6TOPS 边缘计算盒子上 YOLOv8 模型快速部署步骤

6TOPS边缘计算盒子（以万物纵横DA060R/RK3588芯片为例）主要支持以下AI框架：通过瑞芯微RKNN Toolkit 2工具链，可将主流框架模型转换为RKNN格式进行高效推理，同时兼容多种原生框架与运行时环境。

一、核心支持框架（通过RKNN转换部署）

二、原生支持与工具链

1. RKNN Toolkit 2：瑞芯微官方模型转换与部署工具，提供Python/C++ API，支持INT4/INT8/INT16/FP16混合精度量化优化

2. RKLLM：针对Transformer架构优化的LLM专用工具链，支持Gemma、ChatGLM、Qwen、Phi等轻量级大模型部署

3. Android NNAPI：适配安卓系统的原生AI推理接口

4. ONNX Runtime：可直接运行ONNX模型，与RKNN加速互补

三、万物纵横DA060R专属特性

内置6TOPS NPU（三核架构，每核2TOPS），支持INT4/INT8/INT16/FP16/BF16混合精度计算

支持OpenCV、ISP图像处理库，实现端到端视觉应用开发

兼容Docker容器、Node-RED，支持模型的快速部署与管理

适配YOLOv5/v8/v10、ResNet、MobileNet等主流预训练模型，可高效运行人脸识别、行为检测、烟火识别等算法

四、其他6TOPS边缘计算盒子（如RK3576系列）补充支持

部分厂商产品额外支持PaddlePaddle原生部署与Darknet直接推理

支持自定义算子开发，适配特殊网络结构需求

兼容ROS2机器人操作系统，适合AIoT与机器人应用场景

五、总结

6TOPS边缘计算盒子（特别是基于瑞芯微芯片的产品）形成了以RKNN为核心，兼容TensorFlow、PyTorch、ONNX、Caffe、Darknet等主流框架的完整生态。通过模型转换工具链，开发者可轻松迁移现有模型至边缘设备，实现低延迟、高并发的AI推理应用，满足智慧安防、工业视觉、智能零售等多场景需求。