为 Qualcomm Snapdragon NPU 模型准备训练数据
针对 Qualcomm AI 计算栈的硬件专属数据准备指南：移动端 Hexagon NPU、笔记本 XElite，以及通过 Qualcomm AI Hub 的云到边缘管道。
Qualcomm 的 AI 计算栈从云端训练基础设施到端侧神经处理单元。硬件能力强大，模型优化工具成熟。一直缺失的部分是训练数据。
在云端基准测试中表现良好的模型在 Snapdragon 设备上表现不佳，不是因为硬件限制或量化损失，而是因为训练数据从未为端侧约束而设计。
移动端数据准备（Hexagon NPU）
Hexagon NPU 是最受限制的目标。0.5B-1B 模型在移动设备上几乎没有容量浪费的余地。
- 上下文窗口：生产中 512-1024 token。训练数据必须反映这个现实。
- 词汇：必须高效。分析训练数据中的 token 频率，出现少于 5 次的 token 要么移除要么替换。
- 示例长度：必须匹配生产输出。
- 量化感知：Q4 量化保留常见模式但在边缘情况上退化。在训练数据中过度代表边界案例 2-3 倍。
笔记本数据准备（XElite）
XElite 处理器能力强大得多。8B 模型 Q4 量化舒适运行。上下文窗口 2048-4096 token 实用。可以处理 3-5 步推理链。
本地数据准备层
企业团队的源数据通常是敏感的。工作流变为：
- 本地数据准备 → Ertas Data Suite 在本地处理原始企业文档
- 云端训练 → 准备好的数据集（PII 已编辑）到 GPU 微调
- 云端优化 → Qualcomm AI Hub 量化和编译
- 端侧部署 → 优化后的模型在 Snapdragon 硬件上运行
没有企业数据离开大楼。模型从一开始就在为设备设计的清洁、过滤、生产适当的数据上训练。
Turn unstructured data into AI-ready datasets — without it leaving the building.
On-premise data preparation with full audit trail. No data egress. No fragmented toolchains. EU AI Act Article 30 compliance built in.
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