ailia SDK

はじめに

プラットフォームを選び、最初の推論を動かすまでの手順を確認してください。

インストール

ailia の Python パッケージを PyPI からインストールします。Python 3.6 以降が必要です。

pip3 install ailia

PyPI で見る

サンプルを実行

ailia-models には 400 種類以上のすぐに実行できる推論スクリプトが含まれています。一度クローンして共通の依存をインストールしたあと、各モデルのフォルダへ cd して実行するだけです。-v 0 で Web カメラ入力、-i image.png で静止画、フラグを省略すると同梱のデモ入力が使われます。リポジトリ直下の python3 launcher.py を起動すると、すべてのモデルを GUI で参照できます。

git clone https://github.com/ailia-ai/ailia-models.git
cd ailia-models
pip3 install -r requirements.txt
cd object_detection/yolox
python3 yolox.py -v 0

サンプルリポジトリ (400+ models)

サンプルをクローン

C++ サンプルリポジトリをクローンしてサブモジュールを初期化します。ailia-sdk-cpp バインディングはサブモジュールとして含まれています。

git clone https://github.com/ailia-ai/ailia-models-cpp.git
cd ailia-models-cpp
git submodule init
git submodule update

サンプルリポジトリバインディング

ビルドして実行

1 か月の評価ライセンスを取得してから依存パッケージ (CMake と OpenCV) をインストールし、CMake でビルドしてサンプルを実行します。Xcode と Android NDK のスタータープロジェクトも別途公開されています。

# Fetch a one-month evaluation license
cd ailia
python3 download_license.py
cd ..

# macOS
brew install cmake opencv
# Linux: apt install cmake libopencv-dev
# Windows: install CMake and Visual Studio,
#   then set OpenCV_DIR to your OpenCV build path

cmake .
cmake --build .
cd object_detection/yolox
./yolox.sh    # use yolox.bat on Windows

Xcode Project Android NDK Project

UPM でインストール

自分のプロジェクトに組み込む場合は、Unity の Window > Package Manager を開き、+ > Add package from git URL をクリックして下記のバインディング URL を入力します。

https://github.com/ailia-ai/ailia-sdk-unity.git

バインディング

サンプルを実行

Unity サンプルリポジトリをクローンし、Unity Editor (2021.3.10f1 以降) で開きます。SDK は Package Manager 経由で自動的にダウンロードされます。AXIP/AILIA-MODELS/FaceDetection/FaceDetectionSample.unity などのシーンを開いて Play してください。

git clone https://github.com/ailia-ai/ailia-models-unity.git

サンプルリポジトリ

pubspec に追加

自分のプロジェクトでは pubspec.yaml に ailia を git 依存として追加し、flutter pub get を実行します。Flutter 3.19.6 以降が必要です。macOS では macos/Runner/Release.entitlements と Debug.entitlements の com.apple.security.app-sandbox を false に設定してください。

dependencies:
  ailia:
    git:
      url: https://github.com/ailia-ai/ailia-sdk-flutter.git
      ref: main

バインディング

サンプルを実行

Flutter サンプルリポジトリをクローンし、VSCode で開いて flutter pub get を実行します。SDK は pubspec.yaml 経由で自動ダウンロードされます。モデルを選んで実行ボタンをタップしてください。

git clone https://github.com/ailia-ai/ailia-models-flutter.git
cd ailia-models-flutter
flutter pub get
flutter run

サンプルリポジトリ

バインディングをクローン

自分のプロジェクトに組み込む場合は、JNI バインディングリポジトリをクローンして Android Studio プロジェクトに追加します。

git clone https://github.com/ailia-ai/ailia-sdk-jni.git

バインディング

サンプルを実行

サンプルプロジェクトをクローンしてサブモジュールを初期化し、Android Studio で開きます。Kotlin と Java の両方のスタータープロジェクトが用意されています。Kotlin サンプルには Android Studio 2025.1.3 以降が必要です。

git clone https://github.com/ailia-ai/ailia-models-kotlin.git
cd ailia-models-kotlin
git submodule update --init --recursive

Kotlin Samples Java Samples

プロジェクトで API を使う

ONNX モデルを読み込み推論を実行する最小サンプル。

import ailia
import numpy as np

# stream=None lets ailia derive the graph from the .onnx file
net = ailia.Net(stream=None, weight="model.onnx")

input_tensor = np.zeros((1, 3, 224, 224), dtype=np.float32)
output = net.run(input_tensor)
print(output[0].shape)

#include "ailia.h"
#include <vector>

AILIANetwork* net;
ailiaCreate(&net, AILIA_ENVIRONMENT_ID_AUTO, AILIA_MULTITHREAD_AUTO);
ailiaOpenWeightFileA(net, "model.onnx");   // ONNX is self-contained

std::vector<float> input(1 * 3 * 224 * 224, 0.0f);
std::vector<float> output(1000);           // sized to the model's output
ailiaPredict(net,
             output.data(), (unsigned)(output.size() * sizeof(float)),
             input.data(),  (unsigned)(input.size()  * sizeof(float)));

ailiaDestroy(net);

using ailia;

var model = new AiliaModel();
model.OpenFile(null, "model.onnx");  // null prototxt for ONNX

var input = new float[1 * 3 * 224 * 224];
var output = new float[1000];        // sized to the model's output
model.Predict(output, input);

import 'package:ailia/ailia.dart';
import 'dart:typed_data';

final model = AiliaModel();
await model.openFile(streamPath: null, weightPath: 'model.onnx');

final input = Float32List(1 * 3 * 224 * 224);
final output = await model.predict(input);
print(output.length);

import axip.ailia.AiliaModel

val model = AiliaModel()
model.openFile(null, "model.onnx")   // null prototxt for ONNX

val input = FloatArray(1 * 3 * 224 * 224)
val output = model.predict(input)
println(output.size)

よくある質問

ailia SDK を初めて使う方からよく寄せられる質問です。

評価ライセンスと製品ライセンスはどう違いますか?

評価ライセンスは Python / Unity / Flutter / JNI では実行時に自動でダウンロードされ、C++ では 1 か月有効です。開発・評価用に限ります。

商用リリース・再配布・長期利用には製品ライセンスを申し込んでください。詳細は ailia ライセンス規約を参照してください。

CPU / GPU はどう切り替えますか?

ailia.Net() に env_id を渡します。利用可能な環境 (CPU / CUDA / Metal / Vulkan / MKL / NNAPI) は ailia.get_environment_list() で取得できます。

デフォルトでは ailia がプラットフォーム上で最速の環境を自動選択します。

ダウンロードしたモデルファイルはどこに保存されますか?

ailia-models のサンプルスクリプトは初回実行時に .onnx と .onnx.prototxt をモデルディレクトリへダウンロードし、2 回目以降はキャッシュを再利用します。

ailia Speech と ailia Voice では ./models/ にダウンロードされます。initialize_model(model_path=...) で変更できます。

ailia SDK はオフラインで動作しますか?

はい、初回実行後はオフラインで動作します。評価ライセンスと自動ダウンロードされるモデルは初回のみインターネット接続が必要で、キャッシュされた後はオフラインで推論できます。

C++ ではバインディングリポジトリの download_license.py でライセンスを 1 度だけ取得します。

PyTorch や TensorFlow のモデルを ailia 向け ONNX に変換するには?

各フレームワーク標準のツール (torch.onnx.export や tf2onnx など) で ONNX に書き出し、ailia SDK 同梱のスクリプトで対応する .onnx.prototxt を生成してください。

詳しい手順はモデル変換チュートリアルを参照してください。

サポートはどこで受けられますか?

サンプルリポジトリのバグ報告や質問は該当の GitHub リポジトリで Issue を立ててください。SDK ライセンスや商用に関するお問い合わせはアイリア株式会社までご連絡ください。

はじめに

インストール

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サンプルをクローン

ビルドして実行

UPM でインストール

サンプルを実行

pubspec に追加

サンプルを実行

バインディングをクローン

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動作環境

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