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假定你拿到了一块联网但没挂🪜的 rk3588 板子，配置 Ubuntu24.04，要部署 rknn 模型

一般来讲模型要先转换成 onnx，onnx 再转换成 rknn，详见链接的文章。如何转 onnx 有空再写

目录

1. 配置 miniconda

 2. 配置 rknn 环境

3. 部署模型

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1. 配置 miniconda

打开 anaconda 官网，下载。亲测下载 anaconda 非常慢，所以选择了 miniconda

图省事也可以直接运行我的命令来下载：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh

下载好后得到一个 .sh 文件，运行：

chmod 777 Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh

接下来是 miniconda 的安装过程，依次输入：yes -> enter -> no，完成安装

配图是 anaconda 安装过程，别管

最后一步的安装路径要记住，默认是 /root/miniconda3

anaconda 最后一步要选 yes，miniconda 要选 no，很反人类。如果你不幸选错，恭喜你需要手动激活环境：

source /root/miniconda/bin/activate

激活后，命令行提示符应变为 (base)，表示 base 环境已激活。这时你可以正常使用 conda 命令

还可以让 miniconda 修改 shell 文件，这样每次新打开一个窗口都直接进入 base 环境：

conda init
source ~/.bashrc

装好后，就可以启动一个虚拟环境啦：

conda create -n rknn python=3.12 -y
conda activate rknn

注意用 python 3.12，后面都会用这个版本 

 2. 配置 rknn 环境

如果只能连国内网，下载官方 rknn toolkit 会慢到怀疑人生。建议下载 gitee 的仓库：rknn-toolkit: github迁移版本

而 gitee 仓库不支持 arm 架构，3588 板子是 arm，所以要再从官方仓库下载两个文件：rknn-toolkit: github迁移版本

下载里面的 arm64_requirements_cp312.txt 和 rknn_toolkit2-2.3.2-cp312....whl 到本机，再用 scp 传到 3588。如果不会 scp，问一下 ai

接下来用这两个文件来配置环境依赖，下面一个文件名用 tab 补全，懒得打

pip install -r arm64_requirements_cp312.txt
pip install rknn_toolkit2-2.3.2-cp312....whl

出现这个 warning 是正常的：

 

安装完成后就可以 infer 模型

3. 部署模型

由于我的 rknn 模型是 qwen2 转化过来的，所以还要装 transformers：

pip install transformers

接下来自己写一个 infer 的脚本，然后运行就可以啦