OrangePi AI Pro 实测：感受 AI 应用的独特魅力与强大性能

OrangePi AiPro介绍和初始化配置

    • 小寒有话说
    • 一、OrangePi AiPro介绍
      • 1. 主板详情
      • 2. 开发配置
      • 3. 镜像烧录
      • 4. 设备连接
      • 5. WiFi连接
      • 6. NVMe SSD的安装和挂载
      • 7. 更新下载源并下载必要的软件
      • 8. 扩展内存
    • 二、Jupyter Lab AI测评应用案例
      • 1. 获取Jupyter Lab 网址链接
      • 2. 图像提取文字
      • 3. 图片分类
      • 4. 图片效果增强
      • 5. 图片风格迁移
      • 6. 图片分类
      • 7. 语义分割
      • 8. 图像转换
    • 三、使用 Home Assistant 打造智能家居系统
      • Home Assistant 的不同版本
      • 1. 安装准备工作
        • 安装 Apparmor
        • 安装 OS-Agent
      • 2. 安装 Home Assistant Supervised 版本
        • 安装依赖
        • 检查 Docker 版本
        • 安装 Supervised
        • 解决系统验证问题
        • 解决安装报错
      • 3. 访问 Home Assistant 管理界面
      • 4. 安装 HACS
      • 5. 测试 Miot 集成
    • 四、总结
      • 1. 上手难度
      • 2. 适用人群
      • 3. 特色优点
      • 4. 优化建议

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小寒有话说

很高兴能在本次跟大家分享一下使用 OrangePi AiPro 的开发体验，通过这次测评，希望能为大家提供一些实用的见解和建议，接下来就让我们一起感受一下 OrangePi AiPro 的强大：

一、OrangePi AiPro介绍

OrangePi AiPro 是最新推出的高性能开发板，专为人工智能和深度学习应用设计。凭借其强大的计算能力和丰富的接口， OrangePi AiPro 为开发者提供了一个强大的平台，支持多种开源项目的运行。

参考学习 ： Orange Pi论坛 和 昇腾社区

OrangePi AiPro 采用四核ARM Cortex-A53处理器，主频高达1.8GHz，搭载2GB/4GB/8GB的LPDDR4内存，能够处理复杂的计算任务。
板载的USB3.0、HDMI、千兆以太网、Wi-Fi和蓝牙接口，使其在连接外部设备方面表现出色。

在这里插入图片描述

OrangePi AIpro套装开箱
开发板（8G内存）、电源、散热组件以及32GB存储卡

在这里插入图片描述

详细介绍可以参考：OrangePi AiPro官方论坛

1. 主板详情

正面图示：
在这里插入图片描述
背面图示：
在这里插入图片描述
引脚图：
在这里插入图片描述

2. 开发配置

  • OrangePi AiPro 开发板
  • 5V 3A电源适配器
  • microSD卡（推荐32GB或以上）
  • HDMI显示器
  • 键盘和鼠标
  • 网线（或使用Wi-Fi）

3. 镜像烧录

  • 工具及镜像下载
    下载地址： OrangePi AiPro 官网
    * 1

  • 找到“官方工具”，下载balenEther烧录工具和MobaXterm访问工具
    *

  • 下载官方镜像，一般选择Ubuntu进行下载
    在这里插入图片描述

  • 打开烧录工具，选择镜像烧录到SD卡设备（我这里使用了另一款 --> 烧录工具 ）
    在这里插入图片描述

4. 设备连接

  • 将SD插入 OrangePi AiPro 中，用micro USB将 OrangePi AiPro 和电脑相连接，或者用USB-TTL串口模块进行连接

在这里插入图片描述

  • 把开发板背面的两个BOOT拨把开关拨到右边，即选中SD卡加载模式
    在这里插入图片描述

  • 打开MobaXterm软件，选择串口连接，波特率设置为115200
    在这里插入图片描述

  • 输入登录的用户名：HwHiAiUser，登录密码：Mind@123 （建议登录后修改默认密码）

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

5. WiFi连接

  • 先输入nmcli dev wifi命令扫描当前附近WiFi热点（可以直接使用电脑打开热点）

在这里插入图片描述

  • 使用 nmcli 命令连接扫描到的 WIFI 热点，其中：
sudo nmcli dev wifi connect [wifi_name] password [wifi_passwd]

在这里插入图片描述

  • 连接成功后，找到它的ip地址

在这里插入图片描述

  • 通过MobaXterm软件进行远程访问，填入刚才获取的 OrangePi AiPro 的ip地址，点击ok后输入用户名和密码即可登录
用户名：HwHiAiUser 密码：Mind@123

在这里插入图片描述

6. NVMe SSD的安装和挂载

  • 将 NVMe SSD 挂载到路径 /share/m2 上。
  • 创建分区并格式化为 ext4 格式：
    (echo o; echo n; echo p; echo 1; echo ""; echo ""; echo w; echo q) | fdisk /dev/nvme0n1
mkfs.ext4 /dev/nvme0n1p1
  • 查看分区的 block ID：
    sudo blkid /dev/nvme0n1p1
  • 设置开机自动挂载：
    sudo vi /etc/fstab
UUID="e774b04e-8436-4ade-8aa1-5f63e62801d1" /share/m2 ext4 defaults 0 0
sudo reboot

7. 更新下载源并下载必要的软件

  • 更新 /etc/apt/sources.list 文件，添加如下内容：
    deb http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main restricted universe multiverse
...
deb http://repo.huaweicloud.com/ubuntu-ports/ jammy main restricted universe multiverse
  • 更新和升级软件包：
    sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y

8. 扩展内存

  • 创建 16GB 的 Swap 分区：
    mkdir -p /share/m2/.swap && cd /share/m2/.swap
git clone https://github.com/jetsonhacks/postFlashTX1.git && cd postFlashTX1/
sudo ./createSwapfile.sh -d /share/m2/.swap -s 16
sudo swapon -a
sudo swapon swapfile
sudo swapoff swapfile
  • 查看 Swap 状态：
    free -h

二、Jupyter Lab AI测评应用案例

配置完之后，决定使用官方提供的AI测试案例进行下简单的测试：

1. 获取Jupyter Lab 网址链接

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在浏览器输入链接访问：
在这里插入图片描述

2. 图像提取文字

运行02_CNNCTC
在这里插入图片描述

3. 图片分类

运行03_ResNet50
在这里插入图片描述

4. 图片效果增强

运行04_HDR
在这里插入图片描述

5. 图片风格迁移

运行05_CycleGan
在这里插入图片描述

6. 图片分类

运行06_shufflenet
在这里插入图片描述

7. 语义分割

运行07_FCN
在这里插入图片描述

8. 图像转换

运行08_Pix2Pix
在这里插入图片描述

三、使用 Home Assistant 打造智能家居系统

使用完官方提供的测试案例后感觉不是很尽兴，于是决定基于这块板子使用 Home Assistant 做下拓展体验（也是互动交流的时候友友们给提供的思路）

Home Assistant 是一个功能强大的开源平台，它可以轻松地将米家设备桥接到 Apple 的 HomeKit，使用户可以通过助手控制小米设备。此外，Home Assistant 还能聚合不同品牌的智能家居设备，使其成为一个整体，为开发者提供了无限的发挥空间。

Home Assistant 的不同版本

Home Assistant 提供了多个版本，为了获得最佳体验，建议在香橙派上安装 Supervisor 版本。该版本不仅支持 Add-ons 的管理，还可以方便地添加安全摄像头、MQTT 服务器、文件管理器等附加组件。

在这里插入图片描述

1. 安装准备工作

在开始安装 Home Assistant 之前，我们需要进行一些准备工作。

安装 Apparmor

首先，我们需要安装 Apparmor，可以使用以下命令：

sudo apt install -y apparmor-utils jq software-properties-common apt-transport-https avahi-daemon ca-certificates curl dbus socat
安装 OS-Agent

OS-Agent 是一个重要的组件，用于 Home Assistant 容器和主系统之间的通信。我们可以从官方的 GitHub 发布页面下载 OS-Agent，然后使用 dpkg 进行安装：

sudo dpkg -i os-agent_1.6.0_linux_aarch64.deb

2. 安装 Home Assistant Supervised 版本

接下来，我们可以开始安装 Home Assistant Supervised 版本。这一步相对复杂一些，需要安装一些依赖和配置。

安装依赖

首先，我们需要使用 apt 安装以下依赖（这里容易出错，需要注意些）：

sudo apt install \
apparmor \
bluez \
cifs-utils \
curl \
dbus \
jq \
libglib2.0-bin \
lsb-release \
network-manager \
nfs-common \
systemd-journal-remote \
systemd-resolved \
udisks2 \
wget -y
检查 Docker 版本

Home Assistant Supervised 版本需要较高版本的 Docker。我们可以通过以下命令检查 Docker 版本是否满足要求（Version >= 20.10.17）：

docker -v

在这里插入图片描述

安装 Supervised

接下来，我们开始正式安装 Home Assistant Supervised。首先切换到 root 用户，然后下载并安装 Supervised 软件包：

# 切换为 root 用户
sudo su - root
# 下载 Supervised 软件包
wget -O homeassistant-supervised.deb https://github.com/home-assistant/supervised-installer/releases/latest/download/homeassistant-supervised.deb
# 安装
apt install ./homeassistant-supervised.deb

在这里插入图片描述

解决系统验证问题

由于 Home Assistant 官方只适配 Debian 发行版本，而我们使用的是基于 Debian 的 Ubuntu，所以安装可能会被强行终止。我们可以通过设置环境变量来跳过系统检测：

# 忽略系统检测
export BYPASS_OS_CHECK=true
# 安装
apt install ./homeassistant-supervised.deb

注意不要使用 sudo 命令，否则会使用 sudo 的环境，而不是当前 root 用户的环境。

解决安装报错

如果安装过程中遇到错误，可以通过追加启动参数解决：

# 设置启动参数
sudo vim /boot/cmdline.txt
# 末尾添加：apparmor=1 security=apparmor

# 设置 grub
sudo vim /etc/default/grub
# 添加：apparmor=1 security=apparmor 和 systemd.unified_cgroup_hierarchy=false

添加参数后，重启系统并再次安装 homeassistant-supervised.deb 并忽略系统检测：

export BYPASS_OS_CHECK=true
apt install ./homeassistant-supervised.deb

安装完成后，使用 docker ps 查看 Home Assistant 的相关镜像是否出现：

docker ps

3. 访问 Home Assistant 管理界面

在浏览器中使用 IP:8123 访问 Home Assistant 管理界面，等待初始化完成。大约需要 25 分钟（可能因为网络问题）。

4. 安装 HACS

有了 Home Assistant 的 Supervised 版本后，我们还可以安装 HACS，让 Home Assistant 变得更加强大。HACS 类似于软件商店，可以下载适配的插件。安装命令如下：

wget -O - https://get.hacs.xyz | bash -

在 Home Assistant 的 Web 界面中重启系统后，即可添加 HACS：

添加 HACS 在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

5. 测试 Miot 集成

最后，我们可以测试一下 Miot 是否可以查询到并使用：

集成 Miot
在这里插入图片描述

集成成功后，我们的 Home Assistant 智能家居系统就可以正常运行了。通过以上步骤，我们成功地在香橙派上安装了 Home Assistant Supervised 版本，并集成了 HACS 和 Miot 插件，为智能家居系统的进一步开发打下了坚实的基础。

在这里插入图片描述

四、总结

1. 上手难度

OrangePi AI Pro 虽然功能强大，但上手难度并不高。其预装的 Ubuntu 22.04 和 openEuler 22.03操作系统，以及内置的 Jupyter Lab等工具，为开发者提供了一个便捷的开发环境。
通过详细的官方文档和社区支持，即便是初学者也能快速入门。
硬件方面，丰富的接口和易于操作的设计，使得硬件配置和调试变得简单易行。
对于有一定开发经验的用户，通过配置 SSH、Samba、Docker 等服务，可以将其打造成一个功能强大的开发平台。

2. 适用人群

OrangePi AI Pro 特别适合以下几类用户：

  • AI 初学者：预装的开发环境和详细的官方文档，使得初学者能够快速上手并开始学习 AI 开发。
  • 高校教育机构：强大的硬件性能和灵活的配置，非常适合用于教学和实验室研究，能够满足各类科研需求。
  • 研究实验室：为复杂的科研项目提供了坚实的硬件基础，特别是在图像处理、自然语言处理等领域。
  • 机器人开发团队：丰富的接口和强大的算力支持各种机器人应用，是机器人开发的理想选择。
  • 无人机爱好者：高性能的处理能力和灵活的扩展选项，使其能够满足无人机的智能控制需求。
  • 边缘计算探索者：其强大的计算能力和灵活的扩展性，非常适合用于边缘计算应用。

3. 特色优点

OrangePi AI Pro 的突出优势主要体现在以下几个方面：

  • 高度集成的硬件性能：搭载华为昇腾 AI 处理器，具备 8TOPS 的 INT8 算力和 4 TFLOPS FP16 的浮点运算能力，为复杂 AI 模型提供了强大的计算支撑。
  • 灵活的内存与存储配置：提供 8GB 或 16GB LPDDR4X 内存，配合多种存储选项，满足不同规模的开发需求。
  • 丰富的接口：从 40 Pin 扩展到 M.2 SSD，为外设连接与定制化扩展预留了广阔空间。
  • 预装操作系统与开发工具：预装 Ubuntu 22.04 和 openEuler 22.03 操作系统，结合 Jupyter Lab 等工具，极大地简化了开发者的工作流程。
  • 完整的生态系统：官方提供的详细文档和社区支持，为开发者提供了坚实的技术保障。

4. 优化建议

尽管 OrangePi AI Pro 在许多方面表现优异，但仍有提升空间：

  • NPU 使用说明：对于 NPU 这类高级知识的使用说明，需要更加详尽的指南与实例，以便用户能更好地理解并发挥硬件的全部潜力。
  • 文档资源优化：持续优化文档资源，提供更多实用的教程和示例代码，帮助用户更快地上手和实现项目。
  • 用户支持提升：增强用户支持，通过论坛、社区活动等方式，促进用户交流与合作，解决开发过程中遇到的问题。
  • 软硬件兼容性：提升软硬件兼容性，确保更多设备和应用能够顺利运行，提高用户体验。

使用完板子之后还是感觉很震撼的，虽然也会遇到一些小问题，但是 OrangePi AI Pro 是一款强大的 AI 开发板，适合用于各种智能场景。它小巧、功能丰富，能够满足日常使用和 AI 训练的需求。通过配置 SSH、Samba、Docker 等服务，可以将其打造成一个功能强大的开发平台。未来，随着技术的不断迭代和优化，OrangePi AI Pro 将在 AI 领域发挥越来越重要的作用，助力开发者实现更多创新和突破。（有如不同看法，欢迎评论区讨论交流）

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