本节介绍了通过 Edge AI Model Composer 上传数据、训练和编译模型的过程。客户可以使用 TinyML Model Maker 的命令行工具来微调模型参数和修改模型。

本演示具有四种不同大小的通用时间序列神经网络模型，可用于各种时间序列分类任务。

使用 Model Composer 的步骤：

1. 登录 https://dev.ti.com/modelcomposer/
2. 点击"Example Project"，在 Task 下选择"Generic Time Series"，在 Tools 下选择"MCU Analytics Backend v1.0.1"，在 Sample Dataset 下选择"hello_world_example_DSG"。为项目命名，然后点击"New Project"。
   图 4-7 新建示例屏幕截图
3. "Capture"选项卡用于数据可视化、标记和导入。页面顶部的选项卡可用于迭代项目。在左侧菜单中选择一个文件会显示该数据文件的可视化效果。渲染选项显示在右侧。可以使用"Import Data"按钮导入其他数据。在创建新的通用时间序列项目时，该按钮还可用于导入您自己的数据集。
   图 4-8 “Capture”选项卡
4. 使用页面顶部的链接转到模型选择选项卡，然后选择目标器件和模型。滑块可用于选择推荐的器件，用户也可以手动选择器件。对于本示例，建议使用 F28P55，该器件使用 TI 的神经处理单元 (NPU)。
   图 4-9 模型选择选项卡
5. 包含的模型都是通用时间序列模型。例如，1k_t 是用于较简单分类任务的最小模型。13k_t 是用于较复杂任务的最大模型。
6. 闪存和推理时间估算值显示在模型选择选项的下方。这些可用于确定适合您的应用的模型和器件。
7. 使用顶部的链接导航至培训页面，然后选择您的预处理选项。