本文适用于Jetson Nano、TX1/TX2、Xavier 和 Orin系列的设备，供大家参考。
1、PyTorch不同版本安装
这里适用于Jetson Nano、TX1/TX2、Xavier 和 Orin ，需要JetPack 4.2以上。
下载地址：PyTorch for Jetson - Jetson & Embedded Systems / Announcements - NVIDIA Developer Forums
这些pip wheel 是为 ARM aarch64 架构构建的，下载后是一个xxx.whl文件
然后用 pip install xxx.whl 进行安装就可以啦~
比如安装torch 2.3，可以选择两个版本（CUDA12.2、或者CUDA12.4）
需要注意的是 JetPack对应的版本是6，才能安装torch 2.3
如果上面网址中没找到最新的torch版本
请参考下面的网址：
https://pypi.jetson-ai-lab.dev/
比如，系统的CUDA版本是12.6的，点击进去进行查找
然后搜索一个关键字，比如"torch"就可以下载啦
2、Jetson 安装 Conda
（推荐）清华源下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
选择aarch64架构的，然后下载运行安装就可以啦~
或者去官网下载，也是可以的https://www.anaconda.com/download/success
3、适用于Jetson的AI容器
开源地址：https://github.com/dusty-nv/jetson-containers/tree/master
通过构建docker，为 NVIDIA Jetson 🚀🤖 提供最新的 AI/ML 软件包
下面是一些主流的模型和框架，完整列表可以参阅 packages 目录
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| ML | pytorch tensorflow jax onnxruntime deepstream holoscan CTranslate2 JupyterLab |
| LLM | SGLang vLLM MLC AWQ transformers text-generation-webui ollama llama.cpp llama-factory exllama AutoGPTQ FlashAttention DeepSpeed bitsandbytes xformers |
| VLM | llava llama-vision VILA LITA NanoLLM ShapeLLM Prismatic xtuner |
| VIT | NanoOWL NanoSAM Segment Anything (SAM) Track Anything (TAM) clip_trt |
| RAG | llama-index langchain jetson-copilot NanoDB FAISS RAFT |
| L4T | l4t-pytorch l4t-tensorflow l4t-ml l4t-diffusion l4t-text-generation |
| CUDA | cupy cuda-python pycuda numba opencv:cuda cudf cuml |
| Robotics | Cosmos Genesis ROS LeRobot OpenVLA 3D Diffusion Policy Crossformer MimicGen OpenDroneMap ZED |
| Graphics | stable-diffusion-webui comfyui nerfstudio meshlab pixsfm gsplat |
| Mamba | mamba mambavision cobra dimba videomambasuite |
| Speech | whisper whisper_trt piper riva audiocraft voicecraft xtts |
| Home/IoT | homeassistant-core wyoming-whisper wyoming-openwakeword wyoming-piper |
下面是一些示例demo：
在 NVIDIA Jetson AGX Orin 上使用 LLaVA-1.5 13B 进行多模态语音聊天（容器：NanoLLM）
在 NVIDIA Jetson AGX Orin 上与 Llama-2-70B 进行交互式语音聊天（容器：NanoLLM)
NVIDIA Jetson 上的实时多模态 VectorDB（容器：nanodb)
Live Llava 2.0 - Jetson Orin 上的 VILA + 多模态 NanoDB（容器：NanoLLM）
4、Jetson 部署推理
开源地址：https://github.com/dusty-nv/jetson-inference?tab=readme-ov-file
该项目使用 TensorRT 在 C++ 或 Python 的 GPU 上运行优化网络，并使用 PyTorch 训练模型。
支持的 DNN 视觉基元包括用于图像分类的 imageNet、用于对象检测的 detectNet、用于语义分割的 segNet、用于姿势估计的 poseNet 和用于动作识别的 actionNet。
提供了从实时摄像机源进行流式传输、使用 WebRTC 制作 Web 应用程序以及支持 ROS/ROS2 的示例。
下面是不同视觉任务的推理代码参考文档：
| C++ | Python |
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| Image Recognition | imageNet | imageNet |
| Object Detection | detectNet | detectNet |
| Segmentation | segNet | segNet |
| Pose Estimation | poseNet | poseNet |
| Action Recognition | actionNet | actionNet |
| Background Removal | backgroundNet | actionNet |
| Monocular Depth | depthNet | depthNet |
PS：有其他的问题可以先在论坛查找，基本能解决大部分问题
https://forums.developer.nvidia.com/
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