CosmoEdge

简体中文

English

简体中文

English

深色模式

EN

CV186X 快速开始 ​

本指南适用于已经配置好 Sophon 运行依赖和网络的 CV186X Linux 设备。CosmoEdge 1.1 的 CV186X 路径使用 BMRT 与已在 CV186X 上验证的 .nn 模型。本版本公开压测使用的两份 Sophon 模型与 BM1688 压测产物字节一致；其他模型是否可复用仍须按模型合同逐项验证。

安装前必须先核对硬件身份，不能用设备 IP 或旧模型目录名代替平台证据：

bash
tr -d '\0' </proc/device-tree/model; echo

设备树字符串是 SoC、加速器或固件身份，不一定等于整机的商业平台名称。采用 Sophon 算力栈的 CV186X 整机可能合法地报告 BM1688；不能仅凭这一行输出否决 CV186X。 验收必须同时绑定三层证据：

  1. 供应商、BOM 或受控资产清单确认该整机属于 CV186X 产品平台；
  2. 安装包的 TARGET_CHIP 为 cv186x，并且安装包 SHA-256 与发布记录一致；
  3. 设备实际加载的模型 SHA-256 与 CV186X 资源记录一致，并在该设备上完成一次真实 BMRT 推理或产品任务推理。

如果设备树为空且没有独立的平台材料，或设备树、资产材料、包标记和运行时证据互相 冲突，应停止资格验收并先修正身份。服务能够启动本身不等于 CV186X 推理已经通过。

1. 获取并核对安装包 ​

可以从源码构建 CV186X 包：

bash
./scripts/docker-compose.sh -f docker-compose.sophon.yml run --rm cosmo-sophon-package --chip cv186x
cat build_output/public-runtime/cv186x/TARGET_CHIP
(cd build_output/public-runtime/cv186x && sha256sum -c SHA256SUMS)

型号参数让构建脚本选择 CV186X 资源目录，并把产物隔离到 build_output/public-runtime/cv186x/。包仍使用 cosmo-V<version>-<md5>.tar.gz 命名， 但必须连同同目录的 TARGET_CHIP 与 SHA256SUMS 一起验收。

也可以从 GitHub Release 获取明确标注 适用于 CV186X 的 CosmoEdge 1.1 Sophon Open 包和发布页列出的 SHA-256，然后在构建机上核对：

bash
sha256sum cosmo-V1.1.0-*.tar.gz
scp cosmo-V1.1.0-*.tar.gz root@<device_ip>:/tmp/

2. 安装并启动 ​

bash
ssh root@<device_ip>
install_dir=$(mktemp -d /tmp/cosmo-install.XXXXXX)
tar -xzf /tmp/cosmo-V1.1.0-*.tar.gz -C "$install_dir"
cd "$install_dir"/cosmo-V*/
./scripts/install.sh
reboot

设备恢复后确认 cosmo.service 为 active，并从设备管理页面核对软件版本为 1.1。 已有 CosmoEdge 的设备也可以在 系统管理 → 系统维护 → 软件升级 上传同一安装包。

3. 使用内置开源模型创建首个事件 ​

CV186X Sophon Open 包由构建脚本根据 cv186x 型号自动选择对应资源目录，已包含本次公开压测 使用的两份模型；用户无需传入资源路径：

  • YOLOV8n V1.0.0：人员检测，1x3x640x640，模型文件 7,023,600 B；
  • helmet V1.0.0：安全帽分类，1x3x224x224，模型文件 6,001,416 B。

它们的模型目录、输入输出合同与 SHA-256 记录在 ScenarioBench v1.1 模型身份表。 模型子目录仍保留 prod_BM1688_ 历史兼容前缀，这是为了完整保留 CV186X 压测设备中的 原始文件。目录名和设备树中的 BM1688 都不单独决定产品平台。CV186X 资格依据是受控的 整机平台映射、设备实际加载文件与 CV186X 资源目录副本的 SHA-256 完全一致，以及真机 推理成功；不能据此推断其他 BM1688 模型也可直接复用。

  1. 登录 Web 控制台并进入 模型仓库，确认上述两份模型可见。
  2. 在 视频接入 添加一路测试视频，再在 场景任务 使用人员检测模型创建任务并绑定 该视频；需要安全帽完整链路时，在编排中增加安全帽分类模型。
  3. 打开算法预览，确认 OSD 和事件；随后检查任务状态与服务日志无持续报错。将模型 SHA-256、实际设备树字符串和该次推理结果一起写入验收记录。

导入自有模型时，目录至少应包含匹配的 config.json 和模型文件。输入尺寸、量化方式、 前后处理和输出张量必须与配置一致；详细合同见模型适配指南。

升级、恢复与证据边界 ​

  • 安装和 Web 升级共用 cosmo-V<version>-<md5>.tar.gz 生命周期；保持供电，恢复后同时 核对服务状态和软件版本。
  • 若服务未恢复，先检查 systemctl status cosmo.service 与服务日志；不要重复上传同一 包掩盖首次失败。
  • 完整目录、端口、持久化、失败恢复和回滚边界见部署指南。
  • 当前公开容量结果见 ScenarioBench v1.1；短时最高点 不是官方推荐配置，生产容量需按实际模型、视频和精度要求复验。

Released under the Apache 2.0 License.

Copyright © CosmoWander AI