边缘设备图像分类系统开发教程：从模型训练到移动端部署 Paulescu 2025-10-23 0 浏览 0 点赞 项目 GitHub 上有一份挺不错的开源免费教程：image-classification-with-local-vlms，教我们如何在手机等边缘设备上部署高精度的本地图像分类系统。 基于 Liquid AI 的 LFM2-VL 视觉语言模型，通过渐进式的实战教学，从简单的猫狗分类开始，逐步深入到复杂的图像识别任务和模型优化技术。 **主要内容：** **1. 完整的模型评估流程** - 构建标准化的评估管道 - 可视化分析工具 - 详细的性能指标追踪 **2. 渐进式分类任务** - 从猫狗分类到汽车品牌识别 - 不同难度级别的实战案例 - 循序渐进的学习路径 **3. 结构化生成技术** - 确保模型输出符合预期格式 - 避免幻觉问题 - 提高输出可靠性 **4. LoRA 微调实战** - 使用低秩适应技术优化模型性能 - 高效的参数调优方法 - 减少计算资源需求 **5. iOS 应用部署** - 通过 Leap Edge SDK 将模型集成到移动应用 - 完整的移动端部署流程 - 性能优化技巧 **6. 详细的可视化分析** - 帮助理解模型失败案例 - 提供改进方向 - 直观的结果展示 **项目特色：** 项目提供了从模型训练到移动端部署的完整工作流，适合想要入门掌握边缘 AI 开发的同学学习。无论是计算机视觉初学者，还是希望将 AI 模型部署到移动设备的开发者，都能从中获得实用的知识和经验。 GitHub 项目仓库 image-classification-with-local-vlms 完整教程和代码 #GitHub #iOS #LoRA #图像分类 #开源 #机器学习 #移动开发 #计算机视觉 #边缘计算