解锁 AI 潜力：香橙派 AIpro 评测与实操指南

引言

    在智能科技飞速发展的今天，AI 技术正逐渐改变我们的生活方式。作为开发者，找到一款高性能、易用且经济实惠的开发板至关重要。香橙派 AIpro（OrangePi AIpro）凭借其卓越的硬件配置和强大的 AI 计算能力，相信未来会迅速成为市场上的一匹黑马。本文将带你全面了解这款开发板，通过实际操作和详细评测，揭示其在 AI 开发中的巨大潜力。无论你是初学者还是资深开发者，香橙派 AIpro 都能助你迈向 AI 开发的新高度。准备好了吗？让我们一同探索这款令人兴奋的 AI 开发工具！

多功能强大性能的硬件之选🥇

🍊高性能处理器

首先，最值得关注的是这款开发板的核心处理器。它搭载了一个4核64位处理器，配合AI处理器，能提供强劲的计算能力和高效的AI处理性能。这样的配置不仅满足了日常的计算需求，还能应对复杂的人工智能算法和深度学习任务。对于需要处理大量数据和进行高性能计算的开发者来说，这无疑是一个巨大的优势。

🍊大容量内存

在内存方面，这款开发板提供了8GB或16GB的LPDDR4X内存选择。LPDDR4X内存相比传统的DDR内存具有更高的带宽和更低的功耗，这对于需要频繁进行数据交换和高性能运算的应用场景来说，能显著提升系统的整体性能和响应速度。无论是用于图像处理、视频解码，还是复杂的计算任务，大容量内存都能提供可靠的保障。

🍊丰富的接口设计

这款开发板的接口设计非常丰富，几乎涵盖了所有常见的外设连接需求。

双HDMI 2.0接口：支持4K视频输出，可以同时连接两个显示器，满足多屏显示和复杂显示任务的需求。
USB 3.0接口：提供两个USB 3.0接口，支持高速数据传输，方便连接各种USB外设，如键盘、鼠标、U盘等。
Type-C 3.0接口：支持最新的Type-C接口标准，提供更高的传输速率和更便利的连接方式。
耳机孔音频输入/输出：提供标准的3.5mm耳机孔，支持音频输入和输出，方便音频设备的连接。

🍊无线连接

在无线连接方面，这款开发板也表现出色。它内置了2.4G/5G双频WiFi和蓝牙5.0模块，支持更高速率和更稳定的无线网络连接，同时兼容蓝牙4.2设备。这样的配置不仅能提供快速的网络连接，还能方便各种蓝牙设备的接入，如无线耳机、蓝牙键盘、鼠标等，为用户带来更多的使用便利。

🍊多样的电源接口

为了适应不同的应用场景和供电需求，这款开发板提供了多种电源接口：

3.3V、5V电源接口：方便连接各种外设和传感器。
12V散热风扇接口：支持连接外部散热风扇，确保系统在高负载运行时依然保持稳定。
2Pin电池接头：支持外接电池供电，适用于移动设备和野外使用场景。

🍊摄像头接口

这款开发板还提供了2个MIPI CSI摄像头接口和1个MIPI DSI显示接口。MIPI CSI接口可以连接高性能摄像头模块，适用于图像处理和计算机视觉等应用。MIPI DSI接口则能提供更高的显示带宽和更丰富的显示效果，适用于需要高质量显示的项目。

🍊其他特色功能

千兆网口：支持高速有线网络连接，确保数据传输的稳定性和高速性。
烧录按键和RESET键：方便系统调试和开发过程中对系统进行重置和程序烧录。
40Pin扩展接口：提供了丰富的GPIO接口，支持各种外设和传感器的连接，方便用户进行二次开发和功能扩展。

具体的详情参数OrangePi官方网址也已提供，请各位读者点击链接参考。👇👇👇
http://www.orangepi.cn/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/parameter/Orange-Pi-AIpro.html

实际应用场景
这款开发板由于其强大的性能和丰富的接口，适用于多种实际应用场景：

物联网应用：得益于其强大的处理能力和丰富的接口设计，这款开发板非常适合物联网项目。无论是智能家居、智慧城市，还是工业物联网应用，都能轻松应对。

AI和机器学习：内置的AI处理器和大容量内存，使其在AI和机器学习领域表现出色。可以用于实时图像识别、语音识别和自然语言处理等应用。

多媒体处理：双HDMI接口和高性能处理器，使其能够处理高分辨率的视频和图像，适用于媒体播放、数字标牌和广告机等场景。

教育和科研：丰富的接口和强大的功能，使其成为教学和科研的理想工具。可以用于电子工程、计算机科学、人工智能等领域的教学实验和科研项目。

可广泛适用于AI教学实训、AI算法验证、智能小车、机械臂、边缘计算、无人机、人工智能、云计算、AR/VR、智能安防、智能家居、智能交通等领域。

总的来说，这款OrangePi AI pro凭借其强大的处理性能、丰富的接口设计和灵活的电源方案，成为一款非常值得推荐的硬件平台。无论是进行物联网开发、AI和机器学习实验，还是多媒体处理和教育科研，它都能提供可靠的支持和出色的性能表现。

学习资料
每次学习开始前，必不可少的就是学习资料啦，跟着顺哥一起，进入官网获取资料吧
http://www.orangepi.cn/html/serviceAndSupport/index.html

进入官网，点击下载里面有香橙派AIpro的选项，点击进入，里面有详细的学习资料提供大家学习，包括硬件拆箱组装配件，硬件原理图，编译库，从系统烧录到精通学习的详细文档……让人眼前一亮不是吗，我是被震惊了，太棒了！必须支持！
介绍完了硬件相关，学习资料的下载，已经迫不及待的想要体验下这款香橙派AIpro了，学习起来！！！

开发体验

香橙派AIpro引脚图

实物连接串口打印

a.USB转TTL模块的GND接到开发板的GND上。
b.USB转TTL模块的RX接到开发板的TX上。
c.USB转TTL模块的TX接到开发板的RX上。

使用Mobaxterm串口工具直接第一次上电

参数选择

• 波特率115200
• COM4（根据实际选择）
• 🏃然后上电冲冲冲！

首次登陆账号密码

🍊账号:HwHiAiUser
🍊密码:Mind@123
登陆之后，可以通过passwd命令改掉，我新密码俩次输入必须一样，不然就会出现我下面的错误 （Sorry,passwords do not match）🤯

接入wifi网络使用ssh网络通信💻

命令扫描周围的WIFI热点

nmcli dev wifi

sudo nmcli dev wifi connect CU_rcfe_5G password uf5mtrt9

连接，使用sudo权限

ifconfig

查询当前机器的ip地址，并使用ssh进行连接。

AI 模型部署步骤

我们直接发挥香橙派Aipro的核心力量，离线部署专属AI，中间出现报错使用sudo权限，还有则粘贴错误之百度，下载对应的依赖环境，或者工具即可。

环境搭建

1、一个Ubuntu环境(笔者用的Ubuntu22)
2、确保你的环境可以连接GitHub
3、建议至少60GB以上存储空间（用于存放模型文件等）（笔者有个移动硬盘）
4、建议不低于6GB内存（仅限7B_q4k量化模型）（Orangepi Ai pro戳戳有余）

安装必要依赖

sudo apt update

sudo apt-get install gcc g++ python3 python3-pip

#安装python依赖
python3 -m pip install torch numpy sentencepiece

下载llama.cpp以及对应中文工具包

百度网盘连接:
工具包链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1_q0WHaJyP_QqsazanAUFXA
提取码：o42a
–来自百度网盘超级会员V6的分享

llama.cpp链接
链接：https://pan.baidu.com/s/1Mu_uh_3ZoPmpRX_twj5LVQ
提取码：o42a
–来自百度网盘超级会员V6的分享

或者直接使用

#拉取llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
#拉取工具包
sudo clone https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2.git

编译llama.cpp

#构建llama.cpp
cd llama.cpp/
make -j8

下载中文llama模型

百度网盘：
链接：https://pan.baidu.com/s/10JHKU5gCwT2_um_I5kAe8Q
提取码：o42a
–来自百度网盘超级会员V6的分享

量化部署

将下载好的模型解压全部放到/llama.cpp/models/下面

# 安装 Python dependencies
python3 -m pip install torch numpy sentencepiece

# 生成量化模型
python3 convert.py .models/

#4-bit量化
./quantize ./models/models-7B-F16.gguf ./models/7B_q4k.gguf Q4_K

跟着顺哥走下来是不是感觉顺了很多，哈哈，我也将搭建过程做个GIF放到下面，不要孤独。
一个一个的搭建中……基于香橙派AIpro搭建下载速度及其快，对比其他开发板节省大量时间。

弄好之后，将工具包的scripts/llama-cpp/chat.sh拷贝到llama.app中，如果没有执行权限则chmod加一个执行权限就好了。
我们直接运行脚本。启动我们量化的AI模型

chmod +x chat.sh

#使用以下命令启动聊天
./chat.sh models/7B_q4k.gguf '你好,我叫顺，我在CSDN的英文名字是Strange_Hand，很高兴认识你'

经过番折腾使用llama的7B模型还是有点看起来吃力

./quantize ./models/models-7B-F16.gguf ./models/7B_q4k.gguf Q4_K

性能查看（TOP）

CPU也超负荷彪到了恐怖的300%，后续调节优化。

结果演示

读者可以改Q4_K来调节性能，或者学习如何全速主频，npu的开启，这将大大提高性能。
笔者，就带大家学习到这里，以后，接着深入相关AI和嵌入式的学习。

推荐选择

我拿到的这款是裸主板，8G，电源，散热组件，32GB存储卡，官方网址有更详细的参数和性能，大家根据自己的开发需求选择即可对与入门AI学习嵌入式来说可以开发难度稍高，但是有官方提供的详细学习资料加持下，一步一步慢慢来相信大家一定会成功的，我的第一款linux嵌入式开发板就是香橙派系列的，特别棒。
这款开发板大家看到，性能很厉害，但是高性能是会带来高功耗的，意味着这个板子的散热是必须的，所以，入手板子前，建议加购散热和外壳。

结束

总的来说，这款嵌入式开发板凭借其强大的处理性能、丰富的接口设计和灵活的电源方案，成为一款非常值得推荐的硬件平台。无论是进行物联网开发、AI和机器学习实验，还是多媒体处理和教育科研，它都能提供可靠的支持和出色的性能表现。

从个人使用体验来看，这款开发板在各方面都表现出色，无论是硬件性能还是接口设计，都能满足我在开发过程中的各种需求。它的多样性和灵活性使得它在不同的项目中都能胜任，是一款真正的全能型开发板。希望通过这篇评测，您能对这款开发板有一个全面的了解，进而在选择硬件平台时做出明智的决策。