Rust 用法

Name: Darra AI Studio
Author: Darra

面向最终用户的 darra-ai 日常用法。逐 API 签名见会话、类型。

调用链

一条链打通：Session::open / Session::open_plain 打开 → infer_image 反复推理 → Drop 自动关闭。打开成本只付一次，之后同一会话反复推理，不要每张图重新打开。infer_image 永不收激活码。

加密容器 .darmodel 走 Session::open；未激活返 Error::PasswordRequired 时改走 Session::activate 补一次激活码，之后推理不再要码。分流用 Session::try_open / Session::try_activate，失败不抛错，读 OpenResult 再定。明文模型走 Session::open_plain，无需授权。

调用前先核 ABI：darra_ai::version() 交给 version_major 拆包，不为 1 立即停——SDK 与 DarraAI.Core 必须同一发布批次。

前置依赖

Rust — rust-version 1.70
接入 — 路径依赖，publish = false，不发 crates.io
构建 — 环境变量 DARRA_AI_CORE_LIB_DIR 指向 Core 链接库目录（Windows 要 Core.lib，Linux 要 libCore.so）
运行 — Core.dll / libCore.so 在 PATH 或可执行文件旁
feature — 默认 json（serde_json）；只要字符串 JSON 可 default-features = false
Provider — 运行时包提前部署，SDK 只验证并加载本地 Provider，不代装 NVIDIA / NPU 系统驱动
平台 — Windows x64、Linux x86_64、Linux aarch64；Windows 无 RKNN；macOS 不在 v1

安装

Cargo.toml 写一行路径依赖：

[dependencies]
darra-ai = { path = "<SDK 解压目录>/Rust/darra-ai" }

构建前设 DARRA_AI_CORE_LIB_DIR，指向 Core 链接库目录，再 cargo build：

$env:DARRA_AI_CORE_LIB_DIR = '<Core 链接库目录>'
cargo build

找不到库会直接报中文提示并中止，不会静默链错库。官方示例 infer：

cargo run -p darra-ai --example infer -- model.darmodel photo.jpg [key.darmkey]
cargo run -p darra-ai --example infer -- model.onnx photo.jpg

快速开始

最小可编译骨架（取自 examples/infer.rs 精简）：

use std::fs;
use darra_ai::{ImageDesc, Session};

fn main() -> Result<(), darra_ai::Error> {
    let packed = darra_ai::version();
    if darra_ai::version_major(packed) != 1 {
        return Err(darra_ai::Error::Internal {
            message: format!("ABI 不匹配，库版本 = {}", darra_ai::version_string()),
            hint: "Darra.AI SDK 与 DarraAI.Core 升到同一发布批次后重试。".to_string(),
        });
    }
    let session = Session::open("model.darmodel", None)?;
    let jpeg = fs::read("photo.jpg").map_err(|e| darra_ai::Error::IoNotFound {
        message: format!("读图片失败：photo.jpg ({e})"),
        hint: String::new(),
    })?;
    let json = session.infer_image(&jpeg, &ImageDesc::auto())?;
    println!("{json}");
    Ok(()) // Drop 即关闭会话
}

明文模型换一行入口即可：

let session = Session::open_plain("model.onnx", None)?;

按场景索引

场景	案例	一句话
单张最小链	推理入门	打开会话、推理一张图、关闭的最小调用链
相机连续帧	视频连续推理	逐帧进图，满队列丢最旧帧保最新画面
突发批量	图片队列	一次上百张进队列，容量与溢出策略由应用定
同模型多路	并行推理	同模型多路并发提交，推理线程数独立可配
多模型多卡	多模型并行	多模型或多卡分槽，按 Weight 分并发槽份额

同模型突发与流式排队见推理池。失败码与处置见错误处理，版本与本地诊断见运行时。

设备池

多张卡按每卡权重分活，不是插队。和同一张卡上的推理池不是一回事。打开没成功：路径空、文件不在、未激活、缺 Provider 返回 Error；ABI 不符是 Error::Internal。运行库缺符号在链接期失败，不是关了再开。

let mut pool = DevicePool::open_plain("model.onnx", None, None)?;
let ticket = pool.submit(&jpeg, &ImageDesc::auto(), -1)?;
let json = pool.wait(ticket)?;
pool.close();

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