AI最適化とベンチマークのためのオンライン・ツール

STM32Cube.AI Developer Cloudは、STM32マイクロコントローラ向けのAIの開発、最適化、ベンチマーキング、および生成が可能な無償のオンライン・プラットフォームおよびサービスで、STM32Cube.AIコア・テクノロジーをベースとしています。
メリットとして、オンライン・サービスにアクセスしてSTM32ボード上でAIをベンチマーキングできることが挙げられます。 また、リファレンス・モデル、学習スクリプト、アプリケーション例を含むST Model zooを利用することもできます。

主な特徴


STユーザ資格情報によってセキュリティ保護されたオンラインGUI
AI最適化ツールおよびビジュアライザ
各種STM32でのAIベンチマーク・サービス
学習スクリプトやアプリケーション・コード例を含むSTM32 Model zoo
モデル量子化ツール

使いやすいオンライン・プラットフォーム

STM32向けのニューラル・ネットワーク(NN)の開発、最適化、ベンチマーキングが可能です。 ソフトウェアのインストールも、ボードも不要です。

1
NNモデルをロード
2
NNモデルを最適化
3
量子化
4
ベンチマーク
5
結果
6
コード・プロジェクト生成
ST Model zooからモデルをロードするか、お使いのAIフレームワークで学習済みモデルを用意します(Tensorflow Lite、Pytorch、ONNX、scikit Learnなど)。 FLOAT32または量子化INT8形式をサポートしています。
モデル最適化オプションとして最も重要なパラメータ(RAMまたは推論時間)を選択します。
学習後の量子化を実行してNNモデルのパラメータ・サイズをさらに縮小します。
オンライン・ベンチマーク・サービスにアクセスして、各種STM32ボード上でのAI性能をリモートで評価します。
性能ベンチマーク・レポートを視覚化し、必要に応じてエクスポートします。
最適化されたAIコードをCコードで、またはSTM32CubeMXソフトウェア・スイートに対応した形式で生成します。

REST API – オンライン・ワークフローによるシームレスな統合

REST (Representational State Transfer) APIを使用して、STM32Cube.AI Developer Cloudのすべてのサービスにオンラインで直接アクセスできます。 そのため、タスクの自動化やMLOpsフローへのツールの統合を非常に簡単に行えます。

最適な組込みAIモデルが見つかるSTM32 Model zoo

STM32 AI Model zooは、STM32マイコン上での実行に最適化された学習済み機械学習モデルのコレクションです。 GitHubで利用でき、STM32ベースのプロジェクトへのAI機能の追加を目指しているすべてのユーザにとって貴重なリソースです。

– いつでも再学習可能なアプリケーション指向モデルの大規模コレクション
– ユーザのデータセットからモデルを簡単に再学習するためのスクリプト
– ユーザのAIモデルから自動生成されるアプリケーション・コード例

Developer Cloudを利用する

AIニューラル・ネットワークの最適化方法やSTM32プロジェクトのための処理ライブラリの作成方法をご覧いただけます。