京东金融鸿蒙端部署AI超分模型实践(纯干货)
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原文中文，约9500字，阅读约需23分钟。
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内容提要
本文介绍了京东金融App在鸿蒙系统上部署Real-ESRGAN-General-x4v3超分辨率模型的过程，解决了ONNX模型转换、张量格式处理及基于CANN Kit的部署问题。通过技术创新，提升了用户上传图片的清晰度，增强了用户体验。
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关键要点
- 京东金融App在鸿蒙系统上成功部署Real-ESRGAN-General-x4v3超分辨率模型，提升用户上传图片的清晰度。
- 部署过程中解决了ONNX模型转换、张量格式处理及基于CANN Kit的部署问题。
- 模型转换为OM离线模型，移动端AI程序直接读取进行推理。
- 鸿蒙系统不支持ONNX框架，需使用华为自研的CANN架构，技术团队需自主探索解决方案。
- 通过技术创新，优化了用户留存与互动意愿，增强了用户体验。
- 展望未来，端侧设备将具备强大推理能力，推动人工智能技术的深度集成与自主计算生态的构建。
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延伸问答
京东金融App如何提升用户上传图片的清晰度？
通过在鸿蒙系统上成功部署Real-ESRGAN-General-x4v3超分辨率模型，提升用户上传图片的清晰度。
鸿蒙系统在AI模型部署中面临哪些技术挑战？
鸿蒙系统不支持ONNX框架，需使用华为自研的CANN架构，技术团队需自主探索解决方案。
如何将ONNX模型转换为OM离线模型？
使用CANN Kit的OMG工具，将ONNX模型转换为OM模型，支持的opset版本需在7到18之间。
在鸿蒙端部署AI模型的核心步骤有哪些？
核心步骤包括创建项目、配置NAPI、加载离线模型、准备输入输出Tensor和进行推理。
超分辨率模型的输入输出张量格式是什么？
输入张量为BCHW格式，处理128x128的RGB图片；输出张量为512x512的RGB图片。
未来端侧设备在AI技术集成方面有哪些展望？
未来端侧设备将具备强大推理能力，推动多模态AI融合、实时个性化学习和隐私保护计算等核心能力。
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