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• RT-AK: RT-Thread AI Kit，RT-Thread AI 套件。

RT-AK 是 RT-Thread AI 团队为 RT-Thread 实时操作系统所开发的 AI 套件，能够将 AI 模型一键部署到 RT-Thread 项目中。

开发者既能够使用 RT-AK 提供的 API 进行业务代码开发，又能在目标平台上获极致优化的性能，从而更简单便捷地开发端侧 AI 应用程序。

在 RT-AK 支持下，仅需要一行命令，即可将 AI 模型部署到 RT-Thread 系统中：

$ python aitools.py --model xxx...

要进一步了解如何使用框架，请查阅 ./RT-AK/README.md 中的演示示例部分。

我们致力于降低嵌入式 AI 落地的难度和门槛

RT-AK 运行环境支持：

Build Type	Status	Artifacts
Windows 10
Ubuntu 18.04
Mac	-

RT-AK 之插件支持：

Build Type	Status	Artifacts
STM32		RT-AK 之 STM32 插件快速上手文档
K210		RT-AK之K210插件快速上手文档
-	-	-

其中 STM32 与 K210 原厂均有有提供模型优化（量化）操作，

但是在 RT-AK 中，仅有 K210 插件支持量化操作，STM32 插件尚未集成量化功能

注意：

• 在使用 STM32 插件之前，如需要进行整型计算，需要将模型提前量化好，否则就是用浮点进行计算。
• 在使用 K210 插件之前，神经网络模型必须是原始模型，确保其没有经过量化。如有需要，量化该过程将会在插件内部自动执行。

详细请看文档说明

• RT-AK常见问题解答

• RT-Thread 社区论坛

• QQ群: 807401653

• 公众号： RTThread 物联网操作系统

  

• 商业合作：平台支持、AI 解决方案定制等请联系 [email protected]

对项目内部细节感兴趣的开发人员，在 RT-AK/documents 文件夹中有更多技术文档，欢迎贡献文档、示例工程及平台支持包(独立仓库)

• RT-AK常见问题解答.md

• RT-AK代码贡献手册.md

• RT-AK开发手册.md

• RT-AK快速上手.md | English

• RT-AK关于模型补充说明.md

• RT-Thread编程指南.pdf