正文
边缘 AI 部署的关键不是把模型文件复制到设备上，而是把训练输出、量化策略、编译参数、运行时依赖和现场验证指标串成稳定流程。
建议先在开发机固定输入尺寸、算子版本和预处理逻辑，再进入板端转换与性能分析。对检测、分割和位姿估计任务，需要同时记录延迟、吞吐、显存、功耗和误检样本。
EOS 工具链会围绕示例工程、模型版本、日志采集和回滚策略组织部署资料，帮助开发者更快定位模型、驱动和业务节点之间的边界问题。
技术文章
边缘 AI 模型部署：从训练模型到板端推理
梳理量化、编译、性能分析与部署验证流程，降低端侧落地成本。