本文详细介绍了在RDKS100嵌入式设备上利用BPU加速运行大语言模型(DeepSeek 1.5B)的全过程。主要内容包括：1)通过FTP获取推理引擎包和专用模型文件；2)使用scp安全传输大文件到设备；3)配置BPU运行时环境并解决内存分配问题；4)通过修改设备树调整BPU专属内存配额；5)对比原生BPU推理与Ollama模拟的差异。文章提供了完整的操作指令和排错指南，特别针对BPU专属内存不足

本文详细介绍了在RDKS100嵌入式设备上利用BPU加速运行大语言模型(DeepSeek 1.5B)的全过程。主要内容包括：1)通过FTP获取推理引擎包和专用模型文件；2)使用scp安全传输大文件到设备；3)配置BPU运行时环境并解决内存分配问题；4)通过修改设备树调整BPU专属内存配额；5)对比原生BPU推理与Ollama模拟的差异。文章提供了完整的操作指令和排错指南，特别针对BPU专属内存不足

本文详细介绍了在RDKS100开发板上部署大语言模型的完整流程和技术原理。主要内容包括：1）模型部署的四个关键步骤：下载原始权重、格式转换、量化压缩和推理引擎运行；2）Ollama工具的作用及运行机制，包括其客户端/服务器架构设计；3）RDKS100硬件特性，对比CPU和BPU的运行差异；4）具体操作流程和系统资源管理方法，包括启动、运行和终止模型服务的详细指令。文章特别强调了量化技术的重要性，以