jeston nano 部署

### 如何在 Jetson Nano 上部署应用或模型

#### 准备环境
为了成功地在 Jetson Nano 上部署应用程序或模型，首先要确保设备已安装必要的软件包并配置好开发环境。对于特定于深度学习的应用程序来说，通常需要设置 CUDA 和 cuDNN 的支持来加速计算过程[^3]。

#### 部署 YOLOv8 模型实例
针对像YOLOv8这样的神经网络模型，在完成训练之后可以按照如下方式来进行部署：

1. 将训练好的权重文件传输至 Jetson Nano 设备；
2. 安装相应的依赖库以及框架版本；
3. 使用 Python 或 C++ API 加载模型并对输入数据执行推理操作；

具体而言，当涉及到 YOLOv8 时，可以通过 Ultralytics 提供的官方指南进一步了解详细的步骤[^1]。

#### 利用 TVM 进行优化编译
如果考虑通过 Apache TVM 来提升性能，则可参照以下流程：
- 导入所需的模块 `import tvm` 等；
- 调用 Relay 接口读取预训练模型结构定义；
- 设置目标硬件平台参数（即 Jetson Nano 特定设定）；
- 执行图层级别的优化与量化处理；
- 构建适用于嵌入式系统的运行时环境；
- 下载经过转换后的模型到本地存储以便后续调用。

from tvm import relay, rpc
from tvm.contrib import graph_executor as runtime

# 假设我们已经有了一个Relay表达式的model和input_shape
mod, params = ... # 获取relay model和params的方式取决于具体的模型加载方法
target = 'llvm'  # 对应Jetson Nano的目标架构
with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):
    lib = relay.build(mod, target=target, params=params)

dev = tvm.cuda(0)
module = runtime.GraphModule(lib["default"](dev))

上述代码片段展示了如何利用 TVM 及其组件对给定模型进行编译，并准备就绪以适应 Jetson Nano 平台的需求[^2]。