Elige una ruta de despliegue de modelo
reCamera Pro admite el despliegue de modelos de IA personalizados para detección de objetos, clasificación y otras tareas. Esta página te ayuda a elegir la ruta adecuada según el formato de tu modelo y tu flujo de trabajo.
Tres rutas de despliegue
| Ruta | Cuándo usarla | Nivel de habilidad |
|---|---|---|
| Subir un modelo RKNN preentrenado | Ya tienes un archivo de modelo RKNN (.rknn) | Principiante |
| Convertir ONNX a RKNN mediante SenseCraft | Tienes un modelo ONNX y quieres una conversión en la nube | Principiante–Intermedio |
| Convertir ONNX a RKNN mediante RKNN-Toolkit2 | Quieres control total sobre la cuantización (INT8/FP16) y la calibración | Intermedio–Avanzado |
Ruta 1: Subir un modelo RKNN preentrenado
Si ya tienes un archivo de modelo .rknn, súbelo directamente a través de la interfaz web.
→ Subir y configurar un modelo RKNN
Ruta 2: Conversión en la nube con SenseCraft
La plataforma SenseCraft convierte modelos ONNX al formato RKNN en la nube, con cuantización opcional. No se requieren herramientas locales.
→ Conversión de ONNX a RKNN con SenseCraft
Ruta 3: Conversión local con RKNN-Toolkit2
Para tener control total sobre los parámetros de cuantización, los conjuntos de datos de calibración y la optimización del modelo, usa RKNN-Toolkit2 en tu PC.
→ Conversión con RKNN-Toolkit2
Después del despliegue
Una vez que tu modelo esté en el dispositivo:
- Configurar detección — define clases, umbrales y frecuencia de inferencia
- Validar el rendimiento del modelo — comprueba FPS, precisión y uso de recursos
- Compatibilidad del modelo — operadores admitidos y formatos de cuantización
Páginas relacionadas
- Subir y configurar un modelo RKNN
- Conversión de ONNX a RKNN con SenseCraft
- Conversión con RKNN-Toolkit2
- Validar el rendimiento del modelo
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