MLHelium

Mlhelium

ヘリウムベクトル命令を使用してMLを試します。 CMSIS-DSPに依存していますが、CMSIS-DSPで利用できない場合、このライブラリはいくつかの追加のカーネルを提供できます。

新しいMLフレームワークではありません。単純なネットワークの場合、CMSIS-DSPで十分である可能性があることを実証するのはほんの一例です（ただし、より多くの作業が必要です）。

このライブラリは、モデルを実行するために最小限の依存関係を要求することを目的として、小さなネットワークにのみ焦点を合わせています。

完全に量子化されたカーネルや皮質-MのARM NPUの使用が必要な場合は、MicroおよびCMSIS-NNにTensorflow Liteを使用してください。

モデルはCで記述する必要があります（必要なカーネルを呼び出すことで）。 TensorflowまたはPytorchからの自動変換は提供されていません。

スクリプトが提供され、Pythonから重量を簡単にエクスポートし、Cから使用することができます。

ライセンスは、他のGitHubリポジトリから適応し、他のライセンス（MITなど）を使用する場合があるいくつかの例を除き、Apacheです。

これは、cortex-M55の50 MHzのTinyllamaのビデオです。

tinyllama_int8_f32_an552_final.mp4