HarmonyOS开发实战：Neural Network Runtime Kit实现教育应用的智能推理加速

最新推荐文章于 2025-11-24 00:26:32 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-24 00:26:32 发布 · 222 阅读

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#pytorch #深度学习 #华为 #harmonyos

一、教育场景的AI推理需求

在开发"AI解题助手"时，我们利用Neural Network Runtime Kit实现了高效的端侧AI计算：


//数学公式识别加速



// 初始化神经网络运行时

const nnRuntime = await neuralNetwork.createRuntime({

  model: 'formula_recognition.nn',

  accelerators: ['NPU', 'GPU'],

  priority: 'HIGH'

});



// 执行公式识别

const inputTensor = new neuralNetwork.Tensor(

  imageData,

  [1, 224, 224, 3]

);

const output = await nnRuntime.execute(inputTensor);

const formula = parseFormula(output[0].data);



// 加载解题推理模型

const solverModel = await neuralNetwork.loadModel(

  'math_solver.nn',

  {

    floatPrecision: 'FP16',

    cacheable: true

  }

);



// 实时推理

async function recommendSteps(problemText: string) {

  const embedding = textToTensor(problemText);

  return await solverModel.predict(embedding);

}



//性能优化实践



// 配置多计算单元

neuralNetwork.setComputeUnits({

  cpu: 2,  // 使用2个CPU核心

  gpu: true,

  npu: true

});



// 内存复用配置

nnRuntime.setMemoryStrategy({

  reuseWeights: true,

  dynamicAllocation: false

});

三、教育场景实测数据

功能模块优化前延迟优化后延迟提升幅度

公式识别 380ms 85ms ↑77%

解题推荐 620ms 140ms ↑77%

批改系统 1.2s 260ms ↑78%

四、开发经验总结

最佳实践：

对输入数据做标准化预处理

使用模型量化减小体积

实现计算过程可视化监控

注意事项：

不同设备芯片的兼容性测试

避免主线程执行大模型推理

定期清理模型缓存