MLHelium
1.0.0
Expérimentez avec ML en utilisant des instructions vectorielles d'hélium. Il s'appuie sur CMSIS-DSP, mais quelques noyaux supplémentaires peuvent être fournis par cette bibliothèque lorsqu'ils ne sont pas disponibles dans CMSIS-DSP.
Ce n'est pas un nouveau cadre ML. Ce ne sont que quelques exemples pour démontrer que pour les réseaux simples, CMSIS-DSP peut suffire (mais nécessite plus de travail).
Cette bibliothèque ne se concentre que de petits réseaux dans le but d'exiger le minimum de dépendances pour exécuter un modèle.
Si vous avez besoin de noyaux entièrement quantifiés et / ou d'utilisation d'un NPU ARM pour Cortex-M, veuillez utiliser TensorFlow Lite pour Micro et CMSIS-NN.
Le modèle doit être écrit en C (en appelant les noyaux requis). Aucune conversion automatique de TensorFlow ou Pytorch n'est fournie.
Un script est fourni pour faciliter l'exportation des poids du python et les utiliser du C.
La licence est Apache à l'exception de certains exemples qui ont été adaptés d'autres référentiels GitHub et peuvent utiliser d'autres licences (comme le MIT).
Voici une vidéo du Tinyllama à 50 MHz sur Cortex-M55:
