Qualcomm AI Hub
Visão geral de Qualcomm AI Hub
O que é o Qualcomm AI Hub?
O Qualcomm AI Hub é uma plataforma abrangente projetada para facilitar a implantação e otimização de modelos de AI em dispositivos Qualcomm. Ele serve como um repositório central para modelos otimizados de código aberto e licenciados, permitindo que os desenvolvedores integrem perfeitamente os recursos de AI em seus aplicativos. A plataforma visa acelerar a adoção da AI no dispositivo, fornecendo as ferramentas e os recursos necessários para compilação, criação de perfil e implantação de modelos.
Como funciona o Qualcomm AI Hub?
O Qualcomm AI Hub simplifica o processo de trazer modelos de AI para dispositivos de borda. Aqui está uma análise de sua funcionalidade:
- Envio de modelo: Os usuários podem enviar seus próprios modelos pré-treinados para a plataforma.
- Compilação: A plataforma converte modelos treinados e os otimiza para implantação no dispositivo. Isso envolve selecionar um dispositivo de destino e um ambiente de tempo de execução.
- Criação de perfil: Uma vez compilado, o modelo pode ser executado em um dispositivo físico para analisar seu desempenho. As principais métricas, como utilização da unidade de computação, latência e consumo de memória, são rastreadas.
- Implantação: Finalmente, o modelo compilado pode ser baixado, integrado a um aplicativo usando aplicativos de amostra fornecidos e implantado no dispositivo de destino.
Principais recursos do Qualcomm AI Hub
- Modelos de AI otimizados: Acesse uma ampla variedade de modelos de AI pré-otimizados, feitos sob medida para dispositivos Qualcomm.
- Compilação de modelo: Converta e otimize facilmente modelos para implantação no dispositivo, selecionando o dispositivo de destino e o tempo de execução.
- Criação de perfil de desempenho: Obtenha insights sobre o desempenho do modelo em dispositivos reais, incluindo utilização da unidade de computação, latência e métricas de memória.
- Suporte ao ecossistema: Aproveite um ecossistema de criadores de modelos, provedores de nuvem, ambientes de tempo de execução e parceiros de SDK para criar soluções de aprendizado de máquina de ponta a ponta.
- Suporte de tempo de execução: Suporte para vários ambientes de tempo de execução, incluindo LiteRT e ONNX Runtime.
- Compatibilidade de dispositivos: Compatível com uma variedade de dispositivos Qualcomm, incluindo o Snapdragon® 8 Elite.
Casos de uso
O Qualcomm AI Hub oferece suporte a uma variedade de casos de uso em diferentes setores:
- Dispositivos móveis: Permitindo conexões inteligentes e aplicativos personalizados em dispositivos móveis.
- Computação: Aproveitando a AI para dispositivos poderosos em ambientes de computação.
- Automotivo: Transformando a indústria automotiva com soluções de mobilidade alimentadas por AI.
- IoT: Implantando AI em tempo real em vários dispositivos IoT para experiências de usuário aprimoradas.
Por que escolher o Qualcomm AI Hub?
- Implantação simplificada: A plataforma simplifica o processo de implantação de modelos de AI em dispositivos Qualcomm, economizando tempo e esforço dos desenvolvedores.
- Desempenho otimizado: Os modelos são otimizados para serem executados com eficiência no hardware da Qualcomm, garantindo o desempenho ideal.
- Ecosistema abrangente: Acesse uma ampla variedade de ferramentas e recursos para dar suporte a todo o ciclo de vida do desenvolvimento de AI.
- Ampla compatibilidade: Suporta vários dispositivos, tempos de execução e modelos de AI, tornando-o uma solução versátil para diferentes aplicativos.
Modelos e serviços compatíveis
O Qualcomm AI Hub apresenta modelos de várias fontes, incluindo:
- Mistral: Explore modelos da Mistral AI.
- Tech Mahindra: Confira o IndusQ 1.1B da Tech Mahindra.
- Preferred Networks: Saiba mais sobre o PLaMo 1B da Preferred Networks.
- Granite: Integre o Granite‑3B‑Code‑Instruct em aplicativos.
- G42: Acesse o Jais 6.7B da G42.
- Llama: Experimente o Llama3.2, um modelo de AI de código aberto que pode ser ajustado e implantado em qualquer lugar.
- Roboflow: Explore as soluções de visão computacional da Roboflow.
- Amazon SageMaker: Treine, ajuste e implante modelos em dispositivos de borda usando o Amazon SageMaker.
- Dataloop: Utilize o pipeline automatizado da Dataloop para curadoria de dados.
- Edge Impulse: Crie aplicativos de AI com otimizações de modelo de AI com reconhecimento de hardware.
- AlwaysAI: Crie fluxos de trabalho de visão computacional no dispositivo e otimize com o Qualcomm AI Hub.
- EyePop.ai: Crie e treine modelos de visão personalizados com o EyePop.ai e execute a inferência no dispositivo.
Como começar a usar o Qualcomm AI Hub
- Faça login: Acesse a plataforma pelo site do Qualcomm AI Hub.
- Envie um modelo: Traga seu próprio modelo treinado para a plataforma.
- Compile: Converta e otimize seu modelo para implantação no dispositivo.
- Crie um perfil: Execute o modelo compilado em um dispositivo físico para analisar seu desempenho.
- Implante: Baixe o modelo compilado e integre-o ao seu aplicativo.
Para quem é o Qualcomm AI Hub?
O Qualcomm AI Hub é ideal para:
- Desenvolvedores de AI que desejam implantar modelos em dispositivos Qualcomm.
- Desenvolvedores de dispositivos móveis, computação, automotivos e IoT que buscam integrar recursos de AI em seus aplicativos.
- Organizações que buscam otimizar o desempenho da AI em dispositivos de borda.
Ao aproveitar o Qualcomm AI Hub, os desenvolvedores podem implantar e otimizar com eficiência os modelos de AI em dispositivos Qualcomm, desbloqueando novas possibilidades para aplicativos de AI no dispositivo. Os recursos abrangentes da plataforma e o suporte ao ecossistema a tornam um recurso valioso para quem trabalha na área de AI de borda.
Ferramentas de Pesquisa e Artigos em IA Ferramentas de Aprendizado de Máquina e Profundo Conjuntos de Dados e APIs de IA Treinamento e Implantação de Modelos de IA
Melhores ferramentas alternativas para "Qualcomm AI Hub"
ZETIC.ai permite criar aplicativos de IA no dispositivo com custo zero, implantando modelos diretamente nos dispositivos. Reduza os custos dos serviços de IA e proteja os dados com a IA sem servidor usando ZETIC.MLange.
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