# AI Hub

Qualcomm^®^ [AI Hub](https://aihub.qualcomm.com/get-started) は、モデルを最適化し、コンパイルされたアセットを受け取ってデバイスに展開し、モデルをプロファイル化してパフォーマンスを検証し、推論を実行して精度をテストする迅速な方法を提供します。

Snapdragon Xプラットフォームでモデルを試すには、2つの選択肢があります。以下のことができます。

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> 1. 最適化済みのモデルを選択する：開発者はAI Hubで [最適化済みモデル](https://aihub.qualcomm.com/compute/models) を選択できます。これらのモデルはSnapdragon Xプラットフォーム専用に調整されています。
> 2. 独自モデルの作成（BYOM）：開発者は独自のAIモデルを作成して直接AI Hubに導入できます。[こちら](https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/getting_started.html#compute) では、推論ジョブのコンパイル・プロファイル・実行を行うためのmobilenet\_v2モデルのサンプル図を紹介しています。
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> ![../../_images/ai-hub-steps-no-links-03.png](data:image/png;base64,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開発者は、上記のいずれかのオプションを使用してAI Hubインターフェースを利用し、Snapdragon Xデバイスで最適化されたAIモデルを実行できます。モデルをSnapdragon Xデバイスで実行して推論結果を得た後、AI Hubからモデルをローカルデバイスにダウンロードして、AIアプリケーションにデプロイすることができます。  [こちら](https://github.com/quic/ai-hub-apps/tree/main/apps/windows/cpp/ObjectDetection) をクリックすると、Snapdragon Xプラットフォームにデプロイできる物体検出CLIアプリケーションのサンプルが表示されます。

要件を満たすモデルが決まったら、次のことができます。

> 
> 
> 1. Qualcomm^®^[AI Runtime（QNN）](https://docs.qualcomm.com/doc/80-62010-1JA/topic/qnn.html#ai-engine-direct-qnn) を使用してパフォーマンス指向のアプリケーションを作成する。
> 2. スケーラビリティを優先し、[ONNX Runtime ORT](https://docs.qualcomm.com/doc/80-62010-1JA/topic/ort.html#ort) を使用してx86ベースのシステムやSnapdragon Xを含むさまざまなプラットフォームで同じモデルを実行できるようにする。

## 詳細

- [Qualcomm AI Hubの概要](https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/index.html)
- [モデルのコンパイル](https://app.aihub.qualcomm.com/docs/hub/compile_examples.html) がサポートされているターゲットランタイム
- [Llama-v2-7B-Chatの実行方法](https://github.com/quic/ai-hub-models/tree/main/qai_hub_models/models/llama_v2_7b_chat)
- [Llama-v3-8B-Chatの実行方法](https://github.com/quic/ai-hub-models/tree/main/qai_hub_models/models/llama_v3_8b_instruct)

Last Published: Jan 13, 2026

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開発者のワークフロー](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-62010-1JA/topics/ai-dev-workflow.md) [Next Topic
ONNX Runtime](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-62010-1JA/topics/ort.md)