Skip to main content

训练和部署您自己的AI模型

SenseCraft AI平台​

Seeed Studio SenseCraft AI平台是一个基于浏览器的AI解决方案。

它使用户能够轻松地训练和部署自己的模型到边缘设备上，提供无缝且用户友好的体验，让您只需几次点击就能直接在边缘设备上训练和部署自己的模型。

info

它的核心是一个开源项目，我们已经在GitHub上分享了它，并且也提供了开发方法。

开始训练模型​

我们首先进入SenseCraft AI部署网站，然后只需通过数据线将XIAO ESP32S3 Sense连接到您的PC即可立即开始使用。

步骤1. 安装XIAO ESP32S3 Sense扩展板​

首先，我们需要正确地将XIAO ESP32S3 Sense扩展板连接到XIAO。安装扩展板非常简单，您只需要将扩展板上的连接器与XIAO ESP32S3上的B2B连接器对齐，用力按下并听到"咔嗒"声，安装就完成了。

步骤2. 将XIAO连接到您的PC​

使用具有数据传输功能的数据线将XIAO连接到您的PC。

步骤3. 进入SenseCraft AI平台页面并连接XIAO​

点击下面的按钮进入SenseCraft AI平台主页。

SenseCraft AI平台

步骤4. 开始训练模型​

进入SenseCraft AI平台主页后，我们首先点击Training，然后选择Classification Type，为您的类别命名，最后选择XIAO ESP32S3 Sense。

然后，根据您对分类的要求，参考您的类别，点击Hold to Record。

这次，我选择了手势识别的要求来分类"12345"。

tip

拍摄图片：每个类别超过10张图片就可以了，越多越好。

数据收集完成后，我们在Training部分选择XIAO ESP32S3 Sense并点击Start Training。

训练完成后，我们可以通过实时预览看到我们的训练结果。

步骤5. 部署模型​

预览并确认训练的模型没问题后，我们选择Training Records，然后选择最近训练的模型（名为"ClassTrain"和"XIAO"）并点击Deploy to device。

成功部署到设备后，您将直接看到结果：

您已经成功训练了您的第一个ML模型！

info

如果您有更多时间，可以尝试使用您之前学过的Output操作。

待办事项

  • 使用 SenseCraft AI 平台训练和部署模型。
  • 为您训练的模型设置触发器并控制 LED，使用 SenseCraft AI 平台。

（可选）联邦化：远距离传输数据​

在这一步中，我们尝试使用 Wi-Fi 和 MQTT 将数据从 XIAO ESP32S3 Sense 传输到远程设备，帮助我们远程查看其部署情况。

步骤 1. 在设备上设置 MQTT 并测试​

作为示例，我们使用 NVIDIA Jetson reComputer J4012。它支持 MQTT 代理安装，最重要的是它提供 100 TOPS AI 算力，让我们可以在本地应用 LLM。

SenseCraft AI 平台支持 Wi-Fi 和 MQTT 连接。

首先我们需要安装 MQTT 代理（Mosquitto），然后尝试设置 MQTT 服务器。

sudo apt-get update
sudo apt-get install mosquitto

在 reComputer（Linux）上完成 Mosquitto 安装。

然后运行命令：

sudo service mosquitto start

启动它。

之后我们可以运行这个命令：

sudo service mosquitto status

查看它是否已被激活：

image

info

测试：

创建/订阅主题：

mosquitto_sub -h localhost -t "LED"

发送/发布一些数据：

mosquitto_pub -h localhost -t "LED" -m "1"
mosquitto_pub -h localhost -t "LED" -m "test"

获得结果，看起来一切正常：

image

而 localhost 是 192.168.66.184（作为 reComputer）：

image

步骤 3. 在 SenseCraft AI 平台上配置 XIAO ESP32S3 Sense​

在 SenseCraft AI 平台上，您可以参考"配置"页面：

info
  • SSID：（与您的 MQTT 设备相同的 Wi-Fi 名称）
  • Password：（与您的 MQTT 设备相同的 Wi-Fi 密码）
  • Encryption：AUTO
  • MQTT：Yes
  • Host：（您的 MQTT 设备的 IP 地址）
  • Port：1883

在这个例子中，MQTT 设备是上面提到的 reComputer。

步骤 3. 从 XIAO ESP32S3 Sense 接收数据并显示​

在接收部分，您可以使用命令安装客户端：

pip install python-sscma

这是一个用于 sscma_micro 的集成客户端，它是 SSCMA 模型的微控制器服务器。

然后使用以下命令接收数据：

sscma.cli client --broker mqtt.broker.com --device device_id
info

在这种情况下，mqtt.broker.com 是 192.168.66.184，device_id 来自 SenseCraft AI 平台上的 XIAO ESP32S3 Sense。

步骤 4. （即将推出）在一个页面上联邦化多个 XIAO​

步骤 5. （即将推出）启用 LLM 自动观察来自 XIAO 的图像​

Loading Comments...