# AI-ML 开发者工作流
一起来观看本次培训课程，该培训重点介绍 Qualcomm Linux AI 开发者工作流。
它是专为物联网领域的开发者和专业人士量身定制的，满足对提高部署设备上 AI 解决方案的理解和技能。
Qualcomm Linux 中的 AI/ML 开发者工作流主要分为两个步骤：
| 第 1 步
编译并优化模型 |
编译并优化来自第三方 AI 框架的模型，以便在 Qualcomm 硬件上高效运行。例如，可以将 TensorFlow 模型导出为 TFLite 模型。
或者，使用硬件特定的定制对性能和精确度进行量化和微调。
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| 第 2 步
编译应用程序，使用优化后的模型运行设备推理 |
将 AI 模型集成到用例 pipeline 中。
交叉编译应用程序，用以生成使用依赖库的可执行二进制文件。
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Important
- 确保主机使用 Ubuntu 22.04。
- 本文档中的命令与 Qualcomm Linux 1.3 兼容。
通过运行[开发套件快速入门指南](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70017-253/getting_started.html)中的命令来验证您的 Qualcomm Linux 发布版本。
如果您的发布版本不是 1.3，请[更新软件](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70017-253/set_up_the_device.html#panel-0-VWJ1bnR1tab$update-software)。
- 本文档中的示例应用程序和 AI 程序与[支持的版本兼容](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70017-51/introduction.html#supported-component-versions)。
在开始 AI/ML 开发之前，请确保将匹配的 SDK 下载到主机。
Last Published: Jan 25, 2026
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概述](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70017-15BY/topics/overview.md)