SL2600 入门指南
设置开发板，运行您的第一个边缘 AI 示例。
图像分类
在 SL2600 NPU 上使用分类模型识别并标注图像。
目标检测
在 SL2600 NPU 上使用 YOLO 查找并定位图像中的目标。
自带模型
使用 Torq 编译器转换您自己的模型，并在 SL2600 NPU 上运行。
SL1600 快速开始
设置开发板，运行您的第一个边缘 AI 示例。
图像分类
在 SL1600 NPU 上使用分类模型识别并标注图像。
目标检测
在 SL1600 NPU 上使用 YOLO 查找并定位图像中的目标。
语音转文本
使用 Whisper 和 Moonshine 在设备端将语音转写为文本。
文本转语音
使用 Piper 在设备端将文字转换为自然的语音。
嵌入向量
了解文本嵌入的原理，并在 Synaptics Astra 设备上本地生成嵌入。
AI 文本助手
构建一个利用设备端嵌入挑选答案的问答助手。
AI 工具调用
通过工具调用，让设备端 AI 模型控制 LED 和系统功能。
大型语言模型
在 Astra 上本地运行小型大语言模型。
自带模型
使用 SyNAP 工具包编译您自己的模型，并在 SL1600 NPU 上运行。
使用 C++ 进行 NPU 加速
使用 SyNAP 框架构建在 NPU 上运行模型的 C++ 应用。
修改 SyNAP 框架
修改 SyNAP 框架，构建您自己的 C++ 推理应用。
构建 llama-cpp Python wheel
在开发板上构建 llama-cpp-python，用 Python 进行本地 LLM 推理。
Astra 上的 LLM
使用 llama.cpp 在 Astra Machina 上本地运行 TinyLlama。
交叉编译 LLM
在主机上为 Astra Machina 交叉编译 llama.cpp。
Astra上的VLM
使用 llama.cpp 运行能理解图像和文本的视觉语言模型。
在 Astra 上运行 Llamafile
以单个 llamafile 可执行文件在 Astra 上运行 Llama 3.2 1B。
Whisper 语音转文本
使用 whisper.cpp 在设备端转写 WAV 文件。
Whisper 流式处理
使用 whisper.cpp 实时转写麦克风音频。
YOLO 模型基准测试
在 Astra 上测量预训练 YOLO 模型的推理速度。
Roboflow 自定义 YOLO11
使用 Roboflow 微调用于 PPE 检测的 YOLO11，并部署到 Astra。
用于边缘计算的 Ultralytics YOLO
导出 Ultralytics YOLOv8 姿态模型，并为 Astra NPU 编译。
评估模型兼容性
无需硬件，即可评估您的模型与 SR100 NPU 的兼容性。
评估视觉模型
在 Hugging Face Space 中评估面向 SR 系列 MCU 的预优化视觉模型。
Torq 简介
Torq 边缘 AI 平台概述：在 SL2610 NPU 上运行神经网络。
SyNAP 简介
了解 SyNAP 工具包的功能，以及它如何在 Astra NPU 和 GPU 上运行模型。
SyNAP 推理
运行开发板预装的预编译示例模型和应用。
SyNAP 模型编译
将 TFLite、ONNX 等模型编译为针对 NPU 优化的 SyNAP 模型。
SyNAP 转换元文件
使用 YAML 元文件自定义数据布局、量化、预处理和委托。
SyNAP 模型量化
将模型量化为 8 位或 16 位，使其在 NPU 上高效运行。
SyNAP 框架 API
使用 SyNAP Network 类在 C++ 中运行预编译网络。
SyNAP Android 应用程序
通过 JNI 在 Android 应用中使用 SyNAP，实现零拷贝 NPU 推理。
SyNAP JIT 编译
通过即时编译直接运行 TensorFlow Lite 模型。
SyNAP NPU 算子
NPU 支持的神经网络算子、张量类型和执行引擎。
SyNAP 统计和使用
通过 sysfs 监控 NPU 使用情况和推理统计信息 。
