Skills

> 基于HBDK4版本 4.9.7 编写，Docker镜像版本 v3.9.0_rc4。

流程总览

.bc模型有两个来源：

• PTQ流程：ONNX模型通过 hbdk4.compiler.onnx.export 导出（ptq.onnx → ptq.bc）
• QAT流程：由其它模块从 torch.nn.Module 导出（qat.bc），该torch模型不在hbdk工作流内，由外部提供

PTQ: ONNX模型(ptq.onnx) → 导出HBIR(ptq.bc) ─┐
                                              ├→ 定点化(quantized.bc) → 编译(HBM) → 部署
QAT: torch.nn.Module → qat.bc（外部提供） ────┘
                                                    │              │
                                               插入预处理节点    性能评估
                                               查询/修改模型     推理验证
                                                                    │
                          完整工作流参考 → references/workflow_reference.md

Skill列表

模型导入与序列化

| Skill | 说明 | |-------|------| | [model-export.md](model-export.md) | 将ONNX模型导出为伪量化HBIR模型（.bc文件），支持模型统计和可视化 | | [model-serialization.md](model-serialization.md) | 将HBIR模型保存到.bc文件，或从.bc文件加载HBIR模型 |

模型转换与编译

| Skill | 说明 | |-------|------| | [model-convert.md](model-convert.md) | 将伪量化HBIR模型转换为指定march的定点模型 | | [model-compile.md](model-compile.md) | 将定点化HBIR模型编译为HBM文件 |

模型修改

| Skill | 说明 | |-------|------| | [model-info-query.md](model-info-query.md) | 查询和修改HBIR模型的输入输出、march信息、tensor名称、精度配置等 | | [insert-nodes.md](insert-nodes.md) | 在HBIR模型输入输出参数上插入预处理节点（pyramid/preprocess/resize/transpose/split/rle） | | [remove-io-nodes.md](remove-io-nodes.md) | 删除HBIR模型输入输出相邻节点或指定类型/名称的节点 |

HBM模型

| Skill | 说明 | |-------|------| | [model-inference.md](model-inference.md) | 推理HBIR和HBM模型，包括本地推理和远程BPU推理 | | [hbm-perf.md](hbm-perf.md) | 对HBM模型进行性能分析，包括静态perf和动态perf | | [hbm-modify.md](hbm-modify.md) | 修改HBM模型描述信息和名称，查询量化信息 |

参考

| 文档 | 说明 | |------|------| | [references/apireference.md](references/apireference.md) | API快速参考 | | [references/workflowreference.md](references/workflowreference.md) | 端到端工作流参考 |

快速入门路径

场景：我有一个ONNX模型，想部署到BPU

1. [model-export.md](model-export.md) — 导出ONNX为HBIR
2. [model-convert.md](model-convert.md) — 定点化转换
3. [model-compile.md](model-compile.md) — 编译为HBM
4. [hbm-perf.md](hbm-perf.md) — 评估性能

场景：我需要在模型输入上插入预处理（如NV12输入、归一化）

1. [model-info-query.md](model-info-query.md) — 查看模型输入输出
2. [insert-nodes.md](insert-nodes.md) — 插入预处理节点
3. [model-convert.md](model-convert.md) — 定点化（insert节点必须在convert前）

场景：我有一个QAT模型（qat.bc），想部署到BPU

1. [model-serialization.md](model-serialization.md) — 加载qat.bc
2. [model-convert.md](model-convert.md) — 定点化转换
3. [model-compile.md](model-compile.md) — 编译为HBM
4. [hbm-perf.md](hbm-perf.md) — 评估性能

场景：我有一个已编译的HBM，想修改描述或验证推理

1. [hbm-modify.md](hbm-modify.md) — 修改HBM描述
2. [model-inference.md](model-inference.md) — 推理验证

场景：我想了解完整的端到端流程

→ [references/workflowreference.md](references/workflowreference.md)

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: HorizonRobotics
• Source: HorizonRobotics/OE-Skills
• License: Apache-2.0

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