RKLLM 開発環境構築

修正履歴

NO	バージョン	修正内容	修正日
1	Ver1.0	新規作成	2026/06/21

この文書の情報は、文書を改善するため、事前の通知なく変更されることがあります。最新版は弊社ホームページからご参照ください。

株式会社日昇テクノロジーの書面による許可のない複製は、いかなる形態においても厳重に禁じられています。

1. 開発環境構築

1.1 RKLLM-Toolkitのインストール

　　このセクションでは、主にpipを使用してRKLLM-Toolkitをインストールする方法について説明します。ユーザーは、以下の詳細な手順を参照して、RKLLM-Toolkitツールチェーンのインストールを完了できます。

インストールに必要ものは上のGoogle ドライブフォルダーにあります。

https://drive.google.com/drive/folders/1nsL3pk75dyZHF_39KCKVoSevMq2F6Be9?usp=sharing

図：RKLLM-Toolkit インストール用パッケージの配置例

1.1.1 miniforge3ツールのインストール

　　システムが複数の異なるバージョンのPythonを必要とする事態を避けるため、Python環境の管理にはminiforge3を使用することをお勧めします。miniforge3とcondaがインストールされているかどうかを確認してください。既にインストールされている場合は、この手順はスキップできます。

miniforge3インストールパッケージをダウンロードしてください。

※以下の操作はすべてDocker開発環境で行います。

cd ~/develop_environment
./run.sh 2204
wget
https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-x86_64.sh

miniforge3をインストール

chmod 777 Miniforge3-Linux-x86_64.sh
bash Miniforge3-Linux-x86_64.sh

1.1.2 RKLLM-Toolkit Conda環境の作成

Conda base 環境に入ります:

source ~/miniforge3/bin/activate

次の Python3.8 バージョン（推奨バージョン）という名前の RKLLM-Toolkit Conda 環境を作成:

conda create -n RKLLM-Toolkit python=3.8

RKLLM-Toolkit Conda 環境に入ります :

conda activate RKLLM-Toolkit

1.1.3 RKLLM-Toolkitのインストール

pip install
nvidia_nccl_cu12-2.20.5-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl
pip install
scipy-1.10.1-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
pip install torchvision-0.18.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl
pip install transformers-4.46.3-py3-none-any.whl
pip install
triton-2.3.0-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
pip install torch-2.3.0-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl
pip install rkllm_toolkit-1.2.2-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

インストール途中に、問題がなければ、下記コマンドを実行して正常に終わります。

図：RV1126B 基板の LAN 接続構成