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这是选择您的旅程流程中的准备您的模型步骤。在模型能够在 Qualcomm 硬件上高效运行之前，需要先将其转换为可执行格式，并且针对 Hexagon NPU（HTP）量化为受支持的精度。Qualcomm 提供多种工具，可用于下载预优化模型、转换和编译您自己的模型、使用自定义数据进行微调，或恢复因量化而损失的精度。 请选择与您的起点相匹配的工具。

使用 AI Hub 优化 AI 模型

下载预优化模型，或上传您自己的模型，通过 Qualcomm AI Hub 在云端完成编译、转换和量化。

使用 Qualcomm AI Runtime SDK 优化 AI 模型

使用 Qualcomm AI Runtime（QAIRT）SDK 在本地转换、量化和编译您自己的模型。

使用 Qualcomm AI Model Efficiency Toolkit（AIMET）恢复精度

使用训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）恢复量化过程中损失的精度。

使用 Edge Impulse 通过自定义数据微调 AI 模型

使用 Edge Impulse，基于您自己的音频、图像和传感器数据构建、训练或微调模型。
已经拥有可直接运行的模型？您可以从 AI Hub 下载预优化的 LiteRT 模型，直接跳到运行推理。