div>
+<style>
+#title_card {
+    width:100%;
+    text-align:center;
+    background-color: #fafbfe;
+    margin-bottom: 1em;
+}
+#title_card img {
+  max-height: 20em;
+}
+.card_purple {
+    background-color: #d1c4e9;
+    color: #673ab7;
+}
+.dark .card_purple {
+    background-color: #370040;
+    color: #ffffffba;
+}
+.title {
+    font-size: 1.5em;
+    font-weight: 800;
+}
+</style>
+
 > 有任何想法或者修改建议，欢迎留言或者直接点击右上角`编辑本页`进行修改后提交 PR
 
 > [MaixHub](https://maixhub.com/model/zoo) 模型库有 AX-Pi 能直接运行的模型，可以直接下载使用，也欢迎上传分享你的模型~
 
-要部署模型到 Maix-III(M3) 系列 AX-Pi 开发板，需要将模型量化到 INT8，减小模型大小的同时提高运行速度，一般采用 `PTQ`(训练后量化)的方式量化模型，步骤：
+要部署模型到 [Maix-III(M3) 系列 AX-Pi 开发板](/hardware/zh/maixIII/index.html)，需要将模型量化到 INT8，减小模型大小的同时提高运行速度，一般采用 `PTQ`(训练后量化)的方式量化模型，步骤：
 * 准备好浮点模型。
 * 用模型量化和格式转换工具转换成 AX-Pi 支持的格式，这里工具使用爱芯官方提供的 [superpulsar](https://superpulsar-docs.readthedocs.io) 。
 * 在 AX-Pi 上运行模型。
@@ -22,20 +58,46 @@ date: 2022-09-21
 
 ## 模型量化和格式转换
 
-* 安装`docker`，[安装教程](https://docs.docker.com/engine/install/)。
+### 安装`docker`
+
+[安装教程](https://docs.docker.com/engine/install/)
+
+安装好后查看
+```
+docker --version
+```
+
+`Linux`下添加当前用户到 `docker`组，这样就不需要使用 `sudo` 运行`docker`命令了。可以用以下命令来添加：
+```shell
+sudo gpasswd -a $USER docker
+newgrp docker
+```
+
+### 下载转换工具
 
-* 下载转换工具， 转换工具是以 docker 镜像的方式提供的，下载后用 docker 加载镜像即可。
+转换工具是以 docker 镜像的方式提供的，下载后用 docker 加载镜像即可。
 直接使用 `docker`命令下载镜像或者先下载镜像文件解压成 `tar` 文件，再加载镜像:
 
-| 下载站点 | 下载链接 | 使用方法 |
+| 下载站点 | 简介 | 使用方法 |
 | :--- | :--- | :--- |
-| dockerhub | 执行命令在线下载 | `docker pull sipeed/superpulsar:latest` |
-| daocloud | 国内推荐 | `docker pull daocloud.io/sipeed/superpulsar:latest` |
-| 迅雷云盘 | TODO: | 解压出 `tar`，再 `docker load -i superpulsar.tar` |
-| 百度云盘 | TODO: | 解压出 `tar`，再 `docker load -i superpulsar.tar` |
-| dl.sipeed.com | TODO: | 解压出 `tar`，再 `docker load -i superpulsar.tar` |
+| [dockerhub](https://hub.docker.com/r/sipeed/superpulsar/tags) | 执行命令即可在线下载 | `docker pull sipeed/superpulsar` |
+| dockerhub 国内镜像 | 中国国内下载加速 | 1. 编辑`/etc/docker/daemon.json`添加`"registry-mirrors": ["https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"],`(也可以用其它镜像比如[阿里云](https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/mirrors))<br>2. `docker pull daocloud.io/sipeed/superpulsar:latest` |
+
+> 注意这里镜像名叫 `sipeed/superpulsar`， 在文档里面有些地方可能是 `axera/neuwizard`，是等效的，只是名字不同
+
+然后创建容器：
+```shell
+docker run -it --net host --rm --shm-size 32g -v $PWD:/data sipeed/superpulsar
+```
+> * 这里`--shm-size`共享内run大小根据你的电脑内存大小设置。
+> * 不用`--rm`会保留容器，建议加个`-name xxx`来命名容器，下次通过`docker start xxx && docker attach xxx`进入容器
+> * `-v 宿主机路径:/data`是把宿主机的目录挂载到容器的`/data`目录，这样就可以在容器里面直接操作宿主机的文件了。
+
+创建容器后会自动进入容器，使用`pulsar -h`命令可以看到相关命令。
+
+### 进行模型量化和转换
 
-* 然后看 [superpulsar](https://superpulsar-docs.readthedocs.io) 文档中的转换命令以及配置文件方法进行模型量化和格式转换。
+然后看 [superpulsar](https://superpulsar-docs.readthedocs.io) 文档中的转换命令以及配置文件方法进行模型量化和格式转换。
 > 注意 `AX-Pi` 使用了虚拟 NPU 的概念来划分算力，以将实现全部算力给 NPU 或者 NPU 和 AI-ISP 各分一半。
 
 ## 在 AX-Pi 上运行模型

diff --git a/docs/soft/ai/zh/deploy/k210.md b/docs/soft/ai/zh/deploy/k210.md
@@ -3,6 +3,41 @@ title: 部署模型到 Maix-I(M1) K210 系列开发板
 date: 2022-09-15
 ---
 
+<div id="title_card">
+    <div class="card">
+        <img src="/hardware/zh/maix/assets/dk_board/maix_duino/maixduino_0.png" alt="K210 模型转换和部署">
+        <div class="card_info card_red">
+            <div class="title">Maix-I 系列 K210</div>
+            <div class="brief">
+                <div>高性价比带硬件 AI 加速的单片机</div>
+                <div>1Tops@INT8，有限算子加速</div>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+</div>
+<style>
+#title_card {
+    width:100%;
+    text-align:center;
+    margin-bottom: 1em;
+}
+#title_card img {
+  max-height: 20em;
+}
+.card_red {
+    background-color: #ffcdd2;
+    color: #cf4f5a;
+}
+.dark .card_red {
+    background-color: #5a0000;
+    color: #ffffffba;
+}
+.title {
+    font-size: 1.5em;
+    font-weight: 800;
+}
+</style>
+
 > 欢迎修改和补充
 
 一般使用 `tensorflow` 训练出浮点模型， 再使用转换工具将其转换成 `K210` 所支持的 `Kmodel` 模型，然后将模型部署到 `K210` 开发板上。

diff --git a/docs/soft/ai/zh/deploy/tinymaix.md b/docs/soft/ai/zh/deploy/tinymaix.md
@@ -3,6 +3,42 @@ title: 使用 TinyMaix 将模型部署到单片机
 date: 2022-09-15
 ---
 
+<div id="title_card">
+    <div class="card" style="background-color: #fafbfe">
+        <img src="../../assets/m0_small.png" alt="TinyMaix 模型转换和部署">
+        <div class="card_info card_green">
+            <div class="title">TinyMaix 平台</div>
+            <div class="brief">
+                <div>单片机通用，为各种指令集优化</div>
+                <div>算力具体看硬件 CPU，有限算子加速</div>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+</div>
+<style>
+#title_card {
+    width:100%;
+    text-align:center;
+    background-color: #fafbfe;
+    margin-bottom: 1em;
+}
+#title_card img {
+  max-height: 20em;
+}
+.card_green {
+    background-color: #b2dfdb;
+    color: #009688;
+}
+.dark .card_green {
+    background-color: #004e03;
+    color: #ffffffba;
+}
+.title {
+    font-size: 1.5em;
+    font-weight: 800;
+}
+</style>
+
 [TinyMaix](https://github.com/sipeed/TinyMaix) 是针对小算力小内存的芯片设计的轻量级推理框架，甚至能在`2KB`内存的`Arduino ATmega328`单片机上运行`MNIST`，对各种架构的单片机都提供了支持和优化，包括 RISC-V、ARM Cortex-M 等。
 
 

diff --git a/docs/soft/ai/zh/deploy/v831.md b/docs/soft/ai/zh/deploy/v831.md
@@ -3,6 +3,41 @@ title: 将模型部署到 V831
 date: 2022-09-15
 ---
 
+<div id="title_card">
+    <div class="card">
+        <img src="/hardware/assets/maixII/m2dock.jpg" alt="V831 模型转换和部署">
+        <div class="card_info card_blue">
+            <div class="title">Maix-II 系列 v831</div>
+            <div class="brief">
+                <div>高性价比带硬件 AI 加速，支持 Linux</div>
+                <div>0.2Tops@INT8，有限算子加速</div>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+</div>
+<style>
+#title_card {
+    width:100%;
+    text-align:center;
+    background-color: white;
+    margin-bottom: 1em;
+}
+#title_card img {
+  max-height: 20em;
+}
+.card_blue {
+    background-color: #90caf9;
+    color: #105aa9;
+}
+.dark .card_blue {
+    background-color: #003c6c;
+    color: #ffffffba;
+}
+.title {
+    font-size: 1.5em;
+    font-weight: 800;
+}
+</style>
 
 
 ## 制作浮点模型

diff --git a/news/readme.md b/news/readme.md
@@ -4,6 +4,6 @@ title: 动态
 keywords: teedoc, 博客生成, 静态博客
 desc: teedoc 静态博客页面生成
 show_source: false
-date: true
+date: false
 
 ---