摘要：NPU模型部署必看！
第一期公开课中，高通技术公司的讲师团队带来了终端侧AI技术前沿与AI工具链解析，针对大家在开发过程中遇到的典型问题进行在线解析：
Q1：Qualcomm AI Stack 里有没有实用工具能提升模型在手机端的推理速度？
A： Qualcomm AI Stack工具链非常完善，无论是浮点模型（FP16）还是定点模型（INT4/8/16），都能灵活选择不同量化精度，以提升端侧运行速度。同时还提供多种功耗模式（burst、pauseable、default），方便开发者在不同性能需求下灵活调优。
Q2：从模型转换到最终在NPU上跑起来，哪一步最容易踩坑？
A： 模型转换是最关键的一步。若算子不被支持，就需要替换，这会比较耗时。建议开发者提前查看 Qualcomm Runtime 文档 中的算子列表。同时，量化模型时一定要准备足够的样本数据（几百到几千条），否则容易出现精度问题。
Q3：有没有转换好的大模型可以直接下载？
A： 可以前往Hugging Face (https://huggingface.co/qualcomm) 或模型广场 (https://www.aidevhome.com/data/models/) 下载，目前已经开放了包括 Qwen 2-7B、Phi-3.5、Stable Diffusion 1.5 等主流大语言和视觉模型，开发者可直接调用使用。
可以发现，端侧AI模型部署其实并不难，关键在于熟练使用高通AI工具链。第二期公开课将聚焦骁龙AI PC应用开发，带来玩转QAI AppBuilder的详细指南，帮助开发者快速掌握在PC上开发和部署AI应用的核心技巧。
直播时间
11月5日（周三）晚20:00正式开讲。
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本期看点
本期分享由 高通技术公司（中国） 高级资深工程师 吴占伟主讲，作为QAI AppBuilder 工具的核心创造者与主要维护者，他带领团队从设计到迭代，持续推动工具开发，致力于帮助开发者降低AI技术门槛、通过更短的路径实现AI模型在端侧高效部署。
无论你是参赛选手、AI开发者，还是AI爱好者，只要你对端侧AI应用感兴趣，都能从本系列课程中获取灵感和实操技巧，让创意更快变为现实。
课程亮点
一站式了解 QAI AppBuilder 框架与功能
全面解析工具的设计理念与核心模块，帮助开发者快速掌握端侧AI应用的高效构建逻辑。无论是模型部署还是应用开发，都能从整体架构中找到切入点，提升开发效率。
实战演示：环境配置到模型部署
课程将基于GitHub官方指南，逐步演示环境搭建、示例代码运行及GitHub典型案例操作。课程中还将分享几个与QAI AppBuilder配套使用的工具，以及在骁龙AI PC上开发GUI应用时常用的开发环境。为开发者提供全流程参考，轻松实现“零阻力”开发体验。
支持多类型AI模型的集成应用
详细讲解如何在QAI AppBuilder中部署大型语言模型（LLM）、经典计算机视觉模型（CV）以及大型视觉模型（LVM）。覆盖多场景应用，主力开发者轻松应对多样化的AI项目需求。
模型转换命令全公开
导师将分享将已有模型转换为可在NPU上运行的核心命令，帮助开发者打通从模型设计到实机运行的“最后一公里”。分享常见注意事项与优化技巧，让部署更高效、精度更可靠。
专家在线答疑，助力开发者突破瓶颈
直播设有深度答疑环节，来自高通技术公司的专家将针对模型部署、工具使用及优化问题进行专业解答，帮助开发者解决参赛过程中的关键难题。
答疑论坛
除了直播答疑外，本次大赛特设官方答疑论坛。如果你在参赛过程中遇到任何问题，或者想了解工具链、模型部署、赛程安排等相关信息，都可以直接在论坛发帖提问，大赛技术团队和工作人员会为你提供专业解答。
系列公开课中的经典问题也将同步上线论坛【AI大赛】专区
AI落地，从“端”开始
点击官网即可报名，也可扫描海报二维码一键参赛。
查看报名&作品提交操作指南【插入报名指南推文链接】，手把手教你快速完成报名和初赛作品提交，轻松上手，直通大赛！
【大赛官网】
第三期公开课将于 11月12日 线上开讲，导师将演示在Android设备上利用QAI AppBuilder部署CV模型和调用本地NPU上的大型语言模型，并讲解ONNX Runtime在骁龙AI PC平台上的通用部署方法，干货满满，不容错过！
