こんにちは、NXPコミュニティの皆さん、
私は KW45B41Z-EVK (Cortex-M33)向けのエッジAIアプリケーションを開発しており 、このボード上で機械学習モデルを展開する際にアドバイスをいただきたいです。
KW45 SDKにはデフォルトでeIQ/TFLMミドルウェアが含まれていないため、私の計画は以下の通りです:
モデルトレーニング:eIQ Time Series Studio(eIQ TSS)を用いて時系列データのnクラス分類モデルを訓練します。KW45はeIQ TSSのターゲットとしてリストされていないため、モデルをエクスポートするターゲットプラットフォームとしてFRDM-MCXN947(Cortex-M33)を選択しました。
ランタイムデプロイ:FRDM-MCXN947 SDKのmiddleware/eiq/tensorflow-liteフォルダを私のKW45 SDKプロジェクトにポートし、CMSIS-NNと連携させます。
私の質問:
MCXN947 SDKからKW45 SDKへのeIQ TFLMミドルウェアの移植は有効でサポートされている方法でしょうか?
eIQ TSSでFRDM-MCXN947を選択することは、KW45上で動作するモデルを生成するのに適していますか?
KW45B41Z-EVKにAI/MLを実装するための、他に推奨されるワークフローやネイティブなワークフローはありますか?
ご協力いただきありがとうございます!
NXPサポートチームおよびコミュニティの皆様、こんにちは。
この件についてフォローアップのためご連絡いたしました。現在のプロジェクトのスケジュール上、解決策を見つけることが非常に急務となっているためです。
NXPチームのどなたか、FRDM-MCXN947 SDKからKW45 SDKへのeIQ/TFLMミドルウェアの移植が有効でサポートされている回避策かどうか、簡単な確認をいただけませんか?推奨ワークフローについて簡単なガイダンスや確認があれば、自信を持って開発を進められるよう助かります。
お時間とご協力に、前もって感謝申し上げます!
こんにちは、 @Srushti_Mulimani さん。お元気でお過ごしでしょうか。
eIQ Time Series Studio (TSS) を使用している場合は、FRDM-MCXW71 からプロジェクトを移植することをお勧めします。eIQ TSSで公式にサポートされているターゲットであり、KW45ともソフトウェア互換性があります。両デバイスは同じCortex-M33コアアーキテクチャと似たメモリプロファイルを共有しているので、生成されるライブラリはあなたのハードウェアにかなり近いはずです。
FRDM-MCXN947のようにハードウェアプロファイルが大きく異なるデバイスをポーティング対象として使用する場合、両デバイス間の利用可能なRAMの違いや、MCXN947特有のNPU加速モデルの生成などにより互換性のないモデルを生成するリスクがあります。
お役に立てば幸いです!
よろしくお願いします、
ソフィア。