Description
SiMa.ai Palette est la moitié logicielle de la plateforme AI physique de SiMa.ai, l'outil utilisé pour développer et déployer des applications sur le matériel Modalix MLSoC de l'entreprise. Alors que Modalix est la puce qui exécute des modèles à la périphérie, Palette est l'environnement que les développeurs utilisent pour transférer un modèle sur cette puce et le transformer en une application fonctionnelle, en quelques jours plutôt qu'en plusieurs mois, selon l'entreprise.
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Au centre de Palette se trouve Palette Neat, un environnement agentique open-source distribué sous forme de conteneur (ghcr.io/sima-neat/elxr) qui combine un compilateur de modèles, un environnement d'exécution et une couche de flux de travail d'agents. Les développeurs, humains ou AI, écrivent et orchestrent des projets avec des agents de codage tels que Codex ou Claude à l'intérieur de VS Code ou de l'interface utilisateur Insight de Palette et de l'outil en ligne de commande (sima-cli). Palette Neat compile et optimise ensuite le modèle pour le Modalix MLSoC via son compilateur de modèles et sa chaîne d'outils, et son environnement d'exécution orchestre l'inférence entre le PC hôte et le dispositif MLSoC, avec un support pour le streaming RTSP/NFS et l'observabilité. SiMa.ai structure le flux de travail en quatre étapes : développement avec des agents de codage, compilation via Palette Neat, exécution du modèle à travers sa bibliothèque d'exécution, et enfin exécution sur le silicium Modalix.
SiMa.ai commercialise Palette pour les équipes construisant des applications AI physiques : AI conversationnelle fonctionnant entièrement sur l'appareil, détection d'objets en temps réel, et d'autres charges de travail de perception et de contrôle, dans des secteurs que l'entreprise répertorie comme les drones, la robotique, l'automobile, la vision intelligente, l'industrie, le gouvernement et la santé. Un navigateur de modèles sur le site de SiMa.ai permet aux développeurs de vérifier le support des modèles avant de construire, et l'entreprise propose un Modalix DevKit (50 TOPS, moins de 10W) pour évaluer le matériel aux côtés de Palette. Le site dirige les équipes souhaitant des prix de volume ou des configurations personnalisées à contacter son équipe de vente de matériel plutôt que de lister des prix en libre-service ; aucun prix public pour Palette lui-même n'apparaît sur le site.
SiMa.ai a été fondée en 2018 et a son siège à San Jose, en Californie, avec des bureaux supplémentaires en Allemagne, en Inde, en Israël et au Japon, sur le principe que l'AI à la périphérie, plutôt que dans le cloud, est l'endroit où les applications AI physiques doivent fonctionner.
- CatégorieMLOps et déploiement de modèles
- Modèle tarifaireContacter les ventes
- DéploiementCloud
- PlateformesWeb
Fonctionnalités principales de SiMa.ai Palette
Environnement agentique Palette Neat pour compiler et empaqueter des modèles sur le Modalix MLSoC
Support intégré pour les agents de codage (Codex, Claude) à l'intérieur de VS Code ou de l'interface utilisateur Insight de Palette
Outil en ligne de commande (sima-cli) pour script des constructions et des déploiements
Compilateur de modèles et chaîne d'outils qui optimise les modèles ONNX pour la cible Modalix MLSoC
APIs d'exécution qui orchestrent l'inférence entre le PC hôte et le MLSoC sur l'appareil
Support de streaming RTSP/NFS plus outils d'observabilité pour les modèles déployés
Navigateur de modèles pour vérifier le support des modèles et des charges de travail avant le développement
Matériel Modalix DevKit pour évaluer le MLSoC avant de s'engager dans la production
Comment utiliser SiMa.ai Palette ?
Explorer les modèles : utilisez le navigateur de modèles de SiMa.ai pour vérifier si votre modèle ou charge de travail cible est supporté
Obtenir le DevKit : commandez un Modalix DevKit pour évaluer le MLSoC dans un matériel réel
Développer : ouvrez un projet dans l'environnement de conteneur Palette Neat et travaillez avec un agent de codage (ou écrivez du code directement) dans VS Code ou l'interface utilisateur Insight
Compiler : exécutez le modèle via le compilateur de modèles et la chaîne d'outils de Palette Neat pour cibler le Modalix MLSoC
Déployer et exécuter : utilisez l'environnement d'exécution Palette Neat pour orchestrer l'inférence entre le PC hôte et le MLSoC sur l'appareil, puis surveillez-le avec les outils d'observabilité intégrés
Cas d'utilisation de SiMa.ai Palette
- AI conversationnelle sur l'appareil
- Détection d'objets en temps réel
- Évaluation de modèle avant déploiement
- Perception en robotique et drones à la périphérie
