APLUX-AidLux

摘要： （原创作者@CSDN_伊利丹~怒风） 环境准备 手机 测试手机型号：Redmi K60 Pro 处理器：第二代骁龙8移动--8gen2 运行内存：8.0GB ，LPDDR5X-8400，67.0 GB/s 摄像头：前置16MP+后置50MP+8MP+2MP AI算力：NPU 48Tops INT8 阅读全文

摘要： (原创作者@CSDN_伊利丹~怒风) 环境准备 手机 测试手机型号：Redmi K60 Pro 处理器：第二代骁龙8移动--8gen2 运行内存：8.0GB ，LPDDR5X-8400，67.0 GB/s 摄像头：前置16MP+后置50MP+8MP+2MP AI算力：NPU 48Tops INT8 阅读全文

摘要： （原创作者@CSDN_伊利丹~怒风） 环境准备 手机 测试手机型号：Redmi K60 Pro 处理器：第二代骁龙8移动--8gen2 运行内存：8.0GB ，LPDDR5X-8400，67.0 GB/s 摄像头：前置16MP+后置50MP+8MP+2MP AI算力：NPU 48Tops INT8 阅读全文

摘要： （原创作者@CSDN_伊利丹~怒风） 前言 在边缘计算与 AI 深度融合的时代，硬件平台的算力释放与模型部署效率正成为技术落地的关键支点。高通 QCS8550 作为集成 48TOPS AI 算力的旗舰级芯片，其 4nm 制程工艺与 Hexagon 神经网络处理单元，为轻量化 AI 模型推理提供了强大 阅读全文

摘要： （原创作者：CSDN_伊利丹~怒风） 前言： 在当今科技飞速发展的时代，边缘计算和人工智能的融合正推动着众多领域的创新变革。而在这一进程中，硬件平台的性能起着至关重要的作用。今天，我们将聚焦于一款强大的硬件 —— 高通 QCS8550，探索如何在其上部署热门的 Yolov8 模型。 高通 QCS85 阅读全文

摘要： 一、硬件准备 设备：高通芯片的手机或者平板（建议选用骁龙8以上芯片） 内存：大于16G（方便运行更大参数的大模型） 存储：根据不同大小的模型预留足够即可 二、部署教程 说明：本教程使用的设备是8GEN2芯片的手机，部署的模型为deepseek-r1:7b 步骤： 1.下载并安装AidLux 在端侧A 阅读全文

摘要： 在不同型号的手机或平板上后台运行Aidlux 一、鸿蒙/HarmonyOS手机与平板 二、小米手机与平板 三、OPPO手机与平板 四、vivo手机与平板 一、鸿蒙/HarmonyOS手机与平板 （系统版本有差异，但操作原理相通） 第一步：点击设置——应用和服务——应用启动管理： 第二步：将AidLu 阅读全文