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Jupyter Notebook

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LLM630 Compute Kit には、学習と開発を促進するために Jupyter Notebook が事前にインストールされています。 このチュートリアルでは、物体検出用の Yolo11n モデルで推論を実行するために pyaxengine を使用する方法を、簡単なプロジェクト例で説明します。

1.準備

LLM630 Compute Kit - Config](/ja/guide/llm/llm630_compute_kit/config)チュートリアルを参照し、LLM630 Compute Kitでのネットワーク設定とファイル転送の方法、およびデバイスのIPアドレスの取得方法を学習します。

LLM630 Compute Kit Jupyter Notebookプロジェクトのzipファイルを下記からダウンロードし、解凍します。

Software Version Download Link
llm630_compute_kit_jupyter_project_for_yolo11s_v1.0 Download

2.Jupyter Notebookにアクセス

同じネットワーク上のPCから、デバイスのIPアドレス(デフォルトポート:8888)でJupyter Notebookのウェブページにアクセスできます。

http://{IP}:8888

Uploadをクリックしてプロジェクトファイルをワークスペースにアップロードし、その後、プロジェクトファイルをダブルクリックして開きます。

3.テストと実行

Network
この例では、特定の依存パッケージをネットワーク経由でインストールする必要があるため、デバイスに安定したネットワーク接続が必要です。

プロジェクトファイルの指示に従い、コードブロックを順を追って実行し、物体検出用のYolo11nモデルでpyaxengineを使用する方法を体験します。

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