Nexa：ローカルで動作する小型マルチモーダルAIソリューション

はじめに

Nexa AIは、ローカルで動作するマルチモーダルAIソリューションに特化したプラットフォームである。自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョン、音声認識・生成（ASRとTTS）を含む幅広いAIモデルを提供しており、これらはすべて、クラウドサービスに依存することなく、デバイス上でローカルに実行することができます。Nexa AIのモデルライブラリには700以上の定量的なAIモデルが含まれており、ユーザーはニーズに合ったモデルを選択して導入することができます。また、このプラットフォームは複数のプログラミング言語とフレームワークをサポートしており、開発者が簡単に統合・開発できるようになっている。

機能一覧

• マルチモーダルAIモデルNLP、コンピュータビジョン、音声認識、生成など、幅広いAIモデルをサポート。
• ローカルオペレーションすべてのモデルは、クラウドベースのサービスに依存することなく、ローカルデバイス上で実行することができます。
• 効率的な定量的モデリング700を超える定量的なAIモデルを提供し、効率的な運用を実現。
• 多言語サポート開発者が簡単に統合できるように、複数のプログラミング言語とフレームワークをサポートしています。
• プライバシーローカルオペレーションは、データのプライバシーとセキュリティを向上させます。
• 費用対効果クラウドサービスに加入する必要がなく、利用コストを削減できる。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. Nexa SDKのダウンロードNexa AIの公式ウェブサイトから、お使いのOSに対応したNexa SDKのインストーラーをダウンロードしてください。
2. SDKのインストールダウンロードしたインストールパッケージを実行し、画面の指示に従ってインストールを完了します。
3. 設定環境インストールが完了したら、コマンドラインからNexa SDKを使用するための環境変数を設定します。

ネクサAIモデルの使用

1. モデルを選択Nexa AI Model Libraryをご覧いただき、お客様のニーズに合ったAIモデルをお選びください。
2. ダウンロードモデルモデルページのダウンロードボタンをクリックし、モデルファイルをローカルにダウンロードします。
3. 積載モデル開発環境で、Nexa SDKが提供するAPIを使用してモデルをロードします。例えば、Pythonを使ってモデルをロードするコードは以下のようになります：

   from nexa import NexaModel
model = NexaModel.load('path/to/model')

4. 走り推理モデルを読み込んだら、そのモデルを使って推論を行うことができる。例えば、テキスト生成を行うコードは以下のようになる：

   result = model.generate_text('入力テキスト')
print(result)

主な機能

自然言語処理（NLP）

1. NLPモデルの読み込みNexa SDKを使用してNLPモデルをロードします。
2. テキスト処理テキストデータを入力し、モデルを使って処理する。例えば、センチメント分析を行うコードは以下のようになる：

   sentiment = model.analyse_sentiment('入力テキスト')
print(sentiment)

コンピュータビジョン

1. ビジュアルモデルの読み込みNexa SDKを使用してコンピュータビジョンモデルをロードします。
2. 画像処理画像データを入力し、モデルを使って処理する。例えば、画像分類を行うコードは以下のようになる：

   classification = model.classify_image('path/to/image')
print(classification)

音声認識と生成（ASRとTTS）

1. ロードスピーチモデルNexa SDKを使用して、音声認識をロードしたり、モデルを生成します。
2. 音声処理音声データを入力し、モデルを使って処理する。例えば、音声認識を行うコードは以下のようになる：

   text = model.transcribe_audio('path/to/audio')
print(text)