カジノレオ 誕生日ボーナスなアップデート，エンドサイド AI テクノロジーの実装を加速する

Rockchip が AI プラットフォームの 3 つの重要なアップグレードを正式にリリース，カジノレオ 誕生日ボーナスドサイド AI アプリケーションの強化: 開発ツールは GUI グラフィカル インタラクティブ インターフェイスをサポート、MXNet と PyTorch のネイティブ サポート、Docker 導入をサポート。

一、よりフレンドリーなやり取り，RKNN-Toolkit の新しいバージョンはグラフィカル インターフェイスをサポートします

複数のバージョンでの継続的な反復と改善の後，RKNN ツールキットはますます成熟しています。Rockchip の今後の新バージョンには、グラフィカル インタラクティブ インターフェイス (GUI) が含まれます，開発者はマウスをクリックするだけでモデル変換を完了できます、定量化、パフォーマンス分析、メモリ消費量の分析とその他のタスク，デバイスにデプロイされた AI モデルの評価と変換を迅速に完了する。

特にハイブリッド量子化などのより複雑なタスクの場合，過去のコマンドライン操作との比較，グラフィカル インターフェイスにより効率が大幅に向上し、操作エラーの可能性が減少します。また，新しいバージョンの RKNN-Toolkit のグラフィカル インターフェイスは、Linux/MacOSX/Windows の 3 つのプラットフォームでも実行できます。

二、モデルの変換が簡単になります，RKNN-Toolkit は MXNet と PyTorch のネイティブ サポートを提供します

以前は、RKNN-Toolkit は ONNX を使用して MXNet や PyTorch などのモデルをサポートしていました，開発者は最初にモデルを ONNX 形式に変換する必要があります，さらに RKNN モデルに変換，このプロセスはさらに面倒です，最終的な変換が失敗する原因となる問題が発生する可能性が高くなります。

MXNet と PyTorch は非常に急速に開発されています，人気急上昇中，RKNN-Toolkit の新しいバージョンは、MXNet モデルと PyTorch モデルの変換をネイティブにサポートします，デバイス側 AI プラットフォームのフレームワークとモデル サポートの範囲を引き続きリードする。

三、モデル推論のパフォーマンスがより安定しました，カジノレオ 誕生日ボーナスは、Docker を介したエンドサイド AI アプリケーションの迅速な展開をサポート

カジノレオ 誕生日ボーナスドサイドデバイスの数の急激な増加に伴い，よりスケーラブルな方法でカジノレオ 誕生日ボーナスドサイド AI アプリケーション ソフトウェアを導入する必要がある。Docker コンテナ テクノロジーは、この課題を解決するために業界で広く使用されている強力なツールです。

RK1808 プラットフォーム システムは Docker のサポートを提供します，ハードウェア抽象化層を通じて，NPU の強力なコンピューティング能力をコンテナ内で引き続き使用できます，テスト済み，コンテナ内の AI モデル推論のパフォーマンスにはほとんど損失がありません。

上記により更新されました，カジノレオ 誕生日ボーナスに基づく開発者の製品開発、配備、メンテナンスが早くなります。Rockchip は開発者と協力し続けます，さまざまなシナリオで AI の実装を加速する。

(テキストは WeChat 公開アカウント「iamrockchip」から転載，2019 年 12 月 23 日)