Histórico
O modelo HRM é particularmente adequado para implantação em ambientes com recursos limitados devido ao seu design leve de 27 milhões de parâmetros. Em comparação com os modelos tradicionais de grande porte que exigem a implantação na nuvem, o HRM pode executar tarefas de inferência complexas em dispositivos de borda.
Soluções essenciais
- Seleção de hardwareRequisitos mínimos: GPUs NVIDIA com suporte a CUDA (por exemplo, RTX 3060) e 8 GB de RAM ou mais são recomendados
- Otimização das etapas de implementação::
- Conversão de modelos para o formato móvel usando o PyTorch Mobile
- Habilite a inferência de precisão mista (FP16) para reduzir o espaço ocupado pela memória gráfica
- Desativar o modo de treinamento (torch.no_grad()) para reduzir o consumo de memória
- Usa carregamento modular, carregando apenas os submódulos necessários para a tarefa atual
- Dicas de ajuste de desempenhoOMP_NUM_THREADS=8: defina OMP_NUM_THREADS=8 para otimizar o paralelismo da CPU, use torch.inference_mode() para melhorar a velocidade de inferência
Exemplos típicos de aplicativos
Em Sistema de navegação robótica para Raspberry Pi + Jetson Nano:
1. carregar o modelo de labirinto 30 x 30 pré-treinado
2. entrada de dados do sensor a cada 200 ms
3. o módulo de alto nível produz o planejamento do caminho, o módulo de baixo nível lida com a prevenção de obstáculos em tempo real
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