# AI Runtimeのセットアップ

PowerShellを管理者モードで開き、以下のコマンドを実行して、依存関係をインストールします。このセットアップはチュートリアル用に必要で、20～30分かかります。セットアップの詳細については、[qnn_setup.ps1](https://raw.githubusercontent.com/quic/wos-ai/refs/heads/main/Scripts/qnn_setup.ps1) を参照してください。

1. $DIR\_PATH（デフォルトは `C:\WoS_AI` ）を設定し、ユーザーが好きなパスに変更できるようにします。

$DIR_PATH  = "C:\WoS_AI"
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2. セットアップ・スクリプトをダウンロードするには、以下のコマンドを実行します。すでにダウンロード済みの場合は、このステップを省略できます。

if (!(Test-Path $DIR_PATH\Downloads\Setup_Scripts)) {mkdir $DIR_PATH\Downloads\Setup_Scripts}
        Invoke-WebRequest -O qnn_setup.ps1 https://raw.githubusercontent.com/quic/wos-ai/refs/heads/main/Scripts/qnn_setup.ps1
        Move-Item -Path ".\qnn_setup.ps1" -Destination $DIR_PATH\Downloads\Setup_Scripts -Force
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3. 以下のコマンドを実行し、AI Runtime（QNN）の前提条件をインストールします。

    QNNのセットアップ：

cd $DIR_PATH
        powershell  -command "&{. .\Downloads\Setup_Scripts\qnn_setup.ps1; QNN_Setup -rootDirPath $DIR_PATH}"
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    以下の依存関係がダウンロードおよびインストールされます。

> 
> 
> - Python amd64バージョン3.10.4
>     - モデルの成果物には、mobilenet\_v2.onnxモデルとプリプロセス／ポストプロセス用のio\_utils.pyが含まれます。
>     - AI Runtime SDKバージョン2.34.0.250424
>     - Visual Studio Enterpriseバージョン17.10.3
>     - CMakeバージョン3.30.4
>     - AI Runtime（QNN）に必要なライブラリを含む仮想環境（QAIRT\_VENV）を作成します。

注釈

システム上でスクリプトの実行ができない場合は、以下のコマンドを入力してから 'A' （すべてはい）を入力します。

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned
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4. セットアップが完了すると、$DIR\_PATHは以下のようなフォルダー構成になります。

![../../_images/folders_structure_qnn.png](data:image/png;base64,UklGRjgIAABXRUJQVlA4TCsIAAAv5QAiAAfCJpJsKf3V3IBqyPCABX7GESLgO8AGo0iynbSY/8nJHao4ckdDjiJwAKNIkhSliJVwzJ7O2/1ODLOXnf/A/49seOEgwE8JidA1NNCjY4bVAg0q6MyQwoqFi45VxIGf9CGg5LWz4eUKsDJCZ6x8MEODXAMJDRH8Lg8zGzTMcqqHHnLMugaTE3SOaTS+wFDbDUDRtva4VSPZgGxfxpQYq4MECGjrijG0ampT9f0fy/r+X45vonReEf2XIEly2DZDF1ykI2YBASRugfuAlPKLPPXYTtpfgOOsin+qj2aIfwZxQhyrXoiQ0zK99hymTeKIgEXiafRJ2aTX1jHm65yOuFn77+rbxDyoVRczX6ENUqrOZ9SNtGX2+vSvK0JltkFaD5+/BNSNtr+9XT4npSX9wwWoeK5dzLghoI7peaQ+tAPOdRapDpXsyW2tmO8MSYPqUu+iHe3DSPpbSDo7VG/aSS96fTMs1VvE+FNx7w/3FtyxIn9zmf5LGmCvV9EMWOksdqmCnWsQQOuztmA6h4ukIlDj5okmvasPSUDgCvNQ007apxaFykG3PfFx825XP/32Qd38XGHrETmeb4XU+99uVgjsOk9rbGumPltARdD+JkL6XrMnLzUqZtugT9/C+t9E2sdD5b4/VgxYDTPme8pcb3fSDHFLUgPmYGu9FeZTtfw+lUdemjaQ+pkR+6W0MdMIoGQzoKMzLcfUB0jjhgc/m4F0C/L47T2OhQT0bDOiPL4N3LvBn9wak5aqg1GHHaXZvYLOzvf9uU6qwjY3Asmm9bKHVxlTH3he5d+UpBpW4Htv6ayMWFr3XrAPz0jVprHBvf9Ud6z+Os7Y7BX8ja90f4tfjCDHsfqLFW39k409cS5m2lAkbsdLMOOJoopUrPUSrh1MXEN9BycmnSbywYpfBiE8TzPAPJ9xGWA6P3+b6JOPFYsGRlnUd1A32rRgUi13SoYCh+oiGB+y+V2iot7DZVSvuktGrDvmegVMRD5E+8Oo7tfYpHsWGyUNjzF4U5+JKFQSSnhCkc7vv969OFangPH3ngWP3pcOF7n/zv56qJzwMgdnnew1fMpOGlSB74Ht7cp1mXMnGd9BdR7uYYlXHlUH2jwJobzEB+QzanZ+aJO+dHItZ5Z/l/EvX4/CiXhFUN2KOaH15GcDTEss88IVzNTf+dVsI1odCgn8O/AmenG819GVP/eOehQ9Xef70IpJ57BeHSrGz7BCzC/SBpYyYX3yHkAmW4gITkQzeKLIzXValObHGbY/52e4IFMVyuNRqI6MaBtg+S57stdptwOz5A3jIlcgI2jEv7lQphMi8YlOKrdHygzLleV3yZBmdMeKYOeawm0wWc9es5iHfxyrQt2IaOsnjaOLWKXCw1YofFEFmUT4RedcZ280acbPkEldLNts5JzGccmAR/K1g9kNU/Ao4azfivHfgx7FRVgThd3PsKU1kX2nF3Q/w7YQW6K0YGvBpCsAPYkSIuQgQCQxfdPN9QpITgWZobwbJg0C5te6UDS72nkSJzjhSWIDXem+0bjTeQU09wGq1wyp/V2EFIZi7We4M1BBzuNtKKjMfFqB9UxWAIS16n5Nd9KW6+Turs5cfqlzqMMGNLuaeW0WbD9DIN3ATRq6DChxk8a+0R9XgV+AGYmhNtdkx85el2o/AypAk/Q9SX+ClIgebi/Ex6XIWhPCk9wHMkB+2dVkZPpyz7nUodo0F67c2CBPBB+MZUd1p0+x8PVcX4cowQlyhH+J7mcwbcjmPhQe05I5ZDxxp78ZS1/YR15K89jLa0ea/u9fe0lyH5h8BrrYSOAmX1/VRca7qD5bL2nuA81nSMEb6KaQSM7O21AMj4LDjC4u0KwAutOfxnWBxbTFXXriSIH5SsaVl9WNLjP4OcZvyeYzWK5IZgVErwXGpVEDZgTNfeDyGZoBTW2a+0AERPmvzMOF0vNlM/42KMyD+moVVvg8pr3lpf9eiHDpheomDQ3g2Un37SzgWH9azV249MI8SqH841GeC6slq0N14ZfNj7taug8jRsmThpCfWUic6wymTdL4PAnHxRp8UkQ+T8JefjGm1e7vRqm6iHGtFYHes9lxMKv9N5rJk8BWs8dqRcHkSTALdedeiHXHpDnU4bk3o7TElSHft/VrsGTdmNtb35NarIDNk7hsf4cjdYgMHoh5uBbk2OvVl7k8CbKP4BaLswE/x2U6WBFhUKyA7GdwXJGGAMhJZPoKlyehOg//5MK9GrLNQRwri6PAiZ/w8UeGAbEz4F2runyeBIiNXE4Ff/QgyJJcvFss/pIcf8EK0zKO+/kU/1x6FCVH3ehrUFjhN+DyCksXoTy8gN6kWSVEtrnXUtj2xxflMrcrvg9SPX6oMUp4dKwy03oU4cKZcWEFbca9VofnAfF9XAFIox6FaY/PU3DAeBRJyTMuT+L43K/wM+iW0FdRNgPE1dyeCppTcc6F9XinqA53h4iYB/UqXEweBZcs0QyR8SgwrutTy0W4vMbPQBPEtFHiNyWZPRVMTsU5ehRZ3EK1tCogXVgJ9ShI1Ks+Mx4FGUxRmre46r7Gz2CGD4XZU3ERORXmE4nLUwO4gDTD+3Un1nNC8HPUo1gFaazTGDfZaPPlnB6LzeBlonnyCJDm0ac8ZuQ8CtV5aDbGo6CAq5FkrfEzyGur9xRmT8WF5FQ4ZjuDl3bSxLU4EkiPpp4p6dmHZ/hOIx5FkjbXblGOD7vXIqzxM5jx4Gi0RPZUMDkV51wwFu5GWtmTUh/F4suFx+jhavSTjnnbXbrf9P8DhwQA)
    - Downloads：このフォルダーには、Pythonインストーラーやセットアップスクリプトなど、セットアップを完了するために必要なすべてのファイルが格納されます。
    - Python\_Env：このディレクトリには、EP用に作成された仮想環境（QAIRT\_VENV）があります。
    - Debug\_Logs：このディレクトリには、セットアップに対応するログがあります。
    - Models：このディレクトリには、モデルのサブディレクトリとそれぞれの成果物（例：Mobilenet\_v2）と、ライブラリやskelファイルのようなQNNの依存関係（例：QNN\_Dependencies）が格納されます。

## 次のステップ

セットアップ完了後、次のセクションのAI Runtimeツールを使用した「[モデルの変換](https://docs.qualcomm.com/doc/80-62010-1JA/topic/model-convert-quantize.html#model-convert-quantize) 」ステップに進みます。

Last Published: Jan 13, 2026

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