サービス提供終了に関するご案内: 開発元であるインテル社の方針により、インテル® Tiber™ デベロッパー・クラウド for the Edge のすべての機能と関連するサービスは、2024年9月23日を以って提供終了となります。今後もクラウド環境でアプリケーションを開発いただく場合、インテル社が提供する最新のクラウド・プラットフォーム「インテル® Tiber™ デベロッパー・クラウド」への移行をご検討ください。サービス提供終了の案内に関する詳細は、こちらのページをご参照ください。
お客様の声とソリューションの利点
エッジ・ソリューションの構築に必要なすべてのものにアクセス。
インテルの最新のエッジ・コンピューティング・ハードウェアおよびソフトウェア・プラットフォームに迅速かつ無制限にアクセスして、エッジ・ソリューションを構築します。
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エッジ・ワークロードに利用可能なハードウェア
ベアメタルおよびクラウドネイティブのコンテナ・アーキテクチャーで CPU、GPU、アクセラレーターを組み合わせてワークロードのパフォーマンスをテストし、推論ソリューションに最適なハードウェア・プラットフォームを特定します。
すべてのハードウェアを表示 (英語)ベアメタル開発
ベアメタル・インフラストラクチャーで JupyterLab* 環境を使用して、コンピューター・ビジョンやエッジ AI アプリケーションを開発またはインポートします。
- デベロッパー・ガイド (英語)
- チュートリアル | サンプル (英語)
- パートナー・ソリューション (英語)
コンテナ開発
コンテナ内でアプリケーションを構築するか、既存のコンテナ化されたワークロードをインポートして、さまざまなインテルのハードウェアでテストします。
詳細はこちら 事前構築済みアプリケーションはこちらOpenVINO™ ノートブックで生成 AI、大規模言語モデル、エッジ・ソリューションを実行
ウェブベースの JupyterLab* 環境を利用してインテルの最新のハードウェアでコードを試したり、70 以上のチュートリアルやサンプル・アプリケーションのライブラリーを活用できます。
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インテル® DevCloud for oneAPI 対応日本語パッケージ (iSUS 翻訳版) のご案内
インテル® DevCloud は、インテル® oneAPI ソフトウェアを使用して、さまざまなインテルの CPU、GPU、FPGA のワークロードを開発、テスト、実行できる開発サンドボックス環境を提供しています。
インテル® VTune™ プロファイラー・サーバーと Visual Studio* Code およびインテル® DevCloud for oneAPI の併用
インテル® VTune™ プロファイラーをウェブサーバーとして使用し、リモートの開発マシンでパフォーマンスのチューニングを行う方法を紹介します。
リスが鳥のエサを盗む問題を解決する: インテル® DevCloud for Edge のディープラーニング・ワークベンチを利用した画像分類プロトタイプの作成
リスと鳥を例に、DL ワークベンチを使用した画像分類の基本機能を検証します。
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ディープラーニング・ワークベンチ (英語)
ディープラーニング・ワークベンチは、インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットを使用して、インテル® アーキテクチャーでのディープラーニング・モデルのパフォーマンスの調整、視覚化、比較を簡素化します。
開発キット (英語)
インテル® ビジョン・アクセラレーター・デザイン製品を含めるオプションを選択できる最新の基本キットを使用して、すぐにアプリケーション開発を開始できます。
インテル® デベロッパー・カタログ (エッジ・ソリューション) (英語)
この開発リソースは、Red Hat* OpenShift* プラットフォームを使用してネットワーク・エッジにインストールおよびデプロイする、Container Playground で試すことができるコンピューター・ビジョンおよびディープラーニング・ソリューションを提供します。
インテル® エコシステム・パートナー (英語)
インテル® Tiber™ デベロッパー・クラウド for the Edge 内でホストされているパートナー・ハードウェアで、ワークロードを実行するか、インテルのサンプルを実行します。
ベアメタル・ハードウェア上の JupyterLab* を使用したインタラクティブなプロトタイプ作成およびベンチマーク環境
インテル® Tiber™ デベロッパー・クラウド for the Edge を使用すると、インテルのハードウェア上で AI ワークロードのプロトタイプを作成してテストできます。ディープラーニング向けに特別に設計されたインテルのクラウド環境でホストされるハードウェア・プラットフォームにアクセスできます。
- インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットと、CPU、GPU、VPU のさまざまな組み合わせを使用して、モデルのパフォーマンスをテストできます。
- ブラウザー内からコードを実行し、結果を瞬時に視覚化できるブラウザーベースの開発環境、Jupyter* Notebook を使用します。
- Jupyter* Notebook チュートリアルと事前にロードされたサンプルを使用して、すぐに開始できます。
- ディープラーニング・アプリケーションを実装して、魅力的な、ハイパフォーマンスのソリューションを実現します。
- インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットとディープラーニング向けのほかのツールの事前トレーニング済みモデル、サンプルデータ、実行可能なコードを活用します。
- ハードウェアのセットアップは必要ありません。
使用する
- JupyterLab* で無料の開発ノードとインフラノードを使用します。
- チュートリアルを使用して、コンピューター・ビジョンおよびエッジ AI アプリケーションを作成、カスタマイズし、ベンチマークを実行します。
- ビジネスに特化したサンプル・アプリケーション (英語) も用意されています。
- JupyterLab* 内のコード例と開発者ツールを使用して、独自の Python* ベースのソフトウェア・イノベーションのプロトタイプ作成を高速化します。
AI サンプル・アプリケーション
さまざまな市場のニーズに特化したサンプルを提供しています。
チュートリアル (トレーニング)
OpenCV* チュートリアル (英語)
コンテンツタイプ: チュートリアル
一般的な画像操作とインテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットについて OpenCV* の最も一般的な使用例について学びます。
スタイルの転送 (英語)
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事前トレーニング済みネットワークとインテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットを使用して、画像とビデオフレームのスタイルを変更します。
デベロッパー・クラウドへの移行 (英語)
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IoT アプリケーションをインテル® Tiber™ デベロッパー・クラウド for the Edge からローカルのエッジデバイスに移行します。
分類 (英語)
コンテンツタイプ: チュートリアル
SqueezeNet 1.1 モデルとインテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットを使用して、画像およびビデオ入力からオブジェクトの確率を分類してレポートします。
ベンチマーク・アプリケーション (英語)
コンテンツタイプ: チュートリアル
インテル® Tiber™ デベロッパー・クラウド for the Edge のベンチマーク・ツールを使用して、モデルの同期推論と非同期推論のパフォーマンスを評価する方法を学びます。
トレーニングとドキュメント
ビデオ
- インテル® デベロッパー・クラウド for the Edge の紹介 (英語)
- 主な機能 (英語)
エッジで AI の学習を続ける
インテルのハードウェア向けにマシンラーニング・ソリューションを最適化します。
最新の製品やサービスについて学びます。
警告 インテル® デベロッパー・クラウド for the Edge 内の Container Playground 環境は、容量とサービス向上のためメンテナンス中です。定期メンテナンス中にこの環境で実行されているジョブはすべて終了されます。インテル® Tiber™ デベロッパー・クラウド for the Edge のほかの機能に影響はありません。
Red Hat* OpenShift* プラットフォームを利用した Container Playground
Red Hat* OpenShift* プラットフォーム・ベースの Kubernetes* を使用して、コンテナ化されたワークロードをさまざまなインテルのハードウェア上で起動します。Container Playground は、クラウドネイティブのコンテナ・アプリケーションの開発、構築、テストをサポートし、無料で利用できます。
開発
JupyterLab* 環境にアクセスして、インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットでサンプルコードを実行します。
ビルド
Dockerfile、Helm チャート、または Git リポジトリーでホストされているソースコードをインポートし、アプリケーション・ソースまたは Dockerfile からコンテナイメージを直接構築します。
テスト
コンテナ・レジストリーからインポートされた既存のコンテナイメージのベンチマークを実行します。Docker* Compose ファイルと Helm チャートを使用してマルチコンテナ・ソリューションをテストすることもできます。
- サンプル・アプリケーションの事前構築済みライブラリーまたは独自のコード・リポジトリーからコンテナをインポートし、さまざまなインテル® アーキテクチャーでテストします。
- コードのベンチマークを実行し、インテルのハードウェア向けに最適化します。
市場
事前構築済みのコンテナ化されたアプリケーションにアクセスして、インテルのハードウェア上で試した後、独自のエッジ向け AI ソリューションのビルディング・ブロックとして使用します。独自のコンテナ化されたワークロードをインポートすることもできます。
サンプル・アプリケーション (英語)
輸送、セキュリティー、小売、ヘルスケアなどの垂直市場向けに設計された一般的なソリューションを試します。
リファレンス実装 (英語)
都市向けのインテリジェント・トラフィック管理ソリューションなどのフルスタックのマルチコンテナ・ワークロードを起動します。
構成可能な AI ソリューション (英語)
買い物客の行動の識別用に設計された Smart Retail Analytics ソリューションなどのマルチカメラ・ワークロードを構成して起動します。
OpenVINO™ ノートブック (英語)
インテル® ディストリビューションの OpenVINO™ ツールキットで学習します。
トレーニングとドキュメント
ドキュメント
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インテルのハードウェア向けにマシンラーニング・ソリューションを最適化します。
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