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# 准备您的模型

> 为在 Qualcomm Dragonwing IoT 平台上部署准备 AI 模型。使用 AI Hub、QAIRT SDK、AIMET 或 Edge Impulse 进行转换、量化、编译或微调。

这是[选择您的旅程](../topic/ai-ml-developer-workflow)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。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="使用 AI Hub 优化 AI 模型" icon="download" href="../topic/ai-hub">
    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。
  </Card>

  <Card title="使用 Qualcomm AI Runtime SDK 优化 AI 模型" icon="gears" href="../topic/qairt">
    使用 Qualcomm AI Runtime（QAIRT）SDK 在本地转换、量化和编译您自己的模型。
  </Card>

  <Card title="使用 Qualcomm AI Model Efficiency Toolkit（AIMET）恢复精度" icon="sliders" href="../topic/aimet">
    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。
  </Card>

  <Card title="使用 Edge Impulse 通过自定义数据微调 AI 模型" icon="bullseye" href="../topic/edge-impulse">
    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。
  </Card>
</CardGroup>

<Note>
  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](../topic/ai-hub#try-a-preoptimized-model)，直接跳到[运行推理](../map/use-available-frameworks-and-runtimes)。
</Note>