大语言模型的崛起为智能化应用开辟了新的可能性。借助深度学习技术，这些模型能够理解和生成自然语言，处理复杂的文本和语义信息。这使得它们在诸如人机问答、内容生成和数据分析等领域展现出巨大的潜力。在实时控制领域，大语言模型能够显著提升控制系统的智能化水平，确保实时性的同时实现高质量的人机交互，为具身机器人、智能驾驶等对实时性和智能化有强烈需求的场景提供理想的解决方案。

然而，大语言模型在与传统实时操作系统结合时面临挑战。首先，模型的部署及推理需要丰富的生态支持，以便在不同的应用场景中有效运行。其次，在推理过程中，大语言模型会占用大量的系统资源，这导致实时操作系统的性能下降，无法满足对快速响应的严格要求。

望获实时Linux系统有效解决了上述问题，提供微秒级的实时性能（系统最大延迟<10微秒，支持EtherCAT125微秒周期同步），同时与Linux生态系统完全兼容，使开发者能够快速集成大语言模型及相关应用。通过丰富的生态工具和库，望获实时Linux系统显著降低了开发和部署的复杂性。此外，其资源隔离机制确保实时任务与大语言模型之间的有效隔离，实现了微秒级实时性与智能化应用的并存。

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硬件平台：京博航友善NanoPC-T6开发板（瑞芯微RK3588）

操作系统：望获实时Linux系统

大模型：Qwen-1.8千问大语言模型

方案简介：

Qwen是阿里巴巴研发的多模态大语言模型，具备自然语言理解、文本生成和视觉理解等多种能力，经过大规模多语言数据预训练和高质量微调。本案例使用Gradio框架展示训练好的Qwen模型, Gradio是一个基于FastAPI和Svelte构建的简易Web UI开发框架，适合快速部署和展示大语言模型。

应用场景：

基于望获实时Linux系统的微秒级实时性和RK3588的6 TOPS算力，该方案满足工业和商业领域对实时性和智能化的需求，广泛适用于工业智能化、服务机器人、智能家居和医疗健康等场景。