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SiMa.ai Palette

SiMa.ai Paletteは、SiMa.aiの物理AIスタックのソフトウェア層であり、同社のModalix MLSoCエッジハードウェア上でAIアプリケーションを構築および展開するためのエージェント開発環境です。そのコアであるPalette Neatは、コーディングエージェントとモデルコンパイラ、ランタイムを組み合わせて、ONNXからデバイス上で動作するアプリケーションへとモデルを変換します。ロボティクス、ドローン、産業ビジョンエンジニア向けに構築されています。

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SiMa.ai Paletteは、SiMa.aiの物理AIプラットフォームのソフトウェア部分であり、同社のModalix MLSoCハードウェア上でアプリケーションを開発および展開するためのツールです。Modalixはエッジでモデルを実行するチップであり、Paletteは開発者がそのチップにモデルを載せて、数ヶ月ではなく数日で動作するアプリケーションに変えるために使用する環境です。

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Paletteの中心にはPalette Neatがあり、これはモデルコンパイラ、実行ランタイム、エージェントワークフロー層を組み合わせたオープンソースのエージェント環境で、コンテナ(ghcr.io/sima-neat/elxr)として配布されています。開発者は、VS CodeやPalette独自のInsight UIおよびコマンドラインツール(sima-cli)内でCodexやClaudeなどのコーディングエージェントを使用してプロジェクトを記述および調整します。Palette Neatは、そのモデルコンパイラとツールチェーンを通じてModalix MLSoC向けにモデルをコンパイルおよび最適化し、そのランタイムはホストPCとMLSoCデバイス間での推論を調整します。RTSP/NFSストリーミングおよび可観測性のサポートも提供されています。SiMa.aiは、ワークフローを4つのステージに分けています:コーディングエージェントを使用した開発、Palette Neatを通じたコンパイル、ランタイムライブラリを通じたモデルの実行、そしてModalixシリコン上での実行です。

SiMa.aiは、物理AIアプリケーションを構築するチーム向けにPaletteをマーケティングしています:完全にデバイス上で動作する会話型AI、リアルタイムオブジェクト検出、その他の認識および制御ワークロードを、同社がドローン、ロボティクス、自動車、スマートビジョン、産業、政府、医療といった業界として挙げています。SiMa.aiのサイトにあるモデルブラウザを使用すると、開発前にモデルのサポートを確認でき、同社はPaletteとともにハードウェアを評価するためのModalix DevKit(50 TOPS、10W未満)を提供しています。サイトは、ボリューム価格やカスタム構成を希望するチームに対して、自己サービス価格を掲載するのではなく、ハードウェア営業チームに連絡するように指示しています。Palette自体の公表価格はサイトに表示されていません。

SiMa.aiは2018年に設立され、カリフォルニア州サンノゼに本社を置き、ドイツ、インド、イスラエル、日本に追加のオフィスを持っています。エッジでのAIが、クラウドではなく物理AIアプリケーションが実行されるべき場所であるという前提に基づいています。

  • カテゴリーMLOps・モデルデプロイ
  • 料金モデル営業に問い合わせ
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • Modalix MLSoCにモデルをコンパイルおよびパッケージ化するためのPalette Neatエージェント環境

  • VS CodeまたはPaletteのInsight UI内でのコーディングエージェント(Codex、Claude)への組み込みサポート

  • ビルドおよびデプロイメントのスクリプト作成用コマンドラインツール(sima-cli)

  • Modalix MLSoCターゲット向けにONNXモデルを最適化するモデルコンパイラおよびツールチェーン

  • ホストPCとデバイス上のMLSoC間での推論を調整するランタイムAPI

  • デプロイされたモデルのためのRTSP/NFSストリーミングサポートおよび可観測性ツール

  • 開発前にモデルおよびワークロードのサポートを確認するためのモデルブラウザ

  • 生産にコミットする前にMLSoCを評価するためのModalix DevKitハードウェア

  1. モデルを探索する:SiMa.aiのモデルブラウザを使用して、ターゲットモデルまたはワークロードがサポートされているか確認します。

  2. DevKitを入手する:Modalix DevKitを注文して、実際のハードウェアでMLSoCを評価します。

  3. 開発する:Palette Neatコンテナ環境でプロジェクトを開き、VS CodeまたはInsight UI内でコーディングエージェントと作業します(または直接コードを書きます)。

  4. コンパイルする:Palette Neatのモデルコンパイラおよびツールチェーンを通じてモデルを実行し、Modalix MLSoCをターゲットにします。

  5. デプロイおよび実行する:Palette Neatランタイムを使用して、ホストPCとデバイス上のMLSoC間での推論を調整し、内蔵の可観測性ツールで監視します。

  • デバイス上の会話型AI
  • リアルタイムオブジェクト検出
  • デプロイ前のモデル評価
  • エッジロボティクスおよびドローン認識

SiMa.ai Palette のレビュー

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