RKNN-LLM 开源项目使用指南

RKNN-LLM 开源项目使用指南

rknn-llm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn-llm

本指南旨在帮助开发者快速了解并使用 RKNN-LLM 开源项目。此项目专为在Rockchip芯片上部署AI模型设计，通过其软件栈简化模型的移植和加速过程。下面是核心内容概览：

1. 目录结构及介绍

RKNN-LLM项目遵循清晰的目录结构，以支持其高效开发与维护。

• doc: 包含项目相关的文档资料，帮助开发者理解项目架构和使用方法。
• res: 存放示例资源文件，可能包括预训练模型或其他运行时所需资源。
• rkllm-runtime: 实现了RKNN的运行时环境，提供C/C++接口，便于在Rockchip NPU平台上部署模型。
• rkllm-toolkit: 模型转换工具包，用户可以在PC上将常见的AI模型转换成RKNN格式。
• rknpu-driver: RKNPU内核驱动程序的源代码，用于与硬件交互的部分，已开源并集成于Rockchip的内核代码中。
• CHANGELOG.md: 记录了项目的重要更新和版本迭代信息。
• LICENSE: 使用许可协议，详细说明了项目的使用权限和限制。
• README.md: 项目的主要介绍文件，包含了简要的项目背景和快速入门指导。

2. 启动文件介绍

虽然本项目并非传统意义上有一个单一的“启动”文件，但有几个关键入口点值得关注：

• rkllm-toolkit 中的脚本或者可执行文件是转换模型流程的起点。用户首先应在这里运行命令以适配模型至RKNN格式。
• 应用程序开发中，开发者将在自己的项目中引入**rkllm-runtime**提供的库，并从对应的初始化函数（如C API中的初始化函数）开始执行，这可视作应用级的“启动”。

3. 配置文件介绍

• 在进行模型转换时，**rknn-toolkit**可能会使用到配置文件（例如.json格式），这些文件定义了量化参数、输入输出尺寸等，对模型转换过程至关重要。
• **rkllm-runtime**可能也包含配置文件来调整运行时的行为，如内存分配策略、性能优化选项等，尽管具体文件名和位置需参考最新文档或示例代码。

为了深入使用RKNN-LLM，强烈建议查阅**doc目录下的文档和README.md**以获取详尽的配置与使用指南。此外，实践操作时，结合项目仓库中的示例工程可以更直观地学习如何配置和利用此框架。

rknn-llm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rknn-llm