プロジェクト紹介

Apache TVM は、CPU、GPU、機械学習アクセラレータ用のオープンソースの機械学習コンパイラ フレームワークであり、機械学習エンジニアがあらゆるハードウェア バックエンドで計算を効率的に最適化して実行できるように設計されています。

このプロジェクトは、モデルのインポート、コンパイルの最適化、オペレーターのチューニング、マイクロコントローラーの展開など、初心者から上級者まであらゆる側面を網羅した完全な TVM 学習チュートリアルです。

このチュートリアルの TVM バージョンは 2026 年 1 月に更新されました。tvm==0.22.0

目次

I. 基礎とコアモジュールの紹介

• 00_クイックスタート_cn.ipynb クイック スタート: このチュートリアルは、Apache TVM 初心者向けです。
• 01_ir_module_cn.ipynb IRモジュール: Apache TVM Unityのコア抽象化レイヤー

II. TVMの使用と最適化の実践

• 00_e2e_opt_model_cn.ipynb エンドツーエンドのモデル最適化
• 01_customize_opt_cn.ipynb カスタム最適化
• 02_optimize_llm_cn.ipynb LLM 最適化 (この章ではリモート デバイスでの作業が必要であり、プラットフォーム上で直接実行することはできません)
• 03_クロスコンパイルとrpc_cn.ipynb クロスコンパイルとRPC
• 04_エクスポートとロード_実行可能ファイル_cn.ipynb Relax実行ファイルのエクスポートとロード

ライセンス

このチュートリアルは、Apache TVM プロジェクトの Apache License 2.0 に基づいてライセンスされています。