在嵌入式平台上安装人工智能大模型的推理框架
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简介：
本项目致力于研究与开发适用于资源受限的嵌入式设备的人工智能大模型推理框架，旨在实现高效、低功耗地运行复杂AI任务。
MNN（Mobile Neural Network）是阿里巴巴开源的深度学习推理引擎，具有以下显著优势：
1. 轻量级：设计目标为高效且占用资源少，适合在移动设备及嵌入式系统上运行。
2. 高性能：通过优化算子性能，并支持CPU、GPU和NPU等多种硬件，加速模型推理过程。
3. 通用性：兼容多种主流深度学习框架（如TensorFlow、Caffe、ONNX等）以及网络结构（如CNN、RNN、GAN等），方便进行模型迁移与使用。
4. 易用性：提供详尽的文档和示例，配备高效的图像处理模块，简化开发流程。
5. 实时推理能力：能在移动端实现高效实时推理，适用于需要快速响应的应用场景。
6. 支持训练功能：除了支持模型推理外，MNN还具备模型训练的能力，增强了其功能性。
这些优势使得MNN在移动设备和边缘计算领域得到了广泛应用。
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