概要
説明
ルネサスのAI Model Deployerは、NVIDIAの強力なTAOツールを統合した直感的なGUIツールです。組み込み開発者の従来の障壁を取り除き、AI開発の旅を始めたばかりの方でも、エッジAIの導入を最適化しようとしている方でも、このツールを使う事で、合理的かつスケーラブルな開発への道を提供します。
ルネサスのAI Model DeployerIは、標準的なワークステーション上でローカルに動作するよう設計されており、開発者はクラウドベースのインフラを必要とせずにプロトタイプやテストを行うことができます。このGUIは3つのエンドツーエンドのビジョンパイプラインをサポートしており、お客様は物体検出や画像分類のユースケースにTAOを活用する方法を確認することができます。
ルネサスのAI Model Deployerは、ビジョンAIワークフローをシンプルに管理したい組込み開発者のために設計された、実用的かつエンドツーエンドのツールです。ユーザは、自己完結型のシェルスクリプトを実行するだけで、環境をすばやくセットアップすることが可能。さらにGUIは、AI開発に必要なすべての工程をカバーするエンドツーエンドのパイプラインを提供します。
- プロジェクトの作成(モデル、ボード、タスクの選択)
- データセットの分割と分析
- モデルの学習と最適化(QATとプルーニング)
- 視覚的な評価環境(mAPまたはTop-K精度)
- サンプルを使った推論評価
- ハードウェアへの展開を合理化
GUIは、直感的なデプロイ(展開)UIデザインに加えて、ライブカメラ推論、USBストリーミングをサポートしており、開発者はモデルが実世界のシナリオ上で機能しているかどうかを即座に確認する事ができます。最先端のAI技術をクリック操作で簡単に扱えるエクスペリエンスへと昇華することで、ルネサスはお客様に、よりスマートで効率的なエッジ製品を、これまでになくスピーディかつ簡単に、そしてリスクを大幅に抑えて開発できる環境を提供します。
量産品レベルのシステム開発を目指す方には、GitHubで提供されているJupyterノートブックを使う事で、さらに製品展開の幅をもたらします。開発者は、独自のデータキュレーションワークフローを組み込んでパイプラインを拡張したり、より高度なデータ拡張手法やハイパーパラメータの最適化など、TAO Toolのさらなる機能を活用できます。さらに、BYOM(Bring Your Own Model)の導入も可能です。これらのノートブックは、GUIによって提供される基盤を、実践的かつ柔軟なAIなツールへと自在に拡張できます。
特長
- 現場で使えるAIを実例で体感:Renesas AI Model Deployerは、実際のAI導入シナリオを体験できる、ハンズオン形式のサンプルをいくつかご用意しています。
- RZ/V2HおよびRZ/V2Lを使ったDetectNet v2による物体検出
- モデル:ResNet-18 backbone付きDetectNet v2
- データセット: KITTIデータセット(自動車、歩行者、自転車)
- デプロイ(展開):DRP-AIを通じて展開される量子化モデルは、ライブカメラ推論とバウンディングボックスの視覚化を特徴とします。
- RA8D1 MCUを使ったMobileNetV2による画像分類
- モデル:MobileNetV2
- データセット:生分解可能な医療廃棄物の分類(注射器、手袋、ピペットなど10クラス)
- デプロイ(展開):TFLiteで量子化し、e2 studioで展開。
- RZ/V2HおよびRZ/V2Lを使ったDetectNet v2による物体検出
- このようなすぐに使える例に加え、Jupyterノートブックを使う事で、開発者はより深い開発を行うことができます。例えば、追加のデータセットを統合する、高度なモデルを再トレーニングする、さらには完全カスタマイズ化されたBYOM(Bring Your Own Model)の活用などです。
リリース情報
より詳細な情報およびリンクについては、GitHubをご覧ください。
ターゲットデバイス
設計・開発
ビデオ&トレーニング
This video demonstrates the Renesas AI Model Deployer, a GUI-based tool integrated with NVIDIA’s TAO Toolkit. Designed to run locally on standard workstations, it simplifies AI model development and deployment for object detection and image classification at the edge.