Descripción
SiMa.ai Palette es la mitad de software de la plataforma de IA física de SiMa.ai, la herramienta utilizada para desarrollar y desplegar aplicaciones en el hardware Modalix MLSoC de la compañía. Mientras que Modalix es el chip que ejecuta modelos en el borde, Palette es el entorno que los desarrolladores utilizan para llevar un modelo a ese chip y convertirlo en una aplicación funcional, en días en lugar de meses, según la compañía.
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En el centro de Palette se encuentra Palette Neat, un entorno de desarrollo ágil de código abierto distribuido como un contenedor (ghcr.io/sima-neat/elxr) que combina un compilador de modelos, un entorno de ejecución y una capa de flujo de trabajo de agentes. Los desarrolladores, humanos o IA, escriben y orquestan proyectos con agentes de codificación como Codex o Claude dentro de VS Code o la propia interfaz de usuario Insight de Palette y la herramienta de línea de comandos (sima-cli). Palette Neat luego compila y optimiza el modelo para el Modalix MLSoC a través de su compilador de modelos y cadena de herramientas, y su entorno de ejecución orquesta la inferencia entre la PC anfitriona y el dispositivo MLSoC, con soporte para transmisión RTSP/NFS y herramientas de observabilidad. SiMa.ai enmarca el flujo de trabajo en cuatro etapas: desarrollo con agentes de codificación, compilación a través de Palette Neat, ejecución del modelo a través de su biblioteca de tiempo de ejecución y, finalmente, ejecución en silicio Modalix.
SiMa.ai comercializa Palette para equipos que construyen aplicaciones de IA física: IA conversacional que se ejecuta completamente en el dispositivo, detección de objetos en tiempo real y otras cargas de trabajo de percepción y control, en industrias que la compañía enumera como drones, robótica, automotriz, visión inteligente, industrial, gubernamental y salud. Un Navegador de Modelos en el sitio de SiMa.ai permite a los desarrolladores verificar el soporte del modelo antes de construir, y la compañía ofrece un Modalix DevKit (50 TOPS, menos de 10W) para evaluar el hardware junto con Palette. El sitio dirige a los equipos que desean precios por volumen o configuraciones personalizadas a contactar a su equipo de ventas de hardware en lugar de listar precios de autoservicio; no aparece ningún precio público para Palette en el sitio.
SiMa.ai fue fundada en 2018 y tiene su sede en San José, California, con oficinas adicionales en Alemania, India, Israel y Japón, bajo la premisa de que la IA en el borde, en lugar de en la nube, es donde las aplicaciones de IA física necesitan ejecutarse.
- CategoríaMLOps y despliegue de modelos
- Modelo de preciosContactar con ventas
- ImplementaciónNube
- PlataformasWeb
Características principales de SiMa.ai Palette
Entorno ágil Palette Neat para compilar y empaquetar modelos en el Modalix MLSoC
Soporte integrado para agentes de codificación (Codex, Claude) dentro de VS Code o la interfaz de usuario Insight de Palette
Herramienta de línea de comandos (sima-cli) para scripting de construcciones y despliegues
Compilador de modelos y cadena de herramientas que optimiza modelos ONNX para el objetivo Modalix MLSoC
APIs de tiempo de ejecución que orquestan la inferencia entre la PC anfitriona y el MLSoC en el dispositivo
Soporte para transmisión RTSP/NFS más herramientas de observabilidad para modelos desplegados
Navegador de Modelos para verificar el soporte de modelos y cargas de trabajo antes del desarrollo
Hardware Modalix DevKit para evaluar el MLSoC antes de comprometerse a producción
¿Cómo usar SiMa.ai Palette?
Explorar modelos: utiliza el Navegador de Modelos de SiMa.ai para verificar si tu modelo o carga de trabajo objetivo es compatible
Obtener el DevKit: ordena un Modalix DevKit para evaluar el MLSoC en hardware real
Desarrollar: abre un proyecto en el entorno de contenedor Palette Neat y trabaja con un agente de codificación (o escribe código directamente) en VS Code o la interfaz de usuario Insight
Compilar: ejecuta el modelo a través del compilador de modelos y la cadena de herramientas de Palette Neat para dirigirte al Modalix MLSoC
Desplegar y ejecutar: utiliza el entorno de ejecución Palette Neat para orquestar la inferencia entre la PC anfitriona y el MLSoC en el dispositivo, luego monitorea con las herramientas de observabilidad integradas
Casos de uso de SiMa.ai Palette
- IA conversacional en el dispositivo
- Detección de objetos en tiempo real
- Evaluación de modelos antes del despliegue
- Percepción de robótica y drones en el borde
