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Scailable の使い方

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この文書は AI によって翻訳されています。内容に不正確な点や改善すべき点がございましたら、文書下部のコメント欄または以下の Issue ページにてご報告ください。
https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues

NVIDIA® Jetson デバイスでの Scailable の使い方

Scailable とは？​

Scailable は、エッジ AI ソリューションを大規模に作成および管理するためのプラットフォームを提供します。Scailable を使用すると、対応するエッジデバイス（ルーター、ゲートウェイ、IPC など）を簡単に構成して「スマート」デバイスに変えることができます。スマートデバイスは、ビデオストリームなどの入力データに対して高度な人工知能（AI）および機械学習（ML）モデルを実行し、入力を意味のあるもの（例：ビデオ内の車の数のカウント）に変換することができます。

NVIDIA Jetson で Scailable を使用する理由​

NVIDIA Jetson プラットフォームは、Scailable を実行するのに最適な候補です。NVIDIA SoM を含むエッジ AI デバイスとして、これらのデバイスにさまざまな AI パイプラインを大規模に OTA（Over-The-Air）でデプロイした後、より優れた推論性能を発揮することができます。

この Wiki では、NVIDIA Jetson プラットフォームに Scailable AI Manager を簡単にインストールし、Scailable プラットフォームを使用して AI ソリューションをリモートで構成および管理する方法を説明します。

前提条件​

  • NVIDIA Jetson デバイスが NVIDIA JetPack 5.0+ を実行しており、インターネットに接続されていること

  • インターネットに接続された Windows、Linux、または Mac を実行するホスト PC

Scailable AI Manager のインストール​

ステップ 1: 以下のコマンドを実行して、Jetson Orin デバイスに Scailable AI Manager をインストールします。

sudo bash -ic "$(wget -q -O - https://get.sclbl.net)"
note

インストール中に、JetPack 5 サポートを有効にするかどうかを尋ねられるプロンプトに「y」と入力する必要があります。

ステップ 2: Web ブラウザで Jetson デバイスの IP アドレスに続けて :8081 を入力するか、コマンドラインに表示される URL をそのまま入力します。

Scailable アカウントの登録​

ステップ 1: Scailable AI Manager が表示されたら、デバイスに名前を付けて Register ボタンをクリックして登録します。

ステップ 3: 作成したデバイス名を確認し、Register をクリックしてから Return to device をクリックします。

すべてが正常に進行した場合、以下のように Status タブの下で全てのステータスチェックが成功していることが確認できます。

AIアプリケーションの実行​

Scailableには、試すことができるさまざまなAIモデルがあらかじめ搭載されています。ただし、自分のAIモデルを使用したい場合は、それをインポートすることも可能です。

ステップ1: ModelタブのFirst Modelセクション内で、Assign Modelをクリックします。

ステップ2: ここでは、add a modelをクリックして独自のモデルを追加するか、あらかじめ構築されたモデルを使用することができます。ここでは、Scailable Modelsを選択します。

ステップ3: 例として、People counter within a regionモデルを選択します。Use this modelをクリックします。

これで、モデルが選択されたことが確認できます。

ステップ4: Inputタブで、入力ドライバーとしてVideo driverを選択します。

ここでは、ビデオストリーム、画像、またはScailableにあらかじめ読み込まれたサンプル画像/ビデオを選択できます。

ステップ5: 例として、Scailableにあらかじめ読み込まれているビデオソースであるfacesを選択します。

ステップ6: outputタブでは、設定をデフォルトのままにします。

ステップ7: Optionsタブでは、設定をデフォルトのままにします。

ステップ8: Testタブで、Test configurationをクリックします。

成功した場合、以下のような出力が表示されます。

ステップ9: Runタブで、Run Modelをクリックします。

正常に実行されている場合、以下のような出力が表示されます。

ステップ10: View live visualizationをクリックして、推論結果をローカルでプレビューします。

ステップ11: View output in cloudをクリックして、結果をCSVまたはJSON形式でダウンロードします。

AIモデルをスケールでデプロイする​

Scailableを使用すると、単一のモデルを複数のデバイスに簡単にスケールでデプロイすることができます。

ステップ 1: このウェブページにアクセスし、Scailableアカウントにログインします。以下のようなダッシュボードが表示されます。

ステップ 2: DEVICESをクリックすると、Scailableアカウントに接続されているすべてのデバイスが表示されます。

ステップ 3: チェックボックスをクリックしてすべてのデバイスを選択し、デバイスグループの名前を入力してSave new groupsをクリックします。

ステップ 4: Assign a model to all devices in groupをクリックします。

ステップ 5: 前回と同様にモデルを選択すると、そのモデルがグループ内のすべてのデバイスにリモートでデプロイされます。

モデルがリモートで正常にデプロイされると、以下のような出力が表示されます。

詳細情報​

Scailableは非常に詳細で包括的なドキュメントを提供しています。そのため、こちらをチェックすることを強くお勧めします。

技術サポートと製品に関するディスカッション​

弊社製品をご利用いただきありがとうございます！製品の使用体験がスムーズになるよう、さまざまなサポートを提供しています。異なる好みやニーズに対応するため、いくつかのコミュニケーションチャネルを用意しています。

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