
Edge Impulse
エッジハードウェア向け機械学習モデルの開発、プロファイリング、最適化、デプロイを1つのワークフローで行えます。
Edge Impulseについて
Edge Impulseは、データ収集から対象ハードウェア上で稼働するモデルまで進める必要があるチーム向けのエッジ機械学習開発プラットフォームです。データセット作成、トレーニング、対象デバイスのプロファイリング、最適化、ライブラリのデプロイを網羅し、マイクロコントローラーからゲートウェイ、ニューラルアクセラレーター搭載システムまで幅広いハードウェアに対応します。Python SDKは既存のエンジニアリングワークフローに組み込むことができ、指定デバイス向けのモデルのプロファイリングや、最適化されたC++ライブラリのエクスポートにも対応します。料金ページでは、非公開プロジェクト、実験、共同作業者、計算ジョブの実行時間、デプロイ権限の制限によって、開発者向けと企業向けのアクセスを分けています。掲載されている両プランで公開プロジェクトは無制限ですが、本番環境へのデプロイ権と第三者への配布権は該当するサブスクリプションによって異なります。正確なサブスクリプション料金は料金ページで公開されていないため、商用条件は営業担当への確認が必要です。セキュリティを重視するチームは、同社のトラストポータルからSOCレポートを申請できます。
機能
組み込みモデル開発
リソースに制約のあるエッジデバイス向けにデータセットを構築し、モデルをトレーニングして、デプロイ可能なライブラリを最適化します。
産業設備の状態監視
産業設備向けの異常検知、欠陥検出、予知保全、品質管理ワークフローを開発します。
対象デバイスのプロファイリング
Python SDKを使用して指定デバイス上のモデル性能をプロファイリングし、最適化されたC++ライブラリをエクスポートします。
長所
- データセット作成、トレーニング、プロファイリング、最適化、デプロイが1つのワークフローでつながり、個別ツール間の引き継ぎを減らせます。
- マイクロコントローラー、プロセッサ、ゲートウェイ、コンテナ、カメラ、アクセラレーターに対応し、ハードウェアチームに幅広い対象互換性を提供します。
- Python SDKで対象デバイス向けにモデルをプロファイリングし、C++ライブラリをエクスポートできるため、スクリプト化されたエンジニアリングワークフローに役立ちます。
短所
- 正確なサブスクリプション料金は公開されていないため、導入総コストを算出する前に営業担当へ問い合わせる必要があります。
- 開発者向けプランでは非公開プロジェクト、共同作業者、実験、計算ジョブの実行時間が制限されるため、成長中のチームには制約となる場合があります。
- 本番環境へのデプロイと第三者への配布はサブスクリプションの権利に依存するため、リリース前にライセンスの確認が必要です。
料金プラン
開発者向け
- 非公開プロジェクト3件
- 公開プロジェクト無制限
- プロジェクトごとに10回の実験
- プロジェクトごとに最大3人の共同作業者
- ジョブごとに60分の計算時間
- 社内の本番環境に最大1,000台までデプロイ可能
企業向け
- カスタムの非公開プロジェクト容量(10件以上)
- 公開プロジェクト無制限
- プロジェクトごとの実験回数は無制限
- 企業全体での共同作業
- ジョブごとの計算時間は無制限
- 本番環境へのデプロイと第三者への配布には、有効な企業向け本番フェーズのサブスクリプションが必要
* 料金情報は参考用です。最新情報はEdge Impulse公式サイトのお知らせをご確認ください。