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。
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。
まず、目標に最適な環境またはソリューションを選択してください。
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・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。
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。
アカウント登録申込はこちらインテル® 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。
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。
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。
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® 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。
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。
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。
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。
コンテンツタイプ: チュートリアル
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。
コンテンツタイプ: チュートリアル
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。
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。
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。
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・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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。