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# 准备您的模型

> 准备一个用于在 Qualcomm Dragonwing 物联网平台上部署的 AI 模型。使用 AI Hub、QAIRT SDK、AIMET 或 Edge Impulse 对其进行转换、量化、编译或微调。

这是[选择您的旅程](../topic/ai-ml-developer-workflow)流程中的**准备您的模型**步骤。在模型能够在 Qualcomm 硬件上高效运行之前,需要将其转换为可执行格式,并且对于 Hexagon NPU (HTP),还需将其量化为支持的精度。Qualcomm 提供多种工具,可用于下载预优化模型、转换和编译您自己的模型、使用自定义数据进行微调,或恢复因量化而损失的精度。

请选择与您的起点相匹配的工具。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="使用 AI Hub 优化 AI 模型" icon="download" href="../topic/ai-hub">
    下载预优化模型,或自带模型并通过 Qualcomm AI Hub 在云端进行编译、转换和量化。
  </Card>

  <Card title="使用 Qualcomm AI Runtime SDK 优化 AI 模型" icon="gears" href="../topic/qairt">
    使用 Qualcomm AI Runtime (QAIRT) SDK 在本地转换、量化和编译您自己的模型。
  </Card>

  <Card title="使用 Qualcomm AI Model Efficiency Toolkit (AIMET) 恢复精度" icon="sliders" href="../topic/aimet">
    使用训练后量化 (PTQ) 和量化感知训练 (QAT) 恢复量化过程中损失的精度。
  </Card>

  <Card title="使用 Edge Impulse 通过自定义数据微调 AI 模型" icon="bullseye" href="../topic/edge-impulse">
    使用 Edge Impulse,基于您自己的音频、图像和传感器数据构建、训练或微调模型。
  </Card>
</CardGroup>

<Note>
  已经有可直接运行的模型?您可以从 AI Hub 下载[预优化 LiteRT 模型](../topic/ai-hub#try-a-preoptimized-model),然后直接跳到[运行推理](../map/use-available-frameworks-and-runtimes)。
</Note>