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坐标更新！EASY EAI灵眸科技研发中心完成升级扩容2026-08-10 09:25
2026年8月，EASY-EAI灵眸科技广州研发中心新地址正式启用。新址导航：广东省广州市黄埔区智造谷创新园D栋1501空间升级，效能跃迁此次迁址，旨在进一步夯实我们的全栈式服务能力。依托更完善的研发与测试环境，我们将持续为客户输出高成熟度的嵌入式AI方案。增添多台可靠性实验设备，显著降低产品试错成本。增添批量/转产产线，大幅缩短项目交付周期。通过严格的供应 -
瑞芯微RV1126B开发板（EASY-EAI-PI2） AI模型部署2026-08-08 14:23
1.AI模型部署DeepSeek-R1，是幻方量化旗下AI公司深度求索（DeepSeek）研发的推理模型。DeepSeek-R1采用强化学习进行后训练，旨在提升推理能力，尤其擅长数学、代码和自然语言推理等复杂任务。作为国产AI大数据模型的代表，凭借其卓越的推理能力和高效的文本生成技术，在全球人工智能领域引发广泛关注。本文主要说明DeepSeek-R1如何离线运行在EASY-EAI-PI2(RV11 -
瑞芯微RV1126B开发板（EASY-EAI-PI2） AI模型转换2026-08-08 11:28
1.AI模型转换本章主要说明如何实现HuggingFace格式的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）如何转换为RKLLM模型，目前支持的模型包括Deepseek、LLaMA,Qwen,Qwen2,Phi-2,Phi-3,ChatGLM3,Gemma,InternLM2和MiniCPM等，本章以Deepseek-R1为例。本章主要说明如何 -
瑞芯微RV1126B开发板（EASY-EAI-PI2） 开发环境搭建2026-08-07 15:05
1.固件下载【百度网盘】链接：https://pan.baidu.com/s/1j-JbU1Rs7lvskIRwF-8hQw?pwd=1234提取码：1234网盘中的固件如下所示：固件包下载完成后，解压，得到以下文件夹。点进去会发现有2个文件夹和2个脚本。检查rockdev，若有内容缺失，请重新下载固件。完整的rockdev有以下内容：然后从tools开始一 -
瑞芯微RV1126B开发板（EASY-EAI-PI2） RKLLM大模型介绍2026-08-07 09:58
1.RKLLM简介1.1RKLLM工具链介绍1.1.1RKLLM-Toolkit功能介绍RKLLM-Toolkit是为用户提供在计算机上进行大语言模型的量化、转换的开发套件。通过该工具提供的Python接口可以便捷地完成以下功能：1）模型转换：支持将HuggingFace和GGUF格式的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）转换为RKLL -
瑞芯微RV1126B开发板（EASY-EAI-PI2） yolov5训练部署教程2026-08-06 14:33
1.Yolov5简介YOLOv5模型是Ultralytics公司于2020年6月9日公开发布的。YOLOv5模型是基于YOLOv3模型基础上改进而来的，有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个模型。YOLOv5相比YOLOv4而言，在检测平均精度降低不多的基础上，具有均值权重文件更小，训练时间和推理速度更短的特点。YOLOv5的网 -
瑞芯微RV1126B开发板（EASY-EAI-PI2） resnet50训练部署教程2026-08-06 10:21
1.Resnet50简介ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出，获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在 -
瑞芯微RV1126B开发板（EASY-EAI-PI2） 模型部署示例2026-08-05 14:39
1.模型部署示例介绍本小节展示yolov5模型的在EASYEAIPI2的部署过程，该模型仅经过简单训练供示例使用，不保证模型精度。2.准备工作2.1硬件准备需准备EASYEAIPI2开发板，Type-C数据线、网线。可以基于MobaXterm的ssh远程桌面登录调试。首先使用网线把EASYEAIPI2的千兆以太网接口与连着路由LAN口的交换机或者路由器的LA -
瑞芯微RV1126B开发板（EASY-EAI-PI2）模型转换教程示例2026-08-05 11:43
1.模型转换为RKNNEASYEAIMonster支持.rknn后缀的模型的评估及运行，对于常见的tensorflow、tensroflowlite、caffe、darknet、onnx和Pytorch模型都可以通过我们提供的toolkit工具将其转换至rknn模型，而对于其他框架训练出来的模型，也可以先将其转至onnx模型再转换为rknn模型。模型转换操作 -
瑞芯微RV1126B开发板（EASY-EAI-PI2） 模型转换环境搭建2026-08-04 14:39
1.概述模型转换环境搭建流程如下所示:2.下载模型转换工具为了保证模型转换工具顺利运行，请下载网盘里“06.AI算法开发/01.rknn-toolkit2模型转换工具/rknn-toolkit2-v2.3.2/rknn-toolkit2/docker/docker_image/rknn-toolkit2-v2.3.2-cp38-docker.tar.gz”。