# Qualcomm® AI Hub GenieX: Chinese

## Chinese

### 开始使用

- [GenieX 是什么](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/get-started/what-is-geniex.md): 面向 Qualcomm 骁龙的端侧 AI 推理框架——通过 CLI、Python、Android 和 Docker 运行前沿 LLM 与 VLM。
- [快速入门](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/get-started/quickstart.md): 选择适合的接入方式，几分钟内完成首次推理。
- [平台与运行环境](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/get-started/platforms.md): GenieX 支持的骁龙平台，以及在每类平台上应选哪种运行环境。
- [模型](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/models/supported.md): 在哪里获取模型、如何运行，以及哪些精度会落到骁龙 NPU。

### 运行

#### 命令行

- [CLI 安装](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/cli/install.md): 在 Windows ARM64 上安装 GenieX CLI，或在 Linux ARM64 上通过 Docker 运行。
- [快速入门](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/cli/quickstart.md): 通过 GenieX CLI 运行你的第一个模型。
- [本地服务器](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/cli/local-server.md): 在 localhost 提供兼容 OpenAI 协议的 HTTP API，由骁龙 NPU/GPU/CPU 加速支撑。
- [CLI 参考](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/cli/reference.md): GenieX CLI 的全部命令与参数，附使用示例。

#### Python 开发

- [Python 安装](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/python/install.md): 在 Windows ARM64 或 Linux ARM64 上安装 GenieX Python SDK。
- [快速入门](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/python/quickstart.md): 在 Windows ARM64 上通过 GenieX Python SDK 运行你的第一个模型。
- [API 参考](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/python/api-reference.md): GenieX Python SDK 的完整 API 文档。

#### Linux（Docker）

- [Linux (Docker) 安装](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/linux/install.md): 通过 Docker 在 Linux ARM64 上运行 GenieX，支持 NPU 访问。

#### Android（Kotlin）

- [Android 安装](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/android/install.md): 从 Maven Central 将 GenieX Android SDK 接入到你的 Gradle 项目。
- [快速入门](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/android/quickstart.md): 使用 Kotlin 运行 GenieX Android SDK 中的第一个模型。
- [API 参考](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/run/android/api-reference.md): GenieX Android SDK —— 运行环境 / 计算单元选择、模型管理与 LLM/VLM 推理 API。

### 教程

- [使用 geniex-bench 进行性能基准测试](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/tutorials/benchmarking.md): 在 Windows ARM64 和 Linux ARM64 上使用 geniex-bench 测量 prefill 和 decode 吞吐量。

### 资源

- [常见问题](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/resources/faq.md): 关于 GenieX、其运行环境及支持芯片的常见问题。
- [故障排查](https://geniex.aihub.qualcomm.com/cn/resources/troubleshooting.md): 常见错误及处理方法。