Palette Neatをセットアップしてみよう

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。

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。

Modalix SoM DevKit（評価ボード）の導入をご検討の方は、下記よりお見積もり依頼をいただけます。ModalixやPalette Neatに関するご質問、評価方法についてのご相談もお気軽にお問い合わせください。

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