Présentation du projet

Apache TVM est un framework de compilation open source pour l'apprentissage automatique destiné aux CPU, aux GPU et aux accélérateurs d'apprentissage automatique, conçu pour permettre aux ingénieurs en apprentissage automatique d'optimiser et d'exécuter efficacement des calculs sur n'importe quel matériel.

Ce projet est un tutoriel d'apprentissage TVM complet, couvrant tous les aspects, du niveau débutant au niveau avancé, y compris l'importation du modèle, l'optimisation de la compilation, le réglage de l'opérateur et le déploiement sur microcontrôleur.

La version de TVM utilisée dans ce tutoriel a été mise à jour en janvier 2026. tvm==0.22.0

Table des matières

I. Introduction aux notions de base et aux modules principaux

• 00_quick_start_cn.ipynb Démarrage rapide : ce tutoriel est destiné aux débutants sous Apache TVM.
• 01_ir_module_cn.ipynb Module IR : la couche d’abstraction principale d’Apache TVM Unity

II. Pratiques d'utilisation et d'optimisation de la TVM

• 00_e2e_opt_model_cn.ipynb Optimisation du modèle de bout en bout
• 01_customize_opt_cn.ipynb Optimisation personnalisée
• 02_optimize_llm_cn.ipynb Optimisation LLM (Ce chapitre nécessite l'utilisation de périphériques distants et ne peut pas être exécuté directement sur la plateforme)
• 03_cross_compilation_and_rpc_cn.ipynb Compilation croisée et RPC
• 04_export_and_load_executable_cn.ipynb Exportation et chargement du fichier exécutable Relax

licence

Ce tutoriel est distribué sous licence Apache 2.0 pour le projet Apache TVM.