工控重磅|望獲實(shí)時(shí)Linux系統(tǒng)與大語(yǔ)言模型深度融合,開(kāi)創(chuàng)實(shí)時(shí)智能無(wú)限可能!
工控重磅|望獲實(shí)時(shí)Linux系統(tǒng)與大語(yǔ)言模型深度融合,開(kāi)創(chuàng)實(shí)時(shí)智能無(wú)限可能!
大語(yǔ)言模型的崛起為智能化應(yīng)用開(kāi)辟了新的可能性。借助深度學(xué)習(xí)技術(shù),這些模型能夠理解和生成自然語(yǔ)言,處理復(fù)雜的文本和語(yǔ)義信息。這使得它們?cè)谥T如人機(jī)問(wèn)答、內(nèi)容生成和數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。在實(shí)時(shí)控制領(lǐng)域,大語(yǔ)言模型能夠顯著提升控制系統(tǒng)的智能化水平,確保實(shí)時(shí)性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的人機(jī)交互,為具身機(jī)器人、智能駕駛等對(duì)實(shí)時(shí)性和智能化有強(qiáng)烈需求的場(chǎng)景提供理想的解決方案。
然而,大語(yǔ)言模型在與傳統(tǒng)實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)結(jié)合時(shí)面臨挑戰(zhàn)。首先,模型的部署及推理需要豐富的生態(tài)支持,以便在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中有效運(yùn)行。其次,在推理過(guò)程中,大語(yǔ)言模型會(huì)占用大量的系統(tǒng)資源,這導(dǎo)致實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的性能下降,無(wú)法滿(mǎn)足對(duì)快速響應(yīng)的嚴(yán)格要求。
望獲實(shí)時(shí)Linux系統(tǒng)有效解決了上述問(wèn)題,提供微秒級(jí)的實(shí)時(shí)性能(系統(tǒng)最大延遲<10微秒,支持EtherCAT125微秒周期同步),同時(shí)與Linux生態(tài)系統(tǒng)完全兼容,使開(kāi)發(fā)者能夠快速集成大語(yǔ)言模型及相關(guān)應(yīng)用。通過(guò)豐富的生態(tài)工具和庫(kù),望獲實(shí)時(shí)Linux系統(tǒng)顯著降低了開(kāi)發(fā)和部署的復(fù)雜性。此外,其資源隔離機(jī)制確保實(shí)時(shí)任務(wù)與大語(yǔ)言模型之間的有效隔離,實(shí)現(xiàn)了微秒級(jí)實(shí)時(shí)性與智能化應(yīng)用的并存。
圖:望獲實(shí)時(shí)Linux+大模型案例
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硬件平臺(tái):京博航友善NanoPC-T6開(kāi)發(fā)板(瑞芯微RK3588)
操作系統(tǒng):望獲實(shí)時(shí)Linux系統(tǒng)
大模型:Qwen-1.8千問(wèn)大語(yǔ)言模型
方案簡(jiǎn)介:
Qwen是阿里巴巴研發(fā)的多模態(tài)大語(yǔ)言模型,具備自然語(yǔ)言理解、文本生成和視覺(jué)理解等多種能力,經(jīng)過(guò)大規(guī)模多語(yǔ)言數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練和高質(zhì)量微調(diào)。本案例使用Gradio框架展示訓(xùn)練好的Qwen模型, Gradio是一個(gè)基于FastAPI和Svelte構(gòu)建的簡(jiǎn)易Web UI開(kāi)發(fā)框架,適合快速部署和展示大語(yǔ)言模型。
應(yīng)用場(chǎng)景:
基于望獲實(shí)時(shí)Linux系統(tǒng)的微秒級(jí)實(shí)時(shí)性和RK3588的6 TOPS算力,該方案滿(mǎn)足工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域?qū)?shí)時(shí)性和智能化的需求,廣泛適用于工業(yè)智能化、服務(wù)機(jī)器人、智能家居和醫(yī)療健康等場(chǎng)景。

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