极市

Q1：在 QAI AppBuilder 上部署 DDColor 时，常见的性能瓶颈在哪里？有哪些优先级最高的优化手段？ A1： 主要的性能瓶颈出现在 CPU 的前处理与后处理环节。前处理中包含大量 O

Q1：老师，想问问在 NPU 上部署 LLM 或多模态模型时，有什么选择模型规模、架构或量化策略的经验可以给备赛选手参考吗？ A1： 在本地部署大模型时，最核心的限制通常是设备资源，因此一般优先选择小

1. 在 QAI AppBuilder 中部署模型时，哪些情况会导致模型“不兼容”？如何判断模型能否在 NPU 上运行？ 答复： 没有“不兼容模型”这种说法，理论上所有能够通过TensorFlow，P

Q1：使用 Qualcomm AI Stack 做端侧部署时，如果模型精度出现下降，该从哪些环节排查？量化、算子兼容性、编译参数之间有什么调优建议？ A1：出现精度下降时，通常需要做逐层对比，确认从哪

第三期直播我们在移动端“搓模型”，学习了QAI AppBuilder的强大功能。对于一些集中的问题和答疑汇总在此，也希望对开发者有些许帮助。

上期课程中我们了解在骁龙 AI PC 上使用 QAI AppBuilder 工具丝滑部署AI模型的核心方法，

手把手教你在移动端跑模型，学习如何使用 QAI AppBuilder 在Android端快速部署模型、构建 AI 应用。

AI 从“云”走向“端”的时代已经到来，而端侧 AI 的想象力边界，正在由开发者共同定义。2025骁龙人工智能创新应用大赛，围绕 骁龙® 平台，设置了AI PC赛道与智能手机和平板赛道两大主赛道，全面

第一期公开课中，高通技术公司的讲师团队带来了终端侧AI技术前沿与AI工具链解析，针对大家在开发过程中遇到的典型问题进行在线解析： 问：Qualcomm AI Stack 里有没有实用工具能提升模型在手