diff --git a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-BOX-MTSDK-1.3.0/AIBOX-ASR.md b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-BOX-MTSDK-1.3.0/AIBOX-ASR.md index efc0f1b5840a25264f7025bf3b9e2733ea7084be..656dcc056da0f744e9ef9458e70010ef9730f989 100644 --- a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-BOX-MTSDK-1.3.0/AIBOX-ASR.md +++ b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-BOX-MTSDK-1.3.0/AIBOX-ASR.md @@ -14,7 +14,6 @@ > 本产品基于E300芯片搭建的AIBOX； -[TOC] # 目录说明 diff --git a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-BOX-MTSDK-1.3.0/AIBOX-TTS.md b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-BOX-MTSDK-1.3.0/AIBOX-TTS.md index 4d6e90cce61f4231a22fd7feb0eadb52fd21a4ed..4dd7a9761dc794459b4edc485d49f4877c13b964 100644 --- a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-BOX-MTSDK-1.3.0/AIBOX-TTS.md +++ b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-BOX-MTSDK-1.3.0/AIBOX-TTS.md @@ -2,74 +2,80 @@ logo

摩尔线程-AIBOX

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TTS安装指引

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TTS 环境搭建与使用指引

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lastAuthor：Pierce.Cai

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lastAuthor：Pierce.Cai

lastDate：2025-08-11

+> 本文档介绍基于 E300 芯片搭建的 AIBOX 设备上，TTS（语音合成）环境的完整搭建与测试流程。 +# 环境要求 +| 项目 | 要求 | +| ---- | ---- | +| 硬件 | AIBOX 设备（E300 芯片，aarch64 架构） | +| 系统 | Linux（aarch64） | +| 网络 | 可访问互联网（用于下载依赖包） | - -> 本产品基于E300芯片搭建的AIBOX； - -[TOC] - -# 安装miniconda +# 安装 Miniconda ```shell curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh && ./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -一路回车到底 +chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh +./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh ``` -# 配置conda环境变量 +> 安装过程中按提示操作，一路回车接受默认配置即可。 + +# 配置 conda 环境变量 ```shell -export PATH=/home/kevin/miniconda3/bin:$PATH -source ~/.bashrc +export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH conda init source ~/.bashrc ``` -# 创建TTS conda 环境 +> 安装路径以实际为准，默认安装到用户主目录下的 `miniconda3`。 -```shell -conda create -n tts python==3.8.20 -``` - -# 激活conda tts 环境 +# 创建并激活 TTS 环境 ```shell +# 创建 Python 3.8 虚拟环境 +conda create -n tts python=3.8.20 + +# 激活环境 conda activate tts ``` -# 下载TTS依赖包 +# 下载 TTS 依赖包 -``` +从官方发布渠道获取模型依赖包并解压： + +```shell wget https://mt-vaas-web.tos-cn-beijing.volces.com/tts/litetts/mt_litetts_v4d.tar tar -xvf mt_litetts_v4d.tar && cd mt_litetts ``` -# 配置pip 使用清华源加速 +# 配置 pip 国内镜像源 -``` +```shell pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple ``` +# 安装 Python 依赖 +在 `mt_litetts` 目录下执行： -# 安装python 依赖 - -``` +```shell pip install -r requirements.txt ``` -# 测试合成 +# 测试语音合成 -``` -python inference_zh.py "君不见黄河之水天上来,奔流到海不复回。君不见高堂明镜悲白发，朝如青丝暮成雪。" +```shell +python inference_zh.py "君不见黄河之水天上来，奔流到海不复回。君不见高堂明镜悲白发，朝如青丝暮成雪。" ``` +> 合成成功后，会在当前目录生成对应的音频文件。 diff --git a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- ASR.md b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- ASR.md index 74315d1689fa98070ca3831090e88811f75d1ffb..5ca62c0cf8263e784d8bf5a04b446709192df22d 100644 --- a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- ASR.md +++ b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- ASR.md @@ -15,7 +15,6 @@ > 本产品基于E300芯片搭建的AIBOOK； > -[TOC] # 目录说明 @@ -185,14 +184,16 @@ docker logs -f local_asr_server ```shell curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh && ./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -一路回车到底 +chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh +./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh ``` +> 安装过程中按提示操作，一路回车接受默认配置即可。 + ## 配置conda环境变量 ```shell -export PATH=/home/kevin/miniconda3/bin:$PATH +export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH source ~/.bashrc conda init source ~/.bashrc @@ -201,7 +202,7 @@ source ~/.bashrc ## 创建ASR conda 环境 ```shell -conda create -n asr python==3.8.20 +conda create -n asr python=3.8.20 ``` ## 激活conda asr 环境 @@ -236,15 +237,19 @@ cd samples/python/ pip install -r requirements_client.txt ``` -## 测试合成 +## 测试识别 ```shell # 进入工作目录 cd ${WorkDir}/samples/python/ python funasr_wss_client.py --host ${YOUR_SERVER_IP} --port ${YOUR_SERVER_PORT} --mode 2pass --audio_in test.wav -如： -python funasr_wss_client.py --host 127.0.0.1 --port 10095 --mode 2pass --audio_in ../audio/asr_example.wav +``` + +示例（本机默认端口）： + +```shell +python funasr_wss_client.py --host 127.0.0.1 --port 10095 --mode 2pass --audio_in ../audio/asr_example.wav ``` ## 测试结果 diff --git a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- TTS.md b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- TTS.md index 966e1481dffec3f0340d4246155a394b72c86b04..0869c17972e8491409e6107db1d25f0b926e95ef 100644 --- a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- TTS.md +++ b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- TTS.md @@ -15,20 +15,21 @@ > 本产品基于E300芯片搭建的AIBOOK； > -[TOC] # 安装miniconda ```shell curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh && ./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -一路回车到底 +chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh +./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh ``` +> 安装过程中按提示操作，一路回车接受默认配置即可。 + # 配置conda环境变量 ```shell -export PATH=/home/kevin/miniconda3/bin:$PATH +export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH source ~/.bashrc conda init source ~/.bashrc @@ -37,7 +38,7 @@ source ~/.bashrc # 创建TTS conda 环境 ```shell -conda create -n tts python==3.8.20 +conda create -n tts python=3.8.20 ``` # 激活conda tts 环境 diff --git a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- TorchMusa_animate-anything.md b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- TorchMusa_animate-anything.md index af4eefe25ba5d2540b10d4fb93efea0c40ceba08..fdb40ef45abca10cefed4b172558c910f903ea56 100644 --- a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- TorchMusa_animate-anything.md +++ b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- TorchMusa_animate-anything.md @@ -15,20 +15,21 @@ > 基于 Ubuntu 22.04 ARM64 base包 E300芯片搭建的AIBOOK； -[TOC] # 安装miniconda ```shell curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh && ./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh -一路回车到底 +chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh +./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh ``` +> 安装过程中按提示操作，一路回车接受默认配置即可。 + # 配置conda环境变量 ```shell -export PATH=/home/kevin/miniconda3/bin:$PATH +export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH source ~/.bashrc conda init source ~/.bashrc @@ -37,10 +38,10 @@ source ~/.bashrc # 创建animate_anithings_musa conda 环境 ```shell -conda create -n animate_anithings_musa python==3.10 +conda create -n animate_anithings_musa python=3.10 ``` -# 激活conda troch_musa环境 +# 激活conda animate_anithings_musa 环境 ```shell conda activate animate_anithings_musa @@ -98,7 +99,7 @@ git clone https://github.com/alibaba/animate-anything.git ## 修改requirements.txt -==由于我们在安装musa_torch python已经安装了一些依赖文件，此处删除不必要的部分== +**由于安装 musa_torch 相关依赖时已经安装了部分依赖，此处删除不必要的部分** ### 修改前： @@ -149,17 +150,17 @@ imageio[ffmpeg] ## 安装依赖 -```shel +```shell pip install -r requirements.txt ``` ## 手动安装decord -因为decord 官方并未提供python on arm64 的版本，因些需要手动来安装 +因为decord 官方并未提供 python on arm64 的版本，因此需要手动来安装 ### 下载decord源码 -```shel +```shell git clone https://github.com/dmlc/decord.git ``` diff --git a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- VC.md b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- VC.md index b0edee627da75bb587969b3cd2eab720cb7f56c7..a10bc578ecb60e3b4f3f23190b97437c3b7f36ea 100644 --- a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- VC.md +++ b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- VC.md @@ -16,12 +16,16 @@ > 本产品基于E300芯片搭建的AIBOOK； > -[TOC] # 目录说明 为了方便后续操作，我们先约定一个工作目录。在接下来的指引中，我们将用 `${WorkDir}` 表示这个目录的路径。请您在开始前先创建好该目录，并确保后续所有操作都在此目录下进行。 +```shell +# 创建并进入工作目录 +mkdir -p ${WorkDir} && cd ${WorkDir} +``` + # 更新apt包 ```shell diff --git a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- yolo-GPU.md b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- yolo-GPU.md index 314aaa1669275ee143ff537b414fe76075bfe49d..fcbf2146745e68dabb97ccaeae727ab10c50cca6 100644 --- a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- yolo-GPU.md +++ b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- yolo-GPU.md @@ -9,7 +9,6 @@

lastDate：2025-08-20

-[TOC] # 安装miniconda diff --git a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- yolo-NPU.md b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- yolo-NPU.md index 9f767095826c87bedcb866ef82b7a4244d3d952f..3826a4981b41e3ec70cd6bb45e084b687c66d028 100644 --- a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- yolo-NPU.md +++ b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.2.0/AIBOOK- yolo-NPU.md @@ -9,7 +9,6 @@

lastDate：2025-09-19

-[TOC] # 安装miniconda diff --git "a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.3.0/AIBOOK-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" "b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.3.0/AIBOOK-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" index 20307befe18abb7ae6a30025fe9a673b08c0e50d..83332e0070e36c6508dd9f7ba4425b3fe0634749 100644 --- "a/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.3.0/AIBOOK-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" +++ "b/thirdparty/skynoon/user_cases/AI-Book-MTSDK-1.3.0/AIBOOK-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" @@ -125,7 +125,7 @@ chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh && ./Miniconda3-latest-Linux-aarch64 # 配置conda环境变量 ```shell -export PATH=/home/kevin/miniconda3/bin:$PATH # 配置时/home/kevin/miniconda3/bin该路径请根据自身情况填写 +export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH # 请根据实际安装路径填写 source ~/.bashrc conda init source ~/.bashrc @@ -372,7 +372,7 @@ git clone https://www.modelscope.cn/hiruyun/gptq-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B.git > **PS：启动命令在32G运行内存环境下运行** > -> - 若再32G以下运行，需要自行调整上下文的长度 +> - 若在32G以下运行，需要自行调整上下文的长度 > > - 若调配参数仍然出现OOM情况，请点击[扩充虚拟内存](#扩充虚拟内存) diff --git "a/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035-llama.cpp\346\216\250\347\220\206\345\244\247\346\250\241\345\236\213-CPU.md" "b/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035-llama.cpp\346\216\250\347\220\206\345\244\247\346\250\241\345\236\213-CPU.md" index 5b65c027fe42f9c2ead9c8a01c91e6c6bfa33e94..fcb92b46ac70fb5fad6dd029d4a80e234d58153f 100644 --- "a/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035-llama.cpp\346\216\250\347\220\206\345\244\247\346\250\241\345\236\213-CPU.md" +++ "b/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035-llama.cpp\346\216\250\347\220\206\345\244\247\346\250\241\345\236\213-CPU.md" @@ -85,7 +85,7 @@ chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh && ./Miniconda3-latest-Linux-aarch64 # 配置conda环境变量 ```shell -export PATH=/home/kevin/miniconda3/bin:$PATH # 配置时/home/kevin/miniconda3/bin该路径请根据自身情况填写 +export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH # 请根据实际安装路径填写 source ~/.bashrc conda init source ~/.bashrc @@ -114,7 +114,7 @@ pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ```shell sudo apt update -sudo apt install -y install cmake git-lfs +sudo apt install -y cmake git-lfs ``` # 拉取llama.cpp源码 @@ -128,7 +128,7 @@ git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp ```bash cd llama.cpp -rm -rf build # 如果已购建需要重新构建的haul，请先清理旧的构建[可选] +rm -rf build # 如果已有旧的构建产物需要重新构建，请先清理旧的构建目录[可选] cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DGGML_OPENMP=ON -DGGML_NATIVE=ON -DLLAMA_CURL=OFF cmake --build build --config Release -j 12 ``` @@ -361,7 +361,7 @@ export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 下载大模型 git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GPTQ-Int4 -# 实际下载地址会被自动重定向到 https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen3-30B-A3 +# 实际下载地址会被自动重定向到 https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen1.5-7B # 如未自动替换 https://hf-mirror.com/请手动执行下面 #fatal: unable to access 'https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GPTQ-Int4/': Failed to connect to huggingface.co port 443 after 133994 ms: Connection timed out git clone https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GPTQ-Int4 @@ -369,7 +369,7 @@ git clone https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct-GPTQ-Int4 # 返回上一级目录 cd .. -# 查看工作目录 输出> llama.cp llm_models +# 查看工作目录 输出> llama.cpp llm_models ls ``` @@ -537,7 +537,7 @@ mkdir llm_models && cd llm_models export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 下载大模型 -git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B +git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B # 实际下载地址会被自动重定向到 https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen1.5-7B # 如未自动替换 https://hf-mirror.com/请手动执行下面 #fatal: unable to access 'https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B/': Failed to connect to huggingface.co port 443 after 133994 ms: Connection timed out @@ -546,7 +546,7 @@ git clone https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen1.5-7B # 返回上一级目录 cd .. -# 查看工作目录 输出> llama.cp llm_models +# 查看工作目录 输出> llama.cpp llm_models ls ``` @@ -647,7 +647,7 @@ $ taskset -c 0-11 ./build/bin/llama-bench -m ~/llamacpp/llm_models/Qwen1.5-7B/Qw ```bash taskset -c 0-9 ./build/bin/llama-cli -m ../llm_models/Qwen1.5-7B/Qwen1.5-7B-Q4_0.gguf -# ---若果内存不足---------------- +# ---若内存不足---------------- Loading model... /ggml_aligned_malloc: insufficient memory (attempted to allocate 16384.00 MB) ggml_backend_cpu_buffer_type_alloc_buffer: failed to allocate buffer of size 17179869184 alloc_tensor_range: failed to allocate CPU buffer of size 17179869184 @@ -655,7 +655,7 @@ llama_init_from_model: failed to initialize the context: failed to allocate buff common_init_result: failed to create context with model '../llm_models/Qwen1.5-7B/Qwen1.5-7B-Q4_0.gguf' common_init_from_params: failed to create context with model '../llm_models/Qwen1.5-7B/Qwen1.5-7B-Q4_0.gguf' Segmentation fault (core dumped) -# ---若果内存不足---------------- +# ---若内存不足---------------- # 显式限制上下文长度 使用 -c 或 --ctx-size 参数设置一个较小的上下文长度，比如 2048 或 4096： taskset -c 0-9 ./build/bin/llama-cli \ @@ -699,7 +699,7 @@ available commands: ```bash taskset -c 0-9 ./build/bin/llama-cli -m ../llm_models/Qwen1.5-7B/Qwen1.5-7B-Q4_K_M.gguf -# ---若果内存不足---------------- +# ---若内存不足---------------- Loading model... -ggml_aligned_malloc: insufficient memory (attempted to allocate 16384.00 MB) ggml_backend_cpu_buffer_type_alloc_buffer: failed to allocate buffer of size 17179869184 alloc_tensor_range: failed to allocate CPU buffer of size 17179869184 @@ -707,7 +707,7 @@ llama_init_from_model: failed to initialize the context: failed to allocate buff common_init_result: failed to create context with model '../llm_models/Qwen1.5-7B/Qwen1.5-7B-Q4_K_M.gguf' common_init_from_params: failed to create context with model '../llm_models/Qwen1.5-7B/Qwen1.5-7B-Q4_K_M.gguf' Segmentation fault (core dumped) -# ---若果内存不足---------------- +# ---若内存不足---------------- # 显式限制上下文长度 使用 -c 或 --ctx-size 参数设置一个较小的上下文长度，比如 2048 或 4096： taskset -c 0-9 ./build/bin/llama-cli \ diff --git "a/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" "b/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" index 9564383ec82e2696f99807c5da7c32cce9389737..dd09fd27bfe3b369a0fd0cff65008b24e07dfdeb 100644 --- "a/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" +++ "b/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" @@ -48,7 +48,7 @@ lrwxrwxrwx 1 root root 10 Dec 24 15:08 musa -> musa-4.1.2/ drwxr-xr-x 13 root root 4096 Feb 4 16:27 musa-4.1.2/ ``` -## 安装musa(若不满足) +## 安装musa(若不满足) > **请先解锁桌面！** > @@ -96,7 +96,7 @@ chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh && ./Miniconda3-latest-Linux-aarch64 # 配置conda环境变量 ```shell -export PATH=/home/kevin/miniconda3/bin:$PATH # 配置时/home/kevin/miniconda3/bin该路径请根据自身情况填写 +export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH # 请根据实际安装路径填写 source ~/.bashrc conda init source ~/.bashrc @@ -399,7 +399,7 @@ git clone https://www.modelscope.cn/hiruyun/gptq-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B.git > **PS：启动命令在32G运行内存环境下运行** > -> - 若再32G以下运行，需要自行调整上下文的长度 +> - 若在32G以下运行，需要自行调整上下文的长度 > > - 若调配参数仍然出现OOM情况，请点击[扩充虚拟内存](#扩充虚拟内存) diff --git "a/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.4.0/T035-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" "b/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.4.0/T035-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" index 9e29b01e876919857c519ef9dc3043304e073fe8..efa9be2f6111128b0ba9f0d56648cdcd28c04282 100644 --- "a/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.4.0/T035-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" +++ "b/thirdparty/skynoon/user_cases/T035EVB-MTSDK-1.4.0/T035-vllm-musa\350\277\233\350\241\214\345\244\247\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206.md" @@ -97,7 +97,7 @@ acec6fa02cdb5f4bac25b67ae747ebd6 torch_musa-2.9.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl cb27831c2fce50dda90c4cbd7779f261 vllm_musa-1.4.2+m1000-cp310-cp310-linux_aarch64.whl ``` -## 安装musa(若不满足) +## 安装musa(若不满足) > **请先解锁桌面！** > @@ -130,7 +130,7 @@ chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh && ./Miniconda3-latest-Linux-aarch64 # 配置conda环境变量 ```shell -export PATH=/home/kevin/miniconda3/bin:$PATH # 配置时/home/kevin/miniconda3/bin该路径请根据自身情况填写 +export PATH=~/miniconda3/bin:$PATH # 请根据实际安装路径填写 source ~/.bashrc conda init source ~/.bashrc diff --git "a/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035_EVB_I2S_Codec\350\260\203\350\257\225\345\217\202\350\200\203.md" "b/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035_EVB_I2S_Codec\350\260\203\350\257\225\345\217\202\350\200\203.md" index 8dccf1197fbf38a819dbb0fe4bcbed3349223241..7d4153dc3f80af017a8958d59005b3d5609b532e 100644 --- "a/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035_EVB_I2S_Codec\350\260\203\350\257\225\345\217\202\350\200\203.md" +++ "b/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.3.0/T035_EVB_I2S_Codec\350\260\203\350\257\225\345\217\202\350\200\203.md" @@ -10,7 +10,6 @@

lastAuthor：Mark.tan

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wechat：15818674510

lastDate：2026-02-11

@@ -115,13 +114,13 @@ ASoC框架下的音频设备驱动程序分为几类可复用的组件驱动程 -## Setp1: 移植驱动 +## Step1: 移植驱动 移植厂家给的Codec驱动文件sn6040.h和sn6040.c到m1000-linux-kernel/sound/soc/codecs目录下. -## Setp2: 添加编译配置开关 +## Step2: 添加编译配置开关 在m1000-linux-kernel/sound/soc/codecs/Kconfig添加 @@ -144,7 +143,7 @@ obj-$(CONFIG_SND_SOC_SN6040) += snd-soc-sn6040.o -## Setp3: I2C PinCtrl +## Step3: I2C PinCtrl 以I2C5为例，在m1000-aimodule.dts添加，我这里以pin143,pin144脚做为I2C5配置，如果是其它请参考pinctrl配置文档来配置. @@ -157,7 +156,7 @@ obj-$(CONFIG_SND_SOC_SN6040) += snd-soc-sn6040.o -## Setp4: 设备树节点配置 +## Step4: 设备树节点配置 在m1000-aimodule.dts中I2C5添加添加sn6040设备节点. @@ -172,7 +171,7 @@ obj-$(CONFIG_SND_SOC_SN6040) += snd-soc-sn6040.o #sound-dai-cells = <0>; compatible = "senarytech,sn6040-codec"; reg = <0x33>; - #通过GPIO来检测耳机，如果是Codec内部寄存器查询可以不要. 正常是做到manchie驱动中. + #通过GPIO来检测耳机，如果是Codec内部寄存器查询可以不要. 正常是做到machine驱动中. headset-gpios = <&gpio_peri MT_GPIO_GLB_NO(122) GPIO_ACTIVE_HIGH>; status = "okay"; }; @@ -188,7 +187,7 @@ Platform类驱动程序包括音频DMA引擎驱动程序，数字音频 接口 M1000的平台驱动原厂已经写好，只需要配置I2S pinctrl和MCLK即可. -## Setp1: I2S PinCtrl +## Step1: I2S PinCtrl 以I2S5 为例使用pin127 pin128 pin129 pin130脚，在m1000-aimodule.dts中配置. @@ -227,7 +226,7 @@ M1000的平台驱动原厂已经写好，只需要配置I2S pinctrl和MCLK即可 ``` -## Setp2: pinctrl引用 +## Step2: pinctrl引用 在i2s节点中引用pinctrl @@ -239,7 +238,7 @@ M1000的平台驱动原厂已经写好，只需要配置I2S pinctrl和MCLK即可 }; ``` -## Setp3: MCLK使用 +## Step3: MCLK使用 有些audio codec需要MCLK来工作。SoC 的单个 GPIO 口复用为MCLK时钟输出。通常 audio codec预期MCLK为BCLK的倍数，通常为采样率的倍数。 @@ -386,7 +385,7 @@ MODULE_LICENSE("GPL v2"); -# Manchine驱动 +# Machine驱动 Machine 驱动在 ASoC 框架中起到“胶水”作用，负责将 **Platform 驱动**（如 I2S、DMA）和 **Codec 驱动**（如 SN6040）绑定在一起，形成一个完整的 ALSA 声卡设备。它通常包括： @@ -442,11 +441,11 @@ simple-audio-card驱动程序常常可以作为专门的machine类驱动程序 以sn6040 codec修改m1000 machine驱动为例. -### Setp1: 复制代码 +### Step1: 复制代码 复制sound/soc/m1000/m1000_snd_card_rt5672_drv.c为m1000_snd_card_sn6040_drv.c. -### Setp2: 修改snd_soc_card_m1000结构 +### Step2: 修改snd_soc_card_m1000结构 ```c static struct snd_soc_card snd_soc_card_m1000 = { @@ -466,7 +465,7 @@ static struct snd_soc_card snd_soc_card_m1000 = { }; ``` -### Setp3：修改dai +### Step3：修改dai ```c //指定cpu/codec/platform dai，codec需要指定dai名称必须跟codec驱动保存一致. @@ -495,7 +494,7 @@ static struct snd_soc_dai_link m1000_dailinks[] = { ``` -### Setp4：修改Codec 初始化回调 +### Step4：修改Codec 初始化回调 如果要在machine驱动中添加耳机检测，可以在m1000_sn6040_codec_init创建相应的jack. @@ -529,7 +528,7 @@ static struct snd_soc_jack_pin m1000_headset_pins[] = { ``` -### Setp5：修改DAI 操作函数 +### Step5：修改DAI 操作函数 在hw_params里设置采样，codec时钟相关的. 如果codec需要动态MCLK也可以在这里在处理. @@ -540,7 +539,7 @@ static struct snd_soc_jack_pin m1000_headset_pins[] = { ``` -### Setp6：配置设备树节点 +### Step6：配置设备树节点 ``` // Machine 驱动节点 @@ -553,7 +552,7 @@ m1000-sn6040-sound { }; ``` -### Setp7：添加编译配置 +### Step7：添加编译配置 在 `sound/soc/m1000/Kconfig` 中添加： diff --git "a/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.4.0/T035_EVB_\345\205\263\351\227\255GUI\347\225\214\351\235\242.md" "b/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.4.0/T035_EVB_\345\205\263\351\227\255GUI\347\225\214\351\235\242.md" index 5d58fc63e31f347eaa21861addf13bf595af1d04..b143a288aada5b71f2848327c4d33e0af98104ed 100644 --- "a/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.4.0/T035_EVB_\345\205\263\351\227\255GUI\347\225\214\351\235\242.md" +++ "b/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.4.0/T035_EVB_\345\205\263\351\227\255GUI\347\225\214\351\235\242.md" @@ -59,36 +59,13 @@ sudo update-initramfs -u sudo reboot ``` -# 验证配置 - -## 检查内存使用情况 - -重启后，可以通过以下命令验证内存节省效果： - -```bash -# 查看内存使用情况 -free -h - -# 查看系统启动时间（确认是否为新启动） -uptime -``` - -## 检查服务状态 - -```bash -# 确认GDM3服务已禁用 -systemctl is-enabled gdm3 - -``` - # 系统回退方案 如果需要重新启用图形界面： ```bash # 启用GDM3服务 -sudo systemctl enable gdm3 -sudo systemctl start gdm3 +sudo dpkg-reconfigure gdm3 # 删除或注释GPU配置文件 sudo rm /etc/modprobe.d/mtgpu.conf diff --git "a/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.5.0/T035_DSI\347\202\271LVDS\345\261\217\345\217\202\350\200\203.md" "b/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.5.0/T035_DSI\347\202\271LVDS\345\261\217\345\217\202\350\200\203.md" index 65adb67fc71433032ca0818761910cbff1652e51..2c2cb7a90cd22cfbbaa9341cddc9e67385f78564 100644 --- "a/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.5.0/T035_DSI\347\202\271LVDS\345\261\217\345\217\202\350\200\203.md" +++ "b/thirdparty/skynoon/user_manuals/T035EVB-MTSDK-1.5.0/T035_DSI\347\202\271LVDS\345\261\217\345\217\202\350\200\203.md" @@ -12,6 +12,22 @@ ------ + + +1.5.0点lvds屏patch: + +通过网盘分享的文件：DSI点LVDS屏.rar +链接: https://pan.baidu.com/s/1w-_eiAvRMCdeFVKOSZF6PA 提取码: 6sph + + + +GM8775C资料包: + +通过网盘分享的文件：GM8775C资料.rar +链接: https://pan.baidu.com/s/14jCQDLF6axfg1mxldXe4cQ 提取码: 1qym + + + ## 功能描述 DSI（Display Serial Interface）是由 MIPI（Mobile Industry Processor Interface）联盟制定的高速串行显示接口标准，专为移动设备、嵌入式系统及高性能显示设备设计。DSI 提供了一种高效、低功耗的图像数据传输方式，广泛应用于以下领域：