大語言模型的崛起為智能化應(yīng)用開辟了新的可能性。借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，這些模型能夠理解和生成自然語言，處理復(fù)雜的文本和語義信息。這使得它們在諸如人機(jī)問答、內(nèi)容生成和數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的潛力。在實(shí)時控制領(lǐng)域，大語言模型能夠顯著提升控制系統(tǒng)的智能化水平，確保實(shí)時性的同時實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的人機(jī)交互，為具身機(jī)器人、智能駕駛等對實(shí)時性和智能化有強(qiáng)烈需求的場景提供理想的解決方案。

然而，大語言模型在與傳統(tǒng)實(shí)時操作系統(tǒng)結(jié)合時面臨挑戰(zhàn)。首先，模型的部署及推理需要豐富的生態(tài)支持，以便在不同的應(yīng)用場景中有效運(yùn)行。其次，在推理過程中，大語言模型會占用大量的系統(tǒng)資源，這導(dǎo)致實(shí)時操作系統(tǒng)的性能下降，無法滿足對快速響應(yīng)的嚴(yán)格要求。

望獲實(shí)時Linux系統(tǒng)有效解決了上述問題，提供微秒級的實(shí)時性能（系統(tǒng)最大延遲<10微秒，支持EtherCAT125微秒周期同步），同時與Linux生態(tài)系統(tǒng)完全兼容，使開發(fā)者能夠快速集成大語言模型及相關(guān)應(yīng)用。通過豐富的生態(tài)工具和庫，望獲實(shí)時Linux系統(tǒng)顯著降低了開發(fā)和部署的復(fù)雜性。此外，其資源隔離機(jī)制確保實(shí)時任務(wù)與大語言模型之間的有效隔離，實(shí)現(xiàn)了微秒級實(shí)時性與智能化應(yīng)用的并存。

硬件平臺：京博航友善NanoPC-T6開發(fā)板（瑞芯微RK3588）

操作系統(tǒng)：望獲實(shí)時Linux系統(tǒng)

大模型：Qwen-1.8千問大語言模型

方案簡介：

Qwen是阿里巴巴研發(fā)的多模態(tài)大語言模型，具備自然語言理解、文本生成和視覺理解等多種能力，經(jīng)過大規(guī)模多語言數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練和高質(zhì)量微調(diào)。本案例使用Gradio框架展示訓(xùn)練好的Qwen模型, Gradio是一個基于FastAPI和Svelte構(gòu)建的簡易Web UI開發(fā)框架，適合快速部署和展示大語言模型。

應(yīng)用場景：

基于望獲實(shí)時Linux系統(tǒng)的微秒級實(shí)時性和RK3588的6 TOPS算力，該方案滿足工業(yè)和商業(yè)領(lǐng)域?qū)?shí)時性和智能化的需求，廣泛適用于工業(yè)智能化、服務(wù)機(jī)器人、智能家居和醫(yī)療健康等場景。

審核編輯 黃宇