在Rock Pi 5板上，我们可以通过以下步骤实现Whisper-Llama2-Piper的推理：

1. 首先，我们需要安装所需的库和工具。在终端中运行以下命令：
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-pip
sudo apt-get install libgradio-dev
sudo apt-get install libnpu-dev
```

2. 然后，我们需要下载并安装Whisper、Llama2和Piper的Python库。在终端中运行以下命令：
```
pip3 install whisper
pip3 install llama2
pip3 install piper
```

3. 接下来，我们需要创建一个名为`whisper_llama2_pipe.py`的文件，并在其中编写以下代码：

import numpy as np

from gradio import Gradio

from gradio.inputs import Input, Output

from gradio.interface import IGRadioInterface

from llama2 import Llama2

from piper import Piper



class WhisperLLama2Pipe(IGRadioInterface):

    def __init__(self, model_path, npu_model_path):

        super().__init__()

        self.model_path = model_path

        self.npu_model_path = npu_model_path

        self.llama2 = Llama2(npu_model_path)

        self.pipe = Piper()



    def run(self):

        # 获取输入数据

        input_data = self.inputs.text

        # 对输入数据进行预处理

        input_data = input_data.lower().replace(' ', '')

        # 使用Whisper模型将输入数据转换为文本

        output_text = self.model_path + '/whisper'(input_data)

        # 使用Llama2模型将输出文本转换为NPU模型所需的格式

        output_npu = self.llama2.convert(output_text)

        # 使用Piper模型将NPU模型转换为Rock Pi 5板端模型所需的格式

        output_rockpi = self.pipe.convert(output_npu)

        return output_rockpi



if __name__ == '__main__':

    model_path = 'whisper_model.h5'

    npu_model_path = 'whisper_npu_model.bin'

    radio = WhisperLLama2Pipe(model_path, npu_model_path)

    radio.launch()

4. 最后，我们需要将Whisper、Llama2和Piper的Python库添加到gradio服务器中。在终端中运行以下命令：
```
gradio --port=8889 --host=0.0.0.0 --loglevel=info --verbose --no-browser --no-server whistlerllama2pipe.py
```

现在，你可以在Rock Pi 5板上运行`whisper_llama2_pipe.py`文件，并通过gradio服务器与Whisper-Llama2-Piper推理器进行交互。Réalisation d’un démonstrateur sur la carte Rock Pi 5 avec Whisper (Speech-to- Text), Llama2 (sur NPU) et Piper .(Rock PI 5板端进行whisper-llama2(NPU)-piper推理，部署板端模型推理gradio服务器, 部署Llama2 到 rk3588 NPU)