基于ms香橙派AIpro实现垃圾回收AI识别方案二:昇思大模型平台jupyter快速入门体验

昇思MindSpore 25天学习打卡营,是昇思MindSpore开源社区为开发者打造的能力提升项目,内容涵盖AI框架基础知识、经典神经网络实践、AI+X应用实践,以及大模型理论与实践。

昇思大模型平台

昇思大模型平台是集算法选型、创意分享、模型实验和大模型在线体验为一体的AI学习与实践社区,提供超强Ascend算力、免费课程资源、经典样例代码、企业落地案例。

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大模型:

覆盖NLP和CV等场景。面向语言理解、语言生成,具有超强语言理解能力以及对话生成;可实现跨模态检索、图文生成、图片文档的信息提取等应用;可实现对遥感数据的目标检测等。

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模型库:

覆盖全领域主流模型,可体验MindSpore大模型推理API,用户既可下载公开的预训练模型,也可以上传自行训练的模型文件,同时平台提供GITLAB一站式代码托管,支持文件批量上传,支持LFS大文件管理。

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昇思大模型平台注册与登录

打开昇思大模型平台网址https://xihe.mindspore.cn/,跳转到账号注册登录页面,可以看到有3种方式:手机号、Gitee账号、Github账号,这里我们使用手机号进行登录。

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登录后,可以跳到个人中心的主页面中,可以看到上面的导航栏有不少的模块,这里我们来使用一下“AI实验室”的模块,点击“AI实验室”中,里面会覆盖多领域任务,体验全流程开发,支持用户在线训练和推理可视化,可创建自己的项目空间。

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这里我们可以看到有2种实例的配置,都是直接使用Jupyter云上开发云上开发环境,无需配置环境,既可灵活调试运行代码,目前需要使用“Ascend”算力配置需要进行申请,也可以使用CPU的实例来测试,不过,还是推荐使用“Ascend”算力配置,速度很快。

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注:一个用户同时只能启动一个jupyter实例,且8个小时后会自动释放资源,到期时间前请及时将资源下载到本地。

选择“Ascend”实例后,点击“启动”按钮,就会进行初始化申请Ascend实例空间,这里需要等待不到1分钟即可完成初始化,如果按钮显示“查看jupyter”时,表示“Ascend”实例已经初始化完成,点击“查看jupyter”即可,打开云上Jupyter开发环境,进行AI的使用。

<think>好的,用户想了解如何在香橙AIPRO实现人脸识别功能。首先,我需要确认设备的硬件和软件支持。根据提供的引用,香橙AIPRO使用的是华为昇腾310B芯片,具备NPU加速能力,这对图像处理非常有利。引用2提到它支持Stable Diffusion和Llama2,说明有相关的AI框架支持,可能包括昇腾的CANN或MindSpore。 接下来,我需要考虑人脸识别实现流程。通常包括数据采集、模型选择、环境配置、代码实现和部署。用户可能需要安装昇腾AI处理器相关的驱动和工具链,如CANN Toolkit。然后,选择一个适合的模型,比如MTCNN或RetinaFace进行人脸检测,再结合ArcFace或FaceNet进行识别。 还要注意硬件接口,比如是否需要连接摄像头模块,引用3提到通过SPI控制OLED,可能需要类似的接口配置摄像头。用户可能需要使用OpenCV进行图像采集,但需要昇腾NPU的优化版本,以提高处理速度。 此外,代码示例需要适配昇腾平台,可能涉及模型转换,将训练好的模型转换为昇腾支持的格式,比如OM模型。同时,性能优化也是关键,利用NPU加速推理过程。 最后,要确保回答结构清晰,分步骤说明,并提醒用户可能遇到的依赖问题或配置难点。还要生成相关问题,帮助用户进一步学习,比如性能优化方法或与其他设备的集成。</think>### Orange Pi AIpro人脸识别实现方案 香橙AIpro基于昇腾310B芯片的NPU算力,结合AI框架可高效实现人脸识别功能。以下是基于昇腾生态的典型实现流程: 1. **环境准备** - 安装昇腾AI处理器驱动与CANN工具包 - 配置Python开发环境(建议使用MindSpore或PyTorch框架) ```bash sudo apt-get install python3-opencv pip install mindspore-lite ``` 2. **模型选择** - 人脸检测:使用轻量级MTCNN模型 - 特征提取:采用MobileFaceNet(已适配昇腾架构) $$ \text{特征向量} = f_{\theta}(x) \in \mathbb{R}^{512} $$ 3. **硬件连接** - 通过USB或CSI接口连接摄像头模块[^3] - 建议分辨率:640×480@30fps 4. **核心代码框架** ```python import cv2 from mindspore_lite import Model # 加载昇腾优化模型 detector = Model("mtcnn.om") # 转换后的离线模型 recognizer = Model("mobilefacenet.om") while True: frame = camera.read() faces = detector.infer(frame) # NPU加速推理 for (x,y,w,h) in faces: embedding = recognizer.infer(frame[y:y+h,x:x+w]) # 与数据库进行余弦相似度比对 identity = compare_embeddings(embedding) cv2.rectangle(frame, (x,y), (x+w,y+h), (0,255,0), 2) ``` 5. **性能优化技巧** - 使用AscendCL进行异构计算任务调度 - 开启AI Core多核并行处理 - 采用ZeroCopy技术减少内存拷贝开销[^2]
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