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实时 02:34:48
English(EN) From five broken transformers versions to 4.45 seconds on the board: getting Qwen2-VL-2B's vision tower onto an RK3588

Qwen2-VL-2B 视觉塔针对 RK3588 进行了优化，推理速度达到 4.45 秒

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者成功地将 Qwen2-VL-2B 模型的视觉塔优化，使其能够在 RK3588 板上运行，实现了 4.45 秒的图像编码中值推理时间。这是通过仔细识别和固定特定版本的 `transformers` 和 `torch` 库来实现的，因为旧版本会导致模型组件的兼容性问题。该过程涉及将视觉模型转换为 ONNX，然后转换为 RKNN 格式，最终在设备上执行时没有出现运行时错误，尽管语言模型组件的集成仍在进行中。 AI

影响 通过仔细的库管理和转换，展示了在边缘设备上运行高级视觉模型的可行性。

排序理由 开发者关于为边缘硬件优化特定模型视觉塔的现场笔记，详细介绍了技术挑战和解决方案。

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Qwen2-VL-2B 视觉塔针对 RK3588 进行了优化，推理速度达到 4.45 秒

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Anguo ·

    从五个损坏的Transformer版本到在板上运行4.45秒：将Qwen2-VL-2B的视觉塔部署到RK3588上

    <p>Two days ago this model wouldn't even export. Today its vision tower runs on a real RK3588 board: a 392×392 image encoded in <strong>4,445.68 ms</strong> (median of three independent processes), model load about 7.3 seconds, zero RKNN errors at runtime. This is a field note fr…

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