阿加犀在线 AI 工具链

模型广场 (Model Farm)

模型广场是阿加犀官方模型资源平台，提供 400 + 针对高通平台优化的 AI 模型，包含实测性能基准与开箱即用的示例代码。

核心功能

• 查询指定模型在 A8625MY1 上的推理性能（耗时、精度、内存占用）
• 下载适配 QNN 后端的优化模型文件（支持 INT4/INT8/FP16 精度）
• 获取对应模型的 Python/C++ 推理示例代码
• 参考模型适配优化步骤，迁移自定义微调模型

标准使用流程（以 YOLOv5s 为例）

1. 访问模型广场：https://aiot.aidlux.com/zh/model-farm
2. 筛选芯片平台：QCS8625，模型类型：目标检测
3. 找到YOLOv5s-INT8-QNN236模型，查看性能基准
4. 登录开发者账号，下载模型文件与代码包
5. 上传到 A8625MY1 并解压
6. 安装依赖：

pip install opencv-python numpy

7. 运行测试脚本：

cd model_farm_yolov5s/python
LD_PRELOAD=/usr/lib/libstdc++.so.6.0.30 python3 run_test.py \
  --model ../models/yolov5s_qcs8625_w8a8.qnn236.bin \
  --imgs bus.jpg \
  --invoke_nums 10

AIMO 模型优化平台

AIMO (AI Model Optimizer) 是基于 Web 的零代码模型转换与优化平台，支持将主流框架模型转换为高通 QNN 格式，并自动进行量化与性能优化。

核心特性

• 支持 ONNX、PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle 等主流框架
• 内置高通平台专属算子库，大幅提升模型转换成功率
• 支持自动量化与自定义量化，平衡精度与性能
• 生成可直接在 A8625MY1 上运行的优化模型与示例代码

标准转换流程（以 YOLOv8s 为例）

1. 访问 AIMO 平台：https://aimo.aidlux.com
2. 上传源模型文件（如yolov8s.onnx）
3. 选择目标平台：QCS8625，目标框架：QNN2.36
4. 使用 Netron 工具查看模型结构，填写输入输出节点名称
5. 设置量化参数：选择INT8量化，上传校准数据集（可选）
6. 提交转换任务，等待完成后下载优化模型包
7. 上传到 A8625MY1，使用 AidLite SDK 加载运行

AI Creator 可视化训练平台

AI Creator 是集数据标注、模型训练、远程部署于一体的一站式 AI 开发平台，专为边缘端应用优化。

核心功能

• 支持像素级标注：目标检测、语义分割、关键点检测、OCR、分类
• 预置六大算法模块，支持多模块串行组合（如定位 + 分割 + 分类）
• 自动调优训练参数，无需专业 AI 知识即可训练模型
• 训练完成后自动转换为 A8625MY1 适配的 QNN 模型
• 支持一键远程部署到连接的 A8625 设备