Beschreibung
SiMa.ai Palette ist die Software-Hälfte der physischen KI-Plattform von SiMa.ai, das Werkzeug, das verwendet wird, um Anwendungen auf der Modalix MLSoC-Hardware des Unternehmens zu entwickeln und bereitzustellen. Während Modalix der Chip ist, der Modelle am Edge ausführt, ist Palette die Umgebung, die Entwickler nutzen, um ein Modell auf diesen Chip zu bringen und es in eine funktionierende Anwendung zu verwandeln, in Tagen statt in Monaten, so das Unternehmen.
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Im Zentrum von Palette steht Palette Neat, eine Open-Source-agentische Umgebung, die als Container (ghcr.io/sima-neat/elxr) verteilt wird und einen Modellcompiler, eine Ausführungsruntime und eine Agenten-Workflow-Schicht kombiniert. Entwickler, ob Mensch oder KI, schreiben und orchestrieren Projekte mit Codierungsagenten wie Codex oder Claude innerhalb von VS Code oder Palettes eigener Insight-Benutzeroberfläche und Befehlszeilentool (sima-cli). Palette Neat kompiliert und optimiert dann das Modell für das Modalix MLSoC über seinen Modellcompiler und die Toolchain, und seine Laufzeit orchestriert die Inferenz über den Host-PC und das MLSoC-Gerät, mit Unterstützung für RTSP/NFS-Streaming und Beobachtbarkeit. SiMa.ai gliedert den Workflow in vier Phasen: Entwicklung mit Codierungsagenten, Kompilierung über Palette Neat, Ausführung des Modells über die Laufzeitbibliothek und schließlich Ausführung auf Modalix-Silizium.
SiMa.ai vermarktet Palette für Teams, die physische KI-Anwendungen entwickeln: konversationelle KI, die vollständig auf dem Gerät läuft, Echtzeit-Objekterkennung und andere Wahrnehmungs- und Steuerungsaufgaben in den Branchen, die das Unternehmen als Drohnen, Robotik, Automobil, intelligente Vision, Industrie, Regierung und Gesundheitswesen auflistet. Ein Modellbrowser auf der Website von SiMa.ai ermöglicht es Entwicklern, die Unterstützung von Modellen zu überprüfen, bevor sie mit dem Bau beginnen, und das Unternehmen bietet ein Modalix DevKit (50 TOPS, unter 10W) zur Bewertung der Hardware zusammen mit Palette an. Die Website weist Teams, die Mengenpreise oder benutzerdefinierte Konfigurationen wünschen, an, sich an das Hardware-Verkaufsteam zu wenden, anstatt Selbstbedienungspreise aufzulisten; keine öffentlichen Preise für Palette selbst sind auf der Website zu finden.
SiMa.ai wurde 2018 gegründet und hat seinen Hauptsitz in San Jose, Kalifornien, mit weiteren Büros in Deutschland, Indien, Israel und Japan, mit der Prämisse, dass KI am Edge, anstatt in der Cloud, der Ort ist, an dem physische KI-Anwendungen ausgeführt werden müssen.
- KategorieMLOps & Modell-Deployment
- PreismodellVertrieb kontaktieren
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
SiMa.ai Palette's Kernfunktionen
Palette Neat agentische Umgebung zum Kompilieren und Verpacken von Modellen auf das Modalix MLSoC
Integrierte Unterstützung für Codierungsagenten (Codex, Claude) innerhalb von VS Code oder Palettes Insight UI
Befehlszeilentool (sima-cli) zum Skripten von Builds und Bereitstellungen
Modellcompiler und Toolchain, die ONNX-Modelle für das Ziel Modalix MLSoC optimieren
Runtime-APIs, die die Inferenz über den Host-PC und das on-device MLSoC orchestrieren
RTSP/NFS-Streaming-Unterstützung sowie Beobachtbarkeitstools für bereitgestellte Modelle
Modellbrowser zur Überprüfung der Modell- und Arbeitslastunterstützung vor der Entwicklung
Modalix DevKit-Hardware zur Bewertung des MLSoC vor der Produktion
Wie verwendet man SiMa.ai Palette?
Modelle erkunden: Verwenden Sie den Modellbrowser von SiMa.ai, um zu überprüfen, ob Ihr Zielmodell oder Ihre Arbeitslast unterstützt wird
DevKit erhalten: Bestellen Sie ein Modalix DevKit, um das MLSoC in echter Hardware zu bewerten
Entwickeln: Öffnen Sie ein Projekt in der Palette Neat-Containerumgebung und arbeiten Sie mit einem Codierungsagenten (oder schreiben Sie direkt Code) in VS Code oder der Insight UI
Kompilieren: Führen Sie das Modell durch den Modellcompiler und die Toolchain von Palette Neat, um das Modalix MLSoC anzusprechen
Bereitstellen und Ausführen: Verwenden Sie die Palette Neat-Laufzeit, um die Inferenz über den Host-PC und das on-device MLSoC zu orchestrieren, und überwachen Sie es dann mit den integrierten Beobachtbarkeitstools
SiMa.ai Palette's Anwendungsfälle
- On-Device konversationelle KI
- Echtzeit-Objekterkennung
- Modellbewertung vor der Bereitstellung
- Edge-Robotik und Drohnenwahrnehmung
