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Google 推出的轻量级 2.7 亿参数多模态语言模型，专为文本分类和数据提取等任务优化，具备快速微调能力。

针对 ImageNet 224x224 分辨率图像分类任务优化的量化 MobileNet V2 模型，采用 1.0 宽度乘数。

专为实时语音识别设计的高效自动语音识别模型，采用可变长度架构，支持最长 30 秒的 16kHz 单声道音频输入。

torq

针对 320x320 分辨率优化的 YOLOv8n 目标检测模型，在速度与精度之间实现平衡。

针对 320x320 分辨率优化的 YOLOv8s 目标检测模型，在速度与精度之间实现平衡。

Torq 边缘 AI 平台支持执行多种神经网络，并高效利用 NPU 加速。Torq 工具链和编译器可将模型从原始格式转换为针对目标 Torq NPU 优化的表示形式。在本教程中，您将学习如何自带模型，将其优化为适用于 Synaptics Astra SL261x 处理器，并测试模型推理速度。