要在瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片上部署YOLOv8n，我们需要分别处理模型转换、环境配置和推理过程。以下是简易工程步骤和快速推理指南：

瑞芯微RKNN上的部署

1. 环境准备

• 开发板：确保你的瑞芯微开发板已安装好RKNN Toolkit。
• Python和依赖：安装必要的Python环境和相关依赖库。通常，pip可以用于安装大多数需要的模块。

2. 模型转换

• 转换YOLOv8模型：首先，将YOLOv8n模型转换为ONNX格式，这可以在PyTorch中通过torch.onnx.export实现。
• 使用RKNN Toolkit转换ONNX到RKNN：
  rknn-toolkit2
  1. 加载ONNX模型。
  2. 配置模型输入、量化等参数。
  3. 编译和导出RKNN模型。

3. 部署和推理

• 推理代码编写：在开发板上编写Python代码，使用RKNN接口加载模型并执行推理。
• 优化：通过设置适当的量化策略和优化选项提高推理速度。

地平线Horizon芯片上的部署

1. 环境准备

• 开发环境：设置Horizon提供的开发环境（如Horizon SDK）。
• 模型和工具链：确保获取到相关工具链用于模型转换和部署。

2. 模型转换

• 转换YOLOv8模型：同样地，将模型转换为ONNX格式。
• 使用Horizon转换工具：通常，Horizon会提供特定的工具转换ONNX模型为其支持的格式（如BPU模型）。

3. 部署和推理

• 部署模型：通过Horizon工具将模型部署到硬件上。
• 编写推理程序：利用Horizon API进行模型加载和推理。
• 推理性能调优：可结合使用多线程、多batch等技术提高推理效率。

通用建议

• 示例代码和文档：参考官方示例代码与文档，有助于更快理解部署方法。
• 社区支持和论坛：参与RKNN和Horizon的开发者社区，获取最佳实践和问题解决方案。

总结

借助瑞芯微RKNN和地平线Horizon的SDK工具，可以有效完成YOLOv8n的部署。每个平台有其独特的相关工具和优化方法，针对特定硬件进行优化是推理性能提升的关键。