일반 소개
MNN(모바일 신경망)은 알리바바에서 개발한 효율적이고 가벼운 딥러닝 프레임워크로 모바일 기기에 최적화되어 있으며, 모바일 기기에서 빠른 추론이 가능할 뿐만 아니라 텍스트 생성, 이미지 생성, 오디오 처리 등 복합적인 작업을 지원합니다.MNN은 타오바오 등 여러 알리바바 애플리케이션에 통합되어 있습니다, 실시간 스트리밍, 짧은 동영상 캡처, 검색 추천, 제품 이미지 검색 등 70개 이상의 사용 시나리오를 포괄하는 타오바오, 티몰, 유쿠, 네일, 아이들피쉬 등 여러 알리바바 애플리케이션에 통합되었습니다.

기능 목록
- 멀티모달 지원텍스트 생성, 이미지 생성, 오디오 처리 등 다양한 작업을 지원합니다.
- CPU 추론 최적화모바일 디바이스에서 뛰어난 CPU 추론 성능을 달성합니다.
- 경량 프레임워크이 프레임워크는 가볍고 모바일 디바이스의 리소스 제약에 적합하도록 설계되었습니다.
- 널리 사용됨다양한 비즈니스 시나리오를 포괄하는 Alibaba의 여러 애플리케이션에 통합되어 있습니다.
- 오픈 소스간편한 통합과 2차 개발을 위해 전체 오픈 소스 코드와 문서가 제공됩니다.
도움말 사용
설치 프로세스
- 다운로드 및 설치GitHub 리포지토리에서 프로젝트 코드를 복제합니다.
git clone https://github.com/alibaba/MNN.git cd MNN
2. **编译项目**:根据项目提供的README文档,配置编译环境并编译项目。
```bash
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
- Android 애플리케이션에 통합컴파일된 라이브러리 파일을 수정하여 안드로이드 프로젝트에 통합합니다.
build.gradle
파일을 구성할 수 있습니다.
사용법
멀티모달 기능
MNN은 텍스트 생성, 이미지 생성, 오디오 처리 등 다양한 멀티모달 작업을 지원합니다. 다음은 이러한 기능을 사용하는 방법의 예시입니다:
- 텍스트 생성사전 학습된 언어 모델을 사용한 텍스트 생성.
import MNN interpreter = MNN.Interpreter("text_model.mnn") session = interpreter.createSession() input_tensor = interpreter.getSessionInput(session) # 输入文本进行预处理 input_data = preprocess_text("输入文本") input_tensor.copyFrom(input_data) interpreter.runSession(session) output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session) output_data = output_tensor.copyToHostTensor() result = postprocess_text(output_data) print(result)
- 이미지 생성사전 학습된 생성 모델을 사용한 이미지 생성.
import MNN interpreter = MNN.Interpreter("image_model.mnn") session = interpreter.createSession() input_tensor = interpreter.getSessionInput(session) # 输入数据进行预处理 input_data = preprocess_image("输入图像") input_tensor.copyFrom(input_data) interpreter.runSession(session) output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session) output_data = output_tensor.copyToHostTensor() result = postprocess_image(output_data) print(result)
- 오디오 처리사전 학습된 오디오 모델을 사용하여 오디오 생성 또는 처리.
import MNN interpreter = MNN.Interpreter("audio_model.mnn") session = interpreter.createSession() input_tensor = interpreter.getSessionInput(session) # 输入音频数据进行预处理 input_data = preprocess_audio("输入音频") input_tensor.copyFrom(input_data) interpreter.runSession(session) output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session) output_data = output_tensor.copyToHostTensor() result = postprocess_audio(output_data) print(result)
세부 운영 절차
- 추론 인스턴스 만들기: MNN 모델을 초기화하고 추론 세션을 생성합니다.
import MNN interpreter = MNN.Interpreter("model.mnn") session = interpreter.createSession()
- 입력 데이터 전처리모델 유형에 따라 입력 데이터를 사전 처리합니다.
input_tensor = interpreter.getSessionInput(session) input_data = preprocess_data("输入数据") input_tensor.copyFrom(input_data)
- 경영진 추론: 추론을 위해 세션을 실행합니다.
interpreter.runSession(session)
- 출력 데이터 후처리: 출력을 가져와서 후처리합니다.
output_tensor = interpreter.getSessionOutput(session) output_data = output_tensor.copyToHostTensor() result = postprocess_data(output_data) print(result)
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