Colección de 419 modelos de IA preentrenados para visión, voz, NLP y LLM, ejecutables desde una CLI de Python común mediante ailia SDK.
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amd/RyzenAI-SW
Tutoriales, demos y ejemplos para ejecutar inferencia de IA en PC con AMD Ryzen AI usando las herramientas y el runtime de Ryzen AI Software.
- Estrellas
- 894
- Forks
- 135
- Issues abiertos
- 105
- Último commit
- hace 2 meses
¿Qué es?
Este repositorio reúne ejemplos, demos y tutoriales complementarios a AMD Ryzen AI Software, un conjunto de herramientas para optimizar e implementar inferencia de IA en PC con AMD Ryzen AI. Es un subconjunto de la versión completa de Ryzen AI Software; las instrucciones de instalación están en la guía oficial para desarrolladores, no en este repositorio.
Los ejemplos abarcan varias familias de modelos: clasificación de imágenes con CNN, detección de objetos con YOLOv8, superresolución, modelos Transformer como DistilBERT ajustado con fine-tuning y reconocimiento de voz con Whisper y NVIDIA Parakeet TDT. También hay flujos de trabajo para LLM y modelos de visión y lenguaje basados en la API de ONNX Runtime GenAI, que incluyen un pipeline RAG e inferencia con GPT-OSS-20B, además de ejemplos de Windows ML para ResNet, Transformers y LLM.
El repositorio usa Git LFS para los archivos de modelos grandes, por lo que es necesario instalar Git LFS y ejecutar git lfs pull después de clonar. Cada directorio de ejemplo tiene sus propias instrucciones. Un tutorial sobre AMD Quark explica la cuantización.
Funciones clave
- 01Ejecuta inferencia de IA en NPU y GPU integradas de AMD Ryzen AI
- 02Incluye ejemplos de CNN, Transformer, detección de objetos y superresolución
- 03Ofrece flujos de trabajo para LLM y modelos de visión y lenguaje con ONNX Runtime GenAI
- 04Incluye ejemplos de Windows ML para ResNet, Transformers y LLM
- 05Incluye demos de reconocimiento de voz con Whisper y Parakeet TDT
- 06Muestra cómo cuantizar modelos con AMD Quark
Casos de uso
- Probar inferencia local de LLM o VLM en una laptop con Ryzen AI
- Implementar un modelo de visión ONNX en la NPU de Ryzen AI
- Crear una aplicación RAG local con ONNX Runtime GenAI
- Añadir reconocimiento de voz en el dispositivo con Whisper en Windows
Inicio rápido
- 1
Instala Git LFS desde el sitio web oficial
- 2
Configura Git LFS en tu equipo
git lfs install - 3
Clona el repositorio
git clone https://github.com/amd/RyzenAI-SW.git - 4
Descarga los archivos LFS reales
git lfs pull
Antes de usarlo
- Está dirigido únicamente a equipos AMD Ryzen AI, por lo que las demostraciones requieren hardware Ryzen AI.
- Algunos ejemplos necesitan archivos grandes mediante Git LFS, y la instalación sigue la documentación externa de Ryzen AI Software.
- Este repositorio es un subconjunto de la versión de Ryzen AI Software, por lo que cada demostración tiene sus propias instrucciones de configuración.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es RyzenAI-SW?
- Tutoriales, demos y ejemplos para ejecutar inferencia de IA en PC con AMD Ryzen AI usando las herramientas y el runtime de Ryzen AI Software. Este repositorio reúne ejemplos, demos y tutoriales complementarios a AMD Ryzen AI Software, un conjunto de herramientas para optimizar e implementar inferencia de IA en PC con AMD Ryzen AI. Es un subconjunto de la versión completa de Ryzen AI Software; las instrucciones de instalación están en la guía oficial para desarrolladores, no en este repositorio.
- ¿RyzenAI-SW es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- RyzenAI-SW es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿RyzenAI-SW sigue mantenido?
- Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de RyzenAI-SW fue el 18 ago 2026.
- ¿Para qué puedo usar RyzenAI-SW?
- Probar inferencia local de LLM o VLM en una laptop con Ryzen AI Implementar un modelo de visión ONNX en la NPU de Ryzen AI Crear una aplicación RAG local con ONNX Runtime GenAI Añadir reconocimiento de voz en el dispositivo con Whisper en Windows
- ¿Cómo se instala RyzenAI-SW?
- Instala Git LFS desde el sitio web oficial Configura Git LFS en tu equipo: git lfs install Clona el repositorio: git clone https://github.com/amd/RyzenAI-SW.git Descarga los archivos LFS reales: git lfs pull
- ¿Dónde consigo RyzenAI-SW?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/amd/RyzenAI-SW
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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