关于openharmony:OpenHarmony-AI框架开发指导

1、性能简介
AI 业务子系统是 OpenHarmony 提供原生的分布式 AI 能力的子系统。AI 业务子系统提供了对立的 AI 引擎框架，实现算法能力疾速插件化集成。

AI 引擎框架次要蕴含插件治理、模块治理和通信治理模块，实现对 AI 算法能力的生命周期治理和按需部署。插件治理次要实现插件的生命周期治理及插件的按需部署，疾速集成 AI 能力插件；模块治理次要实现工作的调度及治理客户端的实例；通信治理次要实现客户端和服务端之间的跨过程通信治理及 AI 服务与插件之间的数据传输。后续，会逐渐定义对立的 AI 能力接口，便于 AI 能力的分布式调用。同时，框架提供适配不同推理框架层级的对立推理接口。

AI 引擎框架结构如下图所示。

图 1 AI 引擎框架

2、搭建环境
筹备开发板：Hi3516DV300 或 Hi3518EV300 下载源码二、技术规范 1、代码治理标准 AI 引擎框架蕴含 client、server 和 common 三个次要模块，其中 client 提供 server 端连贯治理性能，OpenHarmony SDK 在算法对外接口中需封装调用 client 提供的公共接口；server 提供插件加载以及工作治理等性能，各 Plugin 实现由 server 提供的插件接口，实现插件接入；common 提供与平台相干的操作方法、引擎协定以及相干工具类，供其余各模块调用。

AI 引擎框架各模块之间的代码依赖关系如下图所示：

图 2 AI 引擎代码依赖关系

倡议：插件与 OpenHarmony SDK 在 AI 引擎指定的门路下进行代码开发

在 AI 引擎框架的整体规划中，OpenHarmony SDK 属于 client 端的一部分，插件由 server 端调用，属于 server 端的一部分，因而 AI 引擎框架为接入的插件与 OpenHarmony SDK 布局的门路：

SDK 代码门路：//foundation/ai/engine/services/client/algorithm_sdk
示例 1：//foundation/ai/engine/services/client/algorithm_sdk/cv
示例 2：//foundation/ai/engine/services/client/algorithm_sdk/nlu

插件代码门路：//foundation/ai/engine/services/server/plugin
示例 1：//foundation/ai/engine/services/server/plugin/cv
示例 2：//foundation/ai/engine/services/server/plugin/nlu

规定：插件提供的全副对外接口，对立寄存在 AI 业务子系统 interfaces/kits 目录

OpenHarmony SDK 对外接口是 AI 业务子系统提供能力的对外裸露形式，依照 OpenHarmony 的接口治理要求，需对立寄存在各子系统的 interfaces/kits 目录中。以后 AI 业务子系统插件对外接口门路为 //foundation/ai/engine/interfaces/kits，不同插件可在该门路下增加目录，比方减少 cv 插件，则在门路 //foundation/ai/engine/interfaces/kits/cv 上面寄存接口文件。

规定：插件编译输入门路必须是在 /usr/lib

server 端加载插件是采纳 dlopen 形式，只反对在 /usr/lib 门路进行，因而插件在编译 so 时，须要在编译配置文件中指定输入门路为 /usr/lib。

2、命名标准
SDK 命名规定：畛域_关键词 < 其余信息 1_其余信息 2…>_sdk.so

对于畛域，倡议应用以后支流简称，比方图片视频相干的应用 ”cv”，语音辨认相干的应用“asr”，翻译相干的应用“translation”等，存在其余畛域的可减少定义；关键词则须要失当精确的形容所对应插件的算法能力，比方唤醒词辨认，则应用 keyword_spotting；对于其余信息，比方插件反对的芯片类型、国内海内等信息，可在关键词与“sdk”之间顺次增加，信息之间以下划线连贯；SDK 命名，必须以“_sdk”结尾。

例如：唤醒词辨认插件对应的 SDK，只反对麒麟 9000 芯片，实用于中国国内地区实用，则对应的 SDK 命名为：asr_keyword_spotting_kirin9000_china_sdk.so

插件命名规定：畛域_关键词 < 其余信息 1_其余信息 2…>.so

插件与 SDK 存在一一对应的关系，故插件命名的畛域、关键词、其余信息等名词解释与要求，均与 SDK 命名要求保持一致。两者惟一的不同之处在于 SDK 命名多了个“_sdk”结尾；比方插件命名为“asr_keyword_spotting.so”，则对应 SDK 命名为“asr_keyword_spotting_sdk.so”。

例如：唤醒词辨认插件对应的 SDK，只反对麒麟 9000 芯片，实用于中国国内地区实用，则对应的插件命名为：asr_keyword_spotting_kirin9000_china.so

3、接口开发标准

规定：SDK 需按算法调用程序，封装 client 对外提供接口；对于异步插件对应的 SDK，须要实现 client 提供的回调接口 IClientCb

AI 引擎的 client 端对外提供的接口包含 AieClientInit、AieClientPrepare、AieClientSyncProcess、AieClientAsyncProcess、AieClientRelease、AieClientDestroy、AieClientSetOption、AieClientGetOption，SDK 须要依据插件的接口依照程序至多封装 AieClientInit、AieClientPrepare、AieClientSyncProcess/AieClientAsyncProcess、AieClientRelease、AieClientDestroy 五个接口，否则会呈现调用问题或者内存透露。比方封装过程脱漏了 AieClientPrepare 接口，则 server 端无奈实现插件加载，故前面的接口都无奈调用胜利。

对于异步插件，SDK 须要实现 IClientCb 接口，用于接管来自 client 端的算法推理后果，并将该后果返回给三方调用者。

规定：SDK 接口实现中，须要保留与 client 交互的相干通用数据

AI 引擎将的 client 端采纳单例实现，对接多个 SDK，因而各 SDK 须要保留与 client 交互的通用数据，用于连贯 server 端进行工作推理、后果返回等；需保留数据蕴含 clientInfo、algorithmInfo、configInfo 三种数据类型，定义在 SDK 的成员变量里即可。

倡议：SDK 实现 client 定义的 IServiceDeadCb 接口

Server 端是零碎常驻过程，以零碎能力的模式为多个 client 提供服务；client 定义的 IServiceDeadCb 接口，是在 server 端异样死亡后，会被触发调用。这种异样场景，SDK 可在死亡告诉接口中，实现相干操作，比方进行调用或者再次拉起 server 端等。

IServiceDeadCb 接口实现示例：

class ServiceDeadCb : public IServiceDeadCb {
public:
ServiceDeadCb() = default;
~ServiceDeadCb() override = default;
void OnServiceDead() override
{printf("[ServiceDeadCb]OnServiceDead Callback happens");
}
};

如上示例，SDK 可在 OnServiceDead()办法中实现本人的操作，比方进行所有的接口调用等等。

规定：SDK 与 plugin 须要应用编解码模块，将特定算法数据转换成 AI 引擎的通用数据类型

插件的推理数据，会由三方调用者通过 client、server 传递到插件中；不同的算法所须要的数据类型是不统一的，比方 cv 的须要图片数据、asr 的须要语音数据；为了适配数据类型的差别，AI 引擎对外提供了对根本数据类型的编解码能力，将不同数据类型转换为 AI 引擎能够应用的通用数据类型。

编码后的数据类型定义：

struct DataInfo {
unsigned char *data;
int length;
} DataInfo;

如上示例，DataInfo 数据结构包含指向数据内存的指针和数据长度两个变量组成。

框架接口应用办法：
1. 增加依赖的头文件：”utils/encdec/include/encdec.h”。
2. 增加 build.gn 中的依赖项：
include_dirs 增加 ”//foundation/ai/engine/services/common”。
deps 增加 ”//foundation/ai/engine/services/common/utils/encdec:encdec”。

3. 编解码示例：

// 编码调用函数示例：arg1，arg2，arg3 等为需编码的变量，dataInfo 为编码后的后果
retCode = ProcessEncode(dataInfo, arg1, arg2, arg3) // 能够接管任意多个参数
// 解码调用函数示例:dataInfo 为须要解码的信息，arg1，arg2，arg3 等为解码后的后果
retCode = ProcessDecode(dataInfo, arg1, arg2, arg3) // 能够接管任意多个参数

留神：
●编码和解码调用时的参数程序须要保障统一。
● 编码后 dataInfo 的内存须要调用者手动进行开释。
● server 端和 client 端的内存是离开治理和开释的。
●如果蕴含共享内存的指针，不须要额定解决。
●如果其余类型的指针，则须要解援用后应用 ProcessEncode/ ProcessDecode。
● 该编解码模块未适配 class 数据类型，不倡议应用。

规定：在 SDK 中，对以编解码返回的出参数据类型，须要进行内存开释，否则会呈现内存透露

编码失去的通用数据，实质上是将不同类型数据封装在同一块内存中，而后将这块内存的首地址与长度封装到构造体中。通过编码返回到 SDK 中的出参数据，在插件中申请了内存，但插件无奈开释；因而 SDK 在拿到数据之后，须要对内存进行开释，否则 SDK 将无奈拿到数据。

内存开释示例：

DataInfo outputInfo = {
.data = nullptr,
.length = 0,
};
AieClientPrepare(clientInfo_, algorithmInfo_, inputInfo, outputInfo, nullptr);
if (outputInfo.data != nullptr) {free(outputInfo.data);
outputInfo.data = nullptr;
outputInfo.length = 0;
}

规定：plugin 须要实现 server 定义的 IPlugin 接口，并应用宏 PLUGIN_INTERFACE_IMPL 对外提供插件函数指针

Server 端治理的插件外部接口实现逻辑各不相同，为了对立插件的加载流程，AI 引擎定义了插件接口 IPlugin；在运行态，插件是以动态链接库的模式被 AI 引擎框架通过 dlopen 形式加载，各插件须要应用 PLUGIN_INTERFACE_IMPL 语句对外裸露函数指针，否则插件将无奈被失常加载应用。

规定：plugin 须要应用 AI 引擎提供的对立数据通道

AI 引擎在 server 与插件之间，提供了一个对立的数据通道，用来解决来自 SDK 的推理申请和来自插件的后果返回；plugin 在推理接口中，需按数据通道实现申请数据的获取以及推理后果的封装。

数据通道应用示例：

int SyncProcess(IRequest *request, IResponse *&response)
{HILOGI("[IvpPlugin]Begin SyncProcess");
if (request == nullptr) {HILOGE("[IvpPlugin]SyncProcess request is nullptr");
return RETCODE_NULL_PARAM;
}
DataInfo inputInfo = request->GetMsg();
if (inputInfo.data == nullptr) {HILOGE("[IvpPlugin]InputInfo data is nullptr");
return RETCODE_NULL_PARAM;
}

...

response = IResponse::Create(request);
response->SetResult(outputInfo);
return RETCODE_SUCCESS;
}

示例中 request 和 response 是数据通道的内容主体。server 端会将数据封装在 request 中，传递到插件，插件进行算法解决之后，则须要将后果封装成 response 进行返回。

1、开发 SDK

SDK 头文件的性能实现是基于对 SDK 的调用映射到对客户端的调用。Client 端提供的接口如下表所示。

表 1 Client 端提供的接口

其中，ConfigInfo，ClientInfo，AlgorithmInfo，DataInfo 的数据结构如下表所示。

表 2 ConfigInfo，ClientInfo，AlgorithmInfo，DataInfo 的数据结构

具体开发过程可参考唤醒词辨认 SDK 开发示例

2、开发插件

AI 引擎框架规定了一套算法插件接入标准，各插件需实现规定接口以实现获取插件版本信息、算法推理类型、同步执行算法、异步执行算法、加载算法插件、卸载算法插件、设置算法配置信息、获取指定算法配置信息等性能。（同步算法实现 SyncProcess 接口，异步算法实现 AsyncProcess 接口）。

算法插件类 IPlugin 接口设计如下表所示。

表 3 算法插件类 IPlugin 接口设计

算法插件类接口:Prepare、SyncProcess、AsyncProcess、Release、SetOption、GetOption 别离于客户端接口 AieClientPrepare、AieClientSyncProcess、AieClientAsyncProcess、AieClientRelease、AieClientSetOption、AieClientGetOption 一一对应；GetInferMode 接口用于返回算法执行类型——同步或异步。

算法插件回调类 IPluginCallback 接口设计如下表所示。

表 4 算法插件回调类 IPluginCallback 接口设计

Request、Response 是 AI 引擎服务端与算法插件进行通信的对象。Request 封装了调用方的申请、输出数据等，而插件次要通过 Response 将运算之后的后果返回给 AI 引擎服务端。

Request 类的属性如下表所示。

表 5 Request 类的属性

Response 类的属性如下表所示。

表 6 Response 类的属性

具体开发过程可参考唤醒词辨认插件开发示例

3、开发配置文件

开发者开发的 SDK 通过 AlgorithmInfo 构造体中 algorithmVersion 以及 algorithmType 辨认出具体的插件类型，实现插件能力的调用。因而开发者需实现以下步骤：
1、代码门路 //foundation/ai/engine/services/common/protocol/plugin_config/plugin_config_ini/ 中增加插件的配置文件。
2、代码门路 //foundation/ai/engine/services/common/protocol/plugin_config/ 中的 aie_algorithm_type.h 文件增加算法类型。
3、代码门路 //foundation/ai/engine/services/server/plugin_manager/include/ 中的 aie_plugin_info.h 文件增加唤醒词辨认的算法名称及其在 ALGORITHM_TYPE_ID_LIST 中的序号。

具体开发过程可参考唤醒词辨认配置文件开发示例

1、唤醒词辨认 SDK 的开发示例

1、在 //foundation/ai/engine /interfaces/kits 目录中增加唤醒词辨认 SDK 的 API 接口定义，该接口可用三方利用进行调用。如下代码片段即为唤醒词辨认定义的 API 接口示例，其相干代码参考门路为：//foundation/ai/engine/interfaces/kits/asr/keyword_spotting。

class KWSSdk {
public:
    KWSSdk();
    virtual ~KWSSdk();

    // 定义创立唤醒词检测工具包的办法
    int32_t Create();

    // 定义同步执行唤醒词检测工作的办法
    int32_t SyncExecute(const Array<int16_t> &audioInput);

    // 定义设置唤醒词检测回调器的办法。int32_t SetCallback(const std::shared_ptr<KWSCallback> &callback);

    // 定义销毁唤醒词工具包的办法，开释与插件的会话信息
    int32_t Destroy();};

2. 在 //foundation/ai/engine/services/client/algorithm_sdk 目录中减少 SDK 中 API 接口的具体实现，调用 client 端提供的接口，实现算法插件能力的应用。如下代码片段即为唤醒词辨认的 API 接口中 create 办法的具体实现示例，更多具体代码请参考：//foundation/ai/engine/services/client/algorithm_sdk/asr/keyword_spotting。

int32_t KWSSdk::KWSSdkImpl::Create()
{if (kwsHandle_ != INVALID_KWS_HANDLE) {HILOGE("[KWSSdkImpl]The SDK has been created");
        return KWS_RETCODE_FAILURE;
    }
    if (InitComponents() != RETCODE_SUCCESS) {HILOGE("[KWSSdkImpl]Fail to init sdk components");
        return KWS_RETCODE_FAILURE;
    }
    // 调用 client 端提供的 AieClientInit 接口，实现初始化引擎服务，激活跨过程调用
    int32_t retCode = AieClientInit(configInfo_, clientInfo_, algorithmInfo_, nullptr);
    if (retCode != RETCODE_SUCCESS) {HILOGE("[KWSSdkImpl]AieClientInit failed. Error code[%d]", retCode);
        return KWS_RETCODE_FAILURE;
    }
    if (clientInfo_.clientId == INVALID_CLIENT_ID) {HILOGE("[KWSSdkImpl]Fail to allocate client id");
        return KWS_RETCODE_FAILURE;
    }
    DataInfo inputInfo = {
        .data = nullptr,
        .length = 0,
    };
    DataInfo outputInfo = {
        .data = nullptr,
        .length = 0,
    };
    // 调用 client 端提供的 AieClientPrepare 接口，实现加载算法插件
    retCode = AieClientPrepare(clientInfo_, algorithmInfo_, inputInfo, outputInfo, nullptr);
    if (retCode != RETCODE_SUCCESS) {HILOGE("[KWSSdkImpl]AieclientPrepare failed. Error code[%d]", retCode);
        return KWS_RETCODE_FAILURE;
    }
    if (outputInfo.data == nullptr || outputInfo.length <= 0) {HILOGE("[KWSSdkImpl]The data or length of output info is invalid");
        return KWS_RETCODE_FAILURE;
    }
    MallocPointerGuard<unsigned char> pointerGuard(outputInfo.data);
    retCode = PluginHelper::UnSerializeHandle(outputInfo, kwsHandle_);
    if (retCode != RETCODE_SUCCESS) {HILOGE("[KWSSdkImpl]Get handle from inputInfo failed");
        return KWS_RETCODE_FAILURE;
    }
    return KWS_RETCODE_SUCCESS;
}

上述代码为 API 接口的具体实现。在示例代码中，SDK 中 create 接口的具体实现即为上述示例代码中 create 办法，该办法调用了 AI 引擎框架 client 端提供的 AieClientInit 及 AieClientPrepare 接口，从而实现与 server 端建设连贯及加载算法模型的能力。

阐明：SDK 调用 AI 引擎 client 端接口应遵循 AieClientInit->AieClientPrepare->AieClientSyncProcess/AieClientAsyncProcess->AieClientRelease->AieClientDestroy 程序，否则调用接口会返回错误码。

2、唤醒词辨认插件的开发示例

在代码门路 //foundation/ai/engine/services/server/plugin 中增加唤醒词辨认插件的接口定义（IPlugin），并实现 AI 能力的调用。如下代码片段即实现唤醒词辨认的算法插件的接口定义。更多插件开发的相干代码参考门路如下：//foundation/ai/engine/services/server/plugin/asr/keyword_spotting

#include "plugin/i_plugin.h
class KWSPlugin : public IPlugin {
public:
    KWSPlugin();
    ~KWSPlugin();
    const long long GetVersion() const override;
    const char* GetName() const override;
    const char* GetInferMode() const override;
    int32_t Prepare(long long transactionId, const DataInfo &amp;amp;inputInfo, DataInfo &amp;amp;outputInfo) override;
    int32_t SetOption(int optionType, const DataInfo &amp;amp;inputInfo) override;
    int32_t GetOption(int optionType, const DataInfo &amp;amp;inputInfo, DataInfo &amp;amp;outputInfo) override;
    int32_t SyncProcess(IRequest *request, IResponse *&amp;amp;response) override;
    int32_t AsyncProcess(IRequest *request, IPluginCallback*callback) override;
    int32_t Release(bool isFullUnload, long long transactionId, const DataInfo &amp;amp;inputInfo) override;
};

上述代码实现 server 提供的 IPlugin 接口。唤醒词辨认的 sample 中调用的 client 端接口与插件中的接口对应关系及其实现性能如下表所示。

表 7 唤醒词辨认中 client 端接口与插件中的接口对应关系

留神：
1. 接口 AieClientInit、AieClientDestroy 别离用于与 server 端建设和断开连接，未调用到插件算法中，因而插件中无需定义与之对应的接口。
2. 唤醒词辨认插件须要应用 PLUGIN_INTERFACE_IMPL 语句对外裸露函数指针，否则插件将无奈被失常加载应用。

PLUGIN_INTERFACE_IMPL(KWSPlugin);

3、唤醒词辨认配置文件的开发示例
1、在代码门路 //foundation/ai/engine/services/common/protocol/plugin_config/plugin_config_ini/ 中增加唤醒词辨认的配置文件。

[base]
supported_boards = hi3516dv300
related_sessions = asr_keyword_spotting+20001002

//[asr_keyword_spotting+20001002]的命名规定为[算法名称 + 算法 version]
[asr_keyword_spotting+20001002]
AID         = asr_keyword_spotting
VersionCode = 20001002
VersionName = 2.00.01.002
XPU         = NNIE
District    = China
// 编译出的插件 so 文件所在的地位
FullPath    = /usr/lib/libasr_keyword_spotting.so
Chipset     = ALL
ChkSum      = ''Key         =''

2、在代码门路 //foundation/ai/engine/services/common/protocol/plugin_config/ 中的 aie_algorithm_type.h 文件增加唤醒词辨认算法类型 id。

// 唤醒词辨认的算法类型 id 与唤醒词辨认在 ALGORITHM_TYPE_ID_LIST 中的序号一一对应
const int ALGORITHM_TYPE_KWS = 3;

3. 在代码门路 //foundation/ai/engine/services/server/plugin_manager/include/ 中的 aie_plugin_info.h 文件增加唤醒词辨认算法名称及在 ALGORITHM_TYPE_ID_LIST 中的序号。

const std::string ALGORITHM_ID_SAMPLE_1 = "sample_plugin_1";
const std::string ALGORITHM_ID_SAMPLE_2 = "sample_plugin_2";
const std::string ALGORITHM_ID_IVP = "cv_human_detect";
// 增加唤醒词辨认的算法名称 asr_keyword_spotting
// 算法的变量名称与 ALGORITHM_TYPE_ID_LIST 中算法 typeId 命名雷同，例如：ALGORITHM_ID_KWS 
const std::string ALGORITHM_ID_KWS = "asr_keyword_spotting";
const std::string ALGORITHM_ID_IC = "cv_image_classification";
const std::string ALGORITHM_ID_INVALID = "invalid algorithm id";

const std::vector<std::string> ALGORITHM_TYPE_ID_LIST = {
    ALGORITHM_ID_SAMPLE_1,
    ALGORITHM_ID_SAMPLE_2,
    ALGORITHM_ID_IVP,
    // 增加唤醒词辨认在 ALGORITHM_TYPE_ID_LIST 中的序号，通过该序号可取得唤醒词辨认的算法名称
    // 唤醒词辨认的算法名称和唤醒词辨认在 ALGORITHM_TYPE_ID_LIST 中的序号程序需保持一致
    ALGORITHM_ID_KWS,
    ALGORITHM_ID_IC,
};

关于openharmony:OpenHarmony-AI框架开发指导

一、概述

三、开发领导

四、开发实例

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