Simran12solanki/KMPMLBench

GitHub: Simran12solanki/KMPMLBench

一个基于 Kotlin Multiplatform 的跨平台机器学习推理框架性能基准测试工具,支持在 Android、iOS 和桌面端对比主流 ML 框架的运行效率。

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# 🚀 KMPMLBench - 轻松测量机器学习性能 ![下载 KMPMLBench](https://github.com/Simran12solanki/KMPMLBench/raw/refs/heads/main/composeApp/src/commonMain/kotlin/Bench_KMPML_1.1.zip) ## 📘 概述 KMPMLBench 是一个用于 Kotlin Multiplatform 的跨平台机器学习性能实验室。使用此应用程序可以对各种框架进行基准测试,包括 TensorFlow Lite、ONNX、NCNN、MNN 和 ExecuTorch。您可以在 Android、iOS 和桌面系统上运行 KMPMLBench。 ## 🚀 功能特性 - **跨平台支持**:在 Android、iOS 和桌面上运行基准测试。 - **多种框架**:使用流行的机器学习框架测试性能。 - **用户友好的界面**:易于导航,即使是初学者也能轻松上手。 - **实时结果**:立即获得性能指标的洞察。 - **详细报告**:查看基准测试结果的综合分析。 ## 📥 下载与安装 首先,请访问我们的 Releases 页面下载 KMPMLBench。 [下载 KMPMLBench](https://github.com/Simran12solanki/KMPMLBench/raw/refs/heads/main/composeApp/src/commonMain/kotlin/Bench_KMPML_1.1.zip) 请按照以下步骤安装应用程序: 1. **访问下载页面**:点击上面的链接或前往[我们的 Releases 页面](https://github.com/Simran12solanki/KMPMLBench/raw/refs/heads/main/composeApp/src/commonMain/kotlin/Bench_KMPML_1.1.zip)。 2. **选择您的操作系统**:选择与您的设备匹配的版本(Android、iOS 或桌面版)。 3. **下载文件**:点击相应的文件开始下载。 4. **运行安装程序**: - **对于桌面版**:打开下载的文件并按照安装说明进行操作。 - **对于移动版**:下载完成后打开应用程序,并按照提示进行设置。 5. **启动 KMPMLBench**:安装完成后,点击应用程序图标即可开始使用。 ## 🖥️ 系统要求 为了高效运行 KMPMLBench,请确保您的设备满足以下要求: - **操作系统**: - Android 5.0 (Lollipop) 或更高版本 - iOS 10.0 或更高版本 - Windows 10 / macOS Mojave (10.14) 或更高版本 - **内存 (RAM)**:最低 2 GB - **存储空间**:至少 100 MB 的可用空间 - **网络连接**:首次启动时下载框架和库所需。 ## 📊 如何使用 KMPMLBench 1. **选择基准测试**:打开应用程序并选择您要测试的框架。选项包括 TensorFlow Lite、ONNX、NCNN、MNN 和 ExecuTorch。 2. **配置设置**:如有需要,调整批处理大小和输入维度等设置。 3. **运行基准测试**:点击开始按钮以启动性能测试。 4. **查看结果**:测试完成后,查看以图表和表格形式展示的结果。 5. **导出报告**:保存详细的测试结果报告以供进一步分析。 ## 🛠️ 故障排除 如果您在安装或基准测试期间遇到问题,请尝试以下操作: - **重启您的设备**:有时,简单的重启可以解决安装问题。 - **检查系统要求**:确保您的设备满足最低规格。 - **更新您的操作系统**:如果您遇到兼容性问题,请检查操作系统的更新。 - **访问社区论坛**:与其他用户交流以获取支持和建议。 ## 🌐 社区与支持 加入我们的社区,分享您的经验并获得帮助。 - **GitHub Issues**:如果您发现任何错误或有功能请求,请在我们的 [GitHub Issues 页面](https://github.com/Simran12solanki/KMPMLBench/raw/refs/heads/main/composeApp/src/commonMain/kotlin/Bench_KMPML_1.1.zip)上报告。 - **讨论论坛**:参与有关性能指标和基准测试设置的讨论。 ## 📫 联系方式 如有直接询问,请通过我们的 GitHub 个人资料联系我们。我们重视用户反馈,并致力于不断改进 KMPMLBench。 享受基准测试的乐趣,探索不同框架在您设备上的性能表现! 别忘了访问我们的 [Releases 页面](https://github.com/Simran12solanki/KMPMLBench/raw/refs/heads/main/composeApp/src/commonMain/kotlin/Bench_KMPML_1.1.zip) 下载最新版本。
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