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) 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。

CUDA を使用するには CUDA Toolkit と cuDNN のインストールが必要です。詳しい手順は CUDA Toolkit / cuDNN インストールガイドを参照してください。

Vulkan を使用するには Vulkan セットアップガイドを参照してください。

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 ailia Inc. 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

サンプルを実行

動作環境

対応 OS

言語

GPU アクセラレーション

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