AI开发初体验:昇腾加持,OrangePi AIpro 开发板

慈云数据 6个月前 (05-30) 技术支持 35 0

文章目录

  • 一、前言
  • 二、板子介绍
    • 2.1 拆箱
    • 2.2 板子规格
      • 2.2.1 常规项目
      • 2.2.2 扩展项目
      • 2.2.3 操作系统
      • 2.3 点板画面
      • 三、AI程序初体验
        • 3.1 新奇的地方
        • 3.2 运行第一个AI程序
          • 3.2.1 硬件连接
          • 3.2.2 串口连接
          • 3.2.3 开启外部IP端口
          • 3.2.4 查询板子IP地址
          • 3.2.5 了解 juypter lab 启动脚本
            • (1)samples 目录
            • (2)查看 start\_notebook.sh 脚本
            • 3.2.6 启动 juypter lab
            • 3.2.7 登入 juypter lab 开发环境
            • 3.2.8 编译、运行AI程序:01-yolov5
            • 3.3 其他例子
              • 3.3.1 文字识别:02-ocr
              • 3.3.2 图像分类:03-resnet
              • 3.3.3 制作卡通图片:05-cartoonGAN\_picture
              • 四、篇尾

                一、前言

                因为工作需要,以及个人兴趣,本人经常购买开发板进行调试、学习,但具备AI计算的开发板,本人尚未体验过,究其原因,是因为自觉知识储备可能无法胜任AI的开发工作。然而,在体验了OrangePi AIpro 开发板之后,却大大改变了我的看法——AI时代,真的已经来临!

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                二、板子介绍

                OrangePi AIpro 开发板是香橙派联合华为精心打造的高性能 AI 开发板,其内置华为昇腾 AI 处理器,作为国产AI 芯片翘楚,实乃开发板的一大亮点!

                2.1 拆箱

                • 拆开包装,可见板子设计的相当精巧,裸板尺寸仅107*68mm,重量仅82克,搭配小巧的收纳盒,非常方便携带。而板子的小巧体积,也方便用做产品的原型开发,或直接用作二次开发。

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                  2.2 板子规格

                  个人看法,从下列规格参数,从其接口数量和种类之多,可体会到 OrangePi AIpro 是一片相当不错的开发板,可应付日常开发中遇到的各种IO场景,举几个例子:

                  • 例如存储接口,32M的spi flash,足以存储并运行linux 小系统;而SD卡槽和eMMc卡槽,则可应付日常电子产品的存储需求,例如8G到64GB的eMMc,被广泛应用于TV、投影、平板、机顶盒、行车记录等等。而M.2接口,则可以用于大容量的数据储存,例如个人云存储、安防摄像头、小型电脑。
                  • 又如 HDMI TX接口,对于开发非常方便,只需接上家里任一显示器,就可见到板子操作画面;而 MIPI CSI/DSI 接口,则可用于适配许多主流摄像头、显示屏。
                  • 再如,所具备的40 pin 扩展口,均有多种功能复用,除默认的GPIO外,还可可配置成UART、I2C、SPI、PWM 等接口。

                    2.2.1 常规项目

                    • 型号:OrangePi AIpro
                    • CPU:昇腾 4 核 64 位 Arm 处理器 + AI 处理器 (310B4)
                    • 算力:半精度 4 TFLOPS、整数精度:8 TOPS
                    • 内存 :8GB (另有16GB版本)
                    • 存储:板载 32MB 的 SPI Flash、具备SD卡槽、eMMc卡槽、 M.2接口( NVMe SSD 或 SATA SSD)
                    • 网络:千兆有线网口、支持2.4G 和 5G 双频 WIFI • BT4.2
                    • USB:2 个 USB3.0 Host 接口 、1 个 Type-C 接口
                    • 音频:1 个 3.5mm 耳机孔,支持音频输入输出、2 个 HDMI 音频输出
                    • 视频输入:2 个 MIPI CSI 2 Lane 接口
                    • 视频输出:2 个 HDMI 接口 、1 个 MIPI DSI 2 Lane 接口
                    • 电源输入:Type-C 供电(20V PD-65W 适配器,非常好用)

                      2.2.2 扩展项目

                      • 40 pin 扩展口:用于扩展 UART、I2C、SPI、PWM 和 GPIO 等接口
                      • 按键:1 个复位键,1 个关机键,1 个升级按键
                      • 拨码开关:2 个,可控制从 SD 卡、eMMC 或SSD 启动系统
                      • 风扇接口:支持 4 Pin 0.8mm 间距,12V PWM 散热风扇
                      • 电池接口:2 pin,2.54mm 间距,用于接 3 串电池,支持快充
                      • 串口:Micro USB 接口的调试串口(调试很方便)

                        2.2.3 操作系统

                        ubuntu系统相信大部分人都已经使用过,也是本人最熟悉的系统,而 openEuler 则是华为正式发布操作系统,绝对是花粉的不二之选!

                        • 支持 Ubuntu 22.04
                        • 支持 openEuler 22.03

                          2.3 点板画面

                          因为出厂已经刷好了Ubuntu 22.04的系统,所以,收到后,整个点板的过程,就非常简单了:

                          • 首先,接入20V的Type C接口电源线;
                          • 其次,连接上HDMI线到显示器,上电即可看到下图画面。
                          • 备注:下图中,本人还连接上了网线、以及无线键盘鼠标,如此就可以如同使用x86 Ubuntu系统一样,使用开发板了!

                            img

                            三、AI程序初体验

                            作为一名熟悉Linux驱动开发的博主,本想写一些驱动的章节,但想一想,这不是暴殄天物吗?如此一片国产AI开发板,自然要以推广AI的学习、体验、应用为主!

                            3.1 新奇的地方

                            如本文开头所述,本人之前从未接触过AI开发,而本人也是香橙派的老用户了,手上已有其他3片香橙派不同Soc的开发板。

                            以前的这些开发板,都是使用交叉编译,从未想过在开发板上编译、运行、调试应用程序

                            而 OrangePi AIpro 开发板,就是这么做的(虽然它也支持交叉编译),究其原因,如下:

                            • 因存在昇腾AI处理器,不仅可以支持代码开发和编译,同时还可以运行AI应用程序、进行训练脚本的迁移、开发、调试。
                            • 而在交叉编译服务器上,因不具备昇腾AI处理器,仅能用于代码开发、编译等不依赖于昇腾AI处理器的开发活动(例如ATC模型转换、算子、离线或在线的推理和训练、应用程序的纯代码开发)。

                              3.2 运行第一个AI程序

                              在运行AI程序前,我们需要先准备开发和运行环境,参照着 OrangePi AIpro 开发板的用户手册,可以很方便的完成平台搭建。因本人库存的屏幕太小,仅有7寸,不太方便直接在7寸屏上操作,所以,下面的实验,本人稍作了一些改动,省去了让开发板连接HDMI显示器的步骤,供大家参考。

                              3.2.1 硬件连接

                              • 串口:使用对应接口USB线(需购买),连接开发板MicroUSB 接口和 PC 的USB口,可看到设备管理器中多出了一个CH343的USB转串口设备。
                              • 电源:使用开发板套件的20V PD-65W 适配器即可,用TypeC口连接到开板,给板子供电。
                              • 网口:连接到自己的路由器上,需要能上网,因为后面需要安装许多软件工具,以及开启Samba、Web端口。

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                                3.2.2 串口连接

                                因板子直接提供了MicroUSB串口,使得连线非常简单,连上MicroUSB线之后,按下图设置好串口,即可登录。

                                • 默认用户名: HwHiAiUswer
                                • 默认密码:Mind@123
                                • root密码:Mind@123

                                  image

                                  3.2.3 开启外部IP端口

                                  • 开启端口,需要首先安装 ufw 防火墙,并设置相关规则
                                  • 关于端口,因AI应用程序的编译、运行依赖于 juypter lab(一个基于web浏览器的程序),而默认程序的运行地址端口为 127.0.0.1:8888,所以,如果不是在本机运行浏览器,而是想通过局域网访问的话,就需要开启对外的8888端口。
                                    (1)获取root权限
                                    (base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~$ sudo su
                                    [sudo] password for HwHiAiUser: 
                                    (2)安装防火墙
                                    (base) root@orangepiaipro:/home/HwHiAiUser# apt install ufw
                                    (3)设置防火墙端口策略,开启对外8888端口
                                    (base) root@orangepiaipro:/home/HwHiAiUser# ufw allow 8888
                                    

                                    3.2.4 查询板子IP地址

                                    • 如下图,使用ifconfig命令,查询到 eth0 的IP地址为:192.168.5.21

                                      image

                                      3.2.5 了解 juypter lab 启动脚本

                                      juypter lab 可以简单把它看做是一个基于web的IDE,可以编辑、运行、调试本文所涉及的AI程序。

                                      (1)samples 目录
                                      • 进入如下samples目录,除了看到有9个AI Sample 程序外,还有一个 start_notebook.sh 脚本
                                        (base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~$ cd samples/notebooks/
                                        (base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/samples/notebooks$ ls
                                        01-yolov5              06-human_protein_map_classification
                                        02-ocr                 07-Unet++
                                        03-resnet              08-portrait_pictures
                                        04-image-HDR-enhance   09-speech-recognition
                                        05-cartoonGAN_picture  start_notebook.sh
                                        
                                        (2)查看 start_notebook.sh 脚本
                                        • 从下面启动脚本,可以获知 juypter lab的启动方式,我们需要以 --ip $1 的形式来启动,这样就不用外接一个显示器了,直接在PC上就可以通过 web浏览器来操作实验。
                                          (base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/samples/notebooks$ more start_notebook.sh 
                                          . /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
                                          export PYTHONPATH=/usr/local/Ascend/thirdpart/aarch64/acllite:$PYTHONPATH
                                          if [ $# -eq 1 ];then
                                              jupyter lab --ip $1 --allow-root --no-browser
                                          else
                                              jupyter lab --ip 127.0.0.1 --allow-root --no-browser
                                          fi
                                          (base) HwHiAiUser@orangepiaipro:~/samples/notebooks$ 
                                          

                                          3.2.6 启动 juypter lab

                                          • 如下图,执行 $ start_notebook.sh 192.168.5.21
                                          • 启动完成后,复制如图所示的 http地址字符串,填入到浏览器地址栏中,即可打开 jupyter lab

                                            image

                                            3.2.7 登入 juypter lab 开发环境

                                            • 如下图所示,将楼上复制的http地址字符串,填入到PC浏览器中,回车,即可登入 juypter lab 开发环境。
                                            • 此IDE环境的各个功能区布局,一目了然,非常简单。

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                                              3.2.8 编译、运行AI程序:01-yolov5

                                              YOLOv5 是系列中较为轻量的AI算法模型,适合在边缘设备部署,进行实时目标检测。这个程序,就如同一个 Helloworld,对于AI小白来说,很快便能联想到 AI应用程序的开发流程和应用场景。简单的说,这些开源的模型,或者算法,让AI应用开发工程师,可以跳过晦涩难懂的AI算法,直接进入AI模型的训练和AI应用开发阶段,如此,一扇大门,已为我们打开!

                                              如下图所示:

                                              1. 先点击,进入到 01-yolov5 项目目录,这是一个基于目标检测的AI程序。
                                              2. 双击 main.lpynb 文件,此文件是在 Jupyter Lab 中运行 该样例的文件,双击打开,在右侧窗口中会显示 main.ipynb 文件的内容,同时在编译运行后,还能显示运行结果。
                                              3. 点击貌似快进播放的按键,让项目restart编译运行。
                                              4. 若干秒后,即显示运行结果。

                                              image

                                              动态画面显示:

                                              img

                                              3.3 其他例子

                                              篇幅有限,不能将所有例子一一展示。最后,本人再抽出其中几个,分别是文字识别、图像分类和图像转化(卡通化),大家看看,它们是不是也非常有趣、非常实用呢?

                                              3.3.1 文字识别:02-ocr

                                              • 该AI程序可以解析出图片中的文字

                                                image

                                                3.3.2 图像分类:03-resnet

                                                • 如下演示,输入图片,以94%的可能性,识别为一只标准贵宾犬

                                                  image

                                                  3.3.3 制作卡通图片:05-cartoonGAN_picture

                                                  • 功能:使用cartoonGAN模型对输入图片进行卡通化处理。
                                                  • 转化前,如下图,是一张自然的风景照

                                                    image

                                                    • 转化后,如下图,已具备卡通图的风格

                                                      image

                                                      四、篇尾

                                                      首先,总体来说,这次 OrangePi AIpro 开发板的体验是非常棒的。所提供的样例程序,都是日常中使用非常多的,例如图像分类,文字识别,语音识别等。同时也还有许多 AI 模型,通过昇腾ATC工具转换后,即可在开发板上使用,样例是非常的丰富。

                                                      其次,基于本次体验,本人也能很快想到一些应用场景,可以作为后续的开发尝试,举个例子,如今我们拍照已经非常方便,但也导致了一个结果,相机里的照片实在太多,比如幼儿园的老师,小学的老师,都会拍摄很多学生日常的校园照片,但苦于分类,也不知道哪个学生拍的多,哪个学生拍得少(那可得留意下哦,否则家长很生气哦)。就此,就可以利用本平台,开发一个照片的AI分类程序,对照片人物进行识别,经过模型训练后,即可将输入的照片分类到各个学生名字的目录下,还能统计各学生的照片数量,可以提醒老师给那些缺乏关注的孩子多拍些照片,而经过云存储对接后,还可方便的分享给家长,这样的AI程序,是不是很棒呢?

                                                      最后,作为一名程序员,虽然生活中,AI虽然已被广泛应用,但亲身体验一番AI应用程序的开发后,那感觉还是大不一样!AI 的时代,真的到来了,开始步入了寻常百姓家!

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