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Palette Neatセットアップガイド|Modalix SoM DevKitでエッジAI開発を始めよう!

Palette Neatをセットアップしてみよう

Modalix SoM DevKit

生成AIや画像認識技術の進化に伴い、クラウドだけではなく、カメラやロボット、産業機器などのエッジ側でAIを動作させたいというニーズが広がっています。

SiMa.aiは、こうしたフィジカルAI向けにMLSoC™「Modalix」(以下、Modalix)と、ソフトウェア開発環境「Palette Neat」を提供しています。

 

Modalixは、CNNやViT、LLMなど幅広いAIワークロードをターゲットとしたMLSoCです。SiMa.aiはModalixを50 TOPS、10W未満のフィジカルAI向けプラットフォームとして展開しています。

 

本記事では、Modalixを実機で評価できるModalix SoM DevKit(以下、Modalix DevKit)と、その開発環境であるPalette Neatを利用するための基本的なセットアップ方法を紹介します。

今回はUbuntuを搭載したHost PCを使用します。

 
※Palette Neatの仕様やセットアップ手順は、バージョンアップに伴い変更される場合があります。最新の対応状況や手順については、弊社FAEまでお問い合わせください。

1.Host PCを準備

Neat SDKはUbuntu 22.04 / 24.04をサポートしており、Docker Engine上のコンテナとして動作します。

SiMa.aiが示しているNeat SDKのHost PCの最小要件は以下です。

項目

最小要件

OS

Ubuntu 22.04 / 24.04

CPU

4コア

RAM

16GB

空きストレージ

100GB

なお、LLiMaを使用してGenAIモデル自体をコンパイルする場合は、通常のNeat SDKよりも多くのリソースが必要となります。

SiMa.aiではGenAIモデルのコンパイル環境として128GB RAMを推奨し、512GBのディスク容量を推奨しています。

2.SiMa Developer Portalのアクセス権を確認

Neat SDK、モデル、関連ソフトウェアなどを取得するには、SiMa Developer Portalのアカウントが必要です。

sima-cliによるSDKやモデルなどの取得にもDeveloper Portalへの認証が使用されます。

 

Modalix SoM DevKitをご購入いただいたお客様には、SiMa.aiからDeveloper Portalへのアクセス権が付与されます。

付与されたアカウントを、この後のsima-cli loginで使用します。

3.sima-cliをインストール

Palette Neatのセットアップには、SiMa.aiが提供しているsima-cliを使用します。

 

Host PCで以下を実行します。

  curl -fsSL https://artifacts.neat.sima.ai/sima-cli/linux-mac.sh | bash

 

インストール後、新しいターミナルを開き、

  sima-cli --version

を実行して、sima-cliが利用できることを確認します。

 

sima-cliはNeat SDKだけでなく、Model Zoo、DevKit関連機能などSiMa.aiの開発ツールを利用する際の共通CLIです。

4.SiMa Developer Portalへログイン

付与されたDeveloper Portalアカウントを使用して認証します。

  sima-cli login

 

SDKイメージやモデルなどを取得するために、この認証を使用します。

5.Modalix DevKitとのネットワーク接続を確認

Neat SDKとModalix DevKitをペアリングする場合、Host PCとDevKitがネットワーク経由で通信できる状態にします。

 

DevKitのIPアドレスが分かっている場合は、

  ping <DevKitのIPアドレス>

で疎通を確認します。

  

DevKitのIPアドレスが分からない場合は、sima-cliのDevice Discovery機能を使用してローカルネットワーク上のSiMa.aiデバイスを検索することもできます。  

  sima-cli device discover

6.Neat SDKをインストール

Host PCで以下を実行します。

  sima-cli neat install sdk@release-2.1

 

これにより、Neat SDKのコンテナイメージがダウンロードされ、SDKのセットアップが開始されます。

 

セットアップ中には、

・Modalix DevKitとペアリングするか

・Model Compilerをインストールするか

を選択できます。

  

独自のONNXモデルなどを量子化・コンパイルしたい場合はModel Compilerをインストールします。

コンパイル済みモデルのみを利用する場合は、Model Compilerを省略することもできます。

7.Neat SDKへ入る

インストールが完了したら、以下を実行します。

  sima-cli sdk neat

 

これでNeat SDKコンテナ内のシェルへ入ることができます。

Neat SDK内でアプリケーションの開発やビルド、Model Compilerなどの各種開発ツールを利用できます。

8.Neat Insightを起動

Neat SDK内で、

  neat

を実行します。

 

Neat InsightへアクセスするためのURLが表示されます。ローカルHost PCの場合は通常、

  https://localhost:9900

からアクセスできます。

 

ブラウザからNeat Insightを開けば、Media Sourceの準備やRTSPストリームの生成、AIアプリケーションの出力確認などを行えます。

ここまでで基本的なNeat SDK環境のセットアップは完了です。

Claude Code / Codexを使ってみる

対応するNeat SDKでは、SDK内にブラウザからアクセスできるCode UIが用意されています。

Neat SDKのインストール後に表示されるcodeUIのURLへブラウザからアクセスすることで、SDKの/workspaceをVS CodeベースのUIから操作できます。

Neat SDK 2.1.2.3以降のCode UIには、CodexとClaude Codeの拡張機能がプリインストールされています。

 

Neat SDKに用意されているCodex / Claude向けのスキルやNeatのソースコンテキストを利用することで、AIエージェントを活用したModalix向け開発を行えます。

DevKitとのペアリングは後からでも可能

Neat SDKのインストール時にModalix DevKitとのペアリングを行わなかった場合でも、後から設定できます。

 

Host PCから、

  sima-cli sdk setup --devkit <DevKitのIPアドレス>

を実行します。

  

セットアップではSDKコンテナのネットワーク、workspace共有、Insight用のポートなどが設定されます。DevKitと連携する場合にはDevKit Syncも設定されます。

まずはModel Zooのモデルを動かしてみる

Neat環境をセットアップしたあと、すぐに独自モデルのコンパイルから始める必要はありません。

SiMa.aiでは、Modalixで利用できるコンパイル・量子化済みモデルを集めたModel Zooを提供しています。

Model Zooを利用すると、以下のようなことができます。

  • Modalix上でモデルのAccuracyやPerformanceを評価する
  • 量子化・コンパイル済みモデルからアプリケーション開発を始める
  • Modalix向けに用意されたモデルアーティファクトを利用する

 

利用可能なモデルは、

  sima-cli modelzoo list

で確認できます。

 

モデルの情報を確認する場合は、

  sima-cli modelzoo describe <モデル名>

 

モデルを取得する場合は、

  sima-cli modelzoo get <モデル名>

を使用します。

  

そのため、Modalix SoM DevKitを初めて評価する場合は、

 

Neat SDKをセットアップ
↓
Model Zoo
からコンパイル済みモデルを取得
↓
Neat Library
を使ったサンプルアプリケーションを実行
↓
Neat Insight
で結果を確認

 

という流れから始めると、Palette NeatとModalixの開発フローを理解しやすくなります。

  

SiMa.aiのDeveloper Centerにも「Hello Neat!」や各種Tutorial、Object Detectionなどのサンプルアプリケーションが公開されています。

なお、LLMやVLMなどのGenAIモデルについてはModel Zooとは別に、SiMa.aiがHugging Face上で提供しているモデルをLLiMa CLIから取得する開発フローが用意されています。

まとめ

本記事では、Modalix SoM DevKitを使ったAI開発を始めるために、Palette Neatの基本的なセットアップ方法を紹介しました。

Palette Neatでは、Neat SDKやNeat Insight、Model Zooなどのツールを活用することで、Modalix上でのモデル評価からAIアプリケーション開発までを一つの開発環境で進めることができます。

 

また、最初から独自モデルをコンパイルする必要はなく、Model Zooで提供されているコンパイル・量子化済みモデルやサンプルアプリケーションを利用することで、Modalixの動作やPalette Neatを使った開発フローを手軽に試すことができます。

さらに、CodexやClaude CodeなどのAIエージェントを活用した開発環境も用意されており、エッジAI開発をより効率的に進めることができます。

 

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実際にPalette Neatを操作してみたい方へ

本記事では、Palette Neatの基本的なセットアップから、Model Zooを活用してModalix SoM DevKitでAI開発を始めるまでの流れをご紹介しました。

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当日は、Palette Neatの基本操作から、物体検出アプリケーションの作成、AIエージェントを活用したCVアプリケーション開発、VLMを活用した生成AIアプリケーション開発まで、実際に手を動かしながら一連の開発フローを体験いただけます。

ModalixやPalette Neatをこれから評価したい方、本記事の内容からもう一歩進んで実機でのAI開発を体験してみたい方は、ぜひご参加ください。

 

<開催概要>

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会場:マクニカ 大阪オフィス|定員10社|参加無料

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