diff --git a/docs/source/features/mindspore_lite.rst b/docs/source/features/mindspore_lite.rst index a3d7db15fa8689237e0502f9923519add34f97a4..3197df7da02d7391a5984daa74bde13403522bff 100644 --- a/docs/source/features/mindspore_lite.rst +++ b/docs/source/features/mindspore_lite.rst @@ -1,5 +1,5 @@ 构建Mindspore Lite使用指导 -######################### +############################# 本章主要介绍如何构建Mindspore Lite,以及如何应用其进行端侧推理。 @@ -25,6 +25,8 @@ MindSpore Lite是MindSpore推出的轻量级、高性能AI推理框架,旨在 第 1 步: 构建准备 ************************ +**(当前支持arm64标准CPU推理,构建是以arm64标准qemu镜像为例)** + 1. 准备一个 ubuntu x86 构建主机环境 (建议22.04) 2. openEuler镜像构建准备,下述操作摘自官方使用指南:https://pages.openeuler.openatom.cn/embedded/docs/build/html/master/getting_started/index.html @@ -96,6 +98,8 @@ MindSpore Lite是MindSpore推出的轻量级、高性能AI推理框架,旨在 **(示例支持arm64通用,无后端定制,欢迎厂商贡献后端驱动)** +**(仅作为演示参考,为方便验证,直接加入到对应镜像配方的IMAGE_INSTALL中;若正式集成时,建议自行新增一个专用的packagegroup并通过DISTRO_FEATURES开关进行控制)** + 1. 添加 MindSpore Lite 和 Demo 到 openEuler 镜像: - 进入镜像配置文件夹,地址如下: @@ -164,6 +168,7 @@ MindSpore Lite是MindSpore推出的轻量级、高性能AI推理框架,旨在 ├── demo-classification_1.0.bb └── mindspore-lite_2.3.2.bb + 在自行设计推理时,可以修改demo-classification_1.0.bb, main.cc, CMakeLists.txt文件,由于模型文件过大,这里我们采用了在recipe中编写链接下载,没有直接存储。 如果希望获得模型源文件可访问:https://download-mindspore.osinfra.cn/model_zoo/official/lite/quick_start/mobilenetv2.ms @@ -448,9 +453,11 @@ CMakeLists.txt dl ) +参考链接 +************************ - - - - +1. 快 速 上 手 — openEuler Embedded 在 线 文 档 24.03 documentation. (n.d.).Retrieved September 30, 2024,from https://embedded.pages.openeuler.org/master/getting_started/index.html +2. QEMU 使用 — openEuler Embedded 在线文档 24.03 documentation. (n.d.).Retrieved September 30, 2024,from https://pages.openeuler.openatom.cn/embedded/docs/build/html/master/developer_guide/debug/qemu/qemu_start.html +3. 编 译 端 侧 MindSpore Lite — MindSpore Lite master 文 档 . (n.d.). Retrieved September 30, 2024,from https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.2/use/build.html +4. 端 侧 推 理 快 速 入 门 — MindSpore Lite master 文 档 . (n.d.). Retrieved September 30, 2024, from https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.2/quick_start/one_hour_introduction.html