英伟达Jetson部署大模型教程

以Llama 3、YOLOv8等模型为例，适配Jetson AGX Orin/Nano/Xavier系列

一、环境准备与硬件配置

1. 设备选择与系统要求

   • 支持的设备：Jetson AGX Orin（64GB/32GB）、Jetson Orin Nano（8GB）、Jetson Xavier NX等。

   • 系统要求：需预装JetPack 5.1.2或更高版本（含CUDA 11.4+、TensorRT 8.5+）。

2. 基础环境配置

   • 镜像烧录：使用SD Card Formatter工具将官方JetPack镜像写入SD卡（建议使用UHS-I Class 10以上的存储卡）。

   • 依赖安装：

     sudo apt update sudo apt install python3-pip libopenblas-dev libjpeg-dev 
     pip3 install torch torchvision --extra-index-url 
     https://download.pytorch.org/whl/arm64 ``` ```

二、模型选择与优化

1. 模型适配策略

   • 量化技术：优先选择GGUF或GPTQ格式的4-bit量化模型（如Llama-3-7B-Q4_K_M.gguf ），以降低内存占用。

   • 本地化压缩：使用NVIDIA TensorRT进行模型转换，提升推理速度（支持FP16/INT8量化）。

2. 工具链推荐

   • Ollama：支持一键部署70B以下模型，自动调用CUDA加速（需Jetson计算能力≥5.0）。

   • llama.cpp ：手动编译优化，适配低内存设备（如Jetson Nano需配置6GB SWAP空间）。

三、部署流程（以Llama 3为例）

1. 容器化部署（推荐）

   # 拉取预构建的AI容器镜像 
   docker pull nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r35.2.1-py3 
   
   # 启动容器并挂载模型 
   docker run -it --rm --runtime nvidia --network host -v /path/to/models:/models nvcr.io/nvidia/l4t-ml 
   
   # 运行Llama 3 
   ollama run llama3-7b ``` ``` 
   
   > 注：Orin系列设备可通jetson_clock命令锁定最大CPU/GPU频率以提升性能[9]()。

2. 手动编译部署（适配老旧设备）

   • 步骤1：编译llama.cpp

     git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp 
     cd llama.cpp && make -j4 LLAMA_CUBLAS=1 ``` ```

   • 步骤2：运行量化模型

     ./main -m /models/llama-3-7b-Q4_K_M.gguf -p "你好，世界" -n 512 --temp 0.7 
     ``` ```

   提示：Jetson Nano需在编译前升级GCC至8.5+以避免兼容性问题。

四、性能调优与监控

1. GPU加速验证

   # 检查CUDA状态 
   nvcc --version nvidia-smi 
   
   # 测试TensorRT性能 
   /usr/src/tensorrt/bin/trtexec --loadEngine=model.plan --shapes=input:0:1x3x640x640 
   
   ``` ```

2. 资源监控工具

   • jtop：实时查看CPU/GPU利用率、内存占用和温度：

     sudo -H pip3 install jetson-stats 
     jtop 
     ``` ```

   • 优化建议：

     • 限制模型线程数（如-t 4）避免内存溢出

     • 启用--n-gpu-layers 20参数提升GPU计算比例

五、扩展场景与应用

1. 多模态模型部署

   • 视觉语言模型（VLM）：使用MiniGPT-4实现图像问答1：

     docker run -p 7860:7860 minigpt4 --model-path /models/vicuna-13b 
     ``` ```

2. 工业级应用

   • YOLOv8实时检测：通过TensorRT加速实现30FPS目标跟踪3：

     from ultralytics import YOLO 
     model = YOLO("yolov8n.pt") 
     model.export(format="engine", device=0) # 生成TRT引擎 
     ``` ```

六、常见问题与解决

进阶资源：

• 官方示例仓库：jetson-examples （含YOLO/Stable Diffusion一键脚本）

• 模型量化工具：llama.cpp / AutoGPTQ