【系列04】端侧AI：构建与部署高效的本地化AI模型 第3章：端侧AI软件栈概览

第3章：端侧AI软件栈概览

要将AI模型成功部署到端侧设备，仅仅了解硬件是不够的。开发者还需要掌握一系列软件工具和框架，它们构成了端侧AI的“软件栈”。这个软件栈负责将训练好的模型从复杂的开发环境，转换成能在资源受限设备上高效运行的格式。

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核心框架

端侧AI的软件栈主要由以下几个核心框架构成，它们各自支持不同的模型格式和部署平台。

• TensorFlow Lite：作为Google开发的轻量级AI推理框架，TensorFlow Lite（TFLite）是端侧AI领域的先驱。它能将大规模的TensorFlow模型压缩并优化成.tflite格式，专为移动和嵌入式设备设计。TFLite支持多种优化技术，如模型量化，能显著减小模型体积，提高推理速度，并与Android NNAPI、iOS Core ML等硬件加速库无缝集成。
• PyTorch Mobile：PyTorch Mobile是Facebook为移动设备开发的框架。它允许开发者直接将PyTorch模型部署到iOS和Android平台。与TFLite相比，PyTorch Mobile提供了更灵活的开发体验，能更好地支持动态计算图。
• ONNX Runtime：ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的模型互换格式。ONNX Runtime是微软开发的跨平台推理引擎，它能运行以.onnx格式保存的模型。ONNX Runtime的优势在于