MLHelium
1.0.0
Experimente con ML usando instrucciones de vector de helio. Se basa en CMSIS-DSP, pero esta biblioteca puede proporcionar algunos núcleos adicionales cuando no está disponible en CMSIS-DSP.
No es un nuevo marco ML. Es solo algunos ejemplos para demostrar que para redes simples, CMSIS-DSP puede ser suficiente (pero requiere más trabajo).
Esta biblioteca solo está enfocando pequeñas redes con el objetivo de requerir el mínimo de dependencias para ejecutar un modelo.
Si necesita núcleos completamente cuantizados y/o el uso de una NPU ARM para Cortex-M, use TensorFlow Lite para Micro y CMSIS-NN.
El modelo debe escribirse en C (llamando a los núcleos requeridos). No se proporciona una conversión automática de TensorFlow o Pytorch.
Se proporciona un script para facilitar la exportación de los pesos del pitón y usarlos de la C.
La licencia es apache, excepto por algunos ejemplos que se han adaptado de otros repositorios de GitHub y pueden usar otras licencias (como MIT).
Aquí hay un video del Tinyllama a 50 MHz en Cortex-M55:
