# Qualcomm AI Runtime SDKのセットアップ 前提条件： - ホストOS： **Ubuntu22.04 LTS** 注釈 ホスト・コンピューターがWindowsまたはmacOSの場合は、[こちら](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-41) の手順に従って仮想マシンをインストールします。 以降の手順は、Ubuntu 22.04 LTSを実行している仮想マシンで実行する必要があります。 1. ホスト・デバイスに安全にログインするには、PermissiveモードでSSHを有効にします。手順については、[SSHの使用方法](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/topics/80-70018-254/how_to.html#use-ssh) を参照してください。 2. このドキュメントの残りの部分では、`QAIRT_ROOT` 環境変数は、Qualcomm AI Runtime SDKのルート・ディレクトリへの完全なパスを表します。 - 直接ダウンロードする方法でインストールした場合、`${QAIRT_ROOT}` は、解凍したSDKへのパスになります。 unzip 2.32.6.250402.zip Copy to clipboard cd qairt/2.32.6.250402 Copy to clipboard export QAIRT_ROOT=`pwd` Copy to clipboard - QPM を使用してインストールした場合、SDKは `/opt/qcom/aistack/qairt/` にインストールされます。 export QAIRT_ROOT=/opt/qcom/aistack/qairt/2.32.6.250402/ Copy to clipboard 3. Python： **v3.10** Pythonがすでにインストールされている場合は、環境パスがPython 3.10のパスに更新されていることを確認してください。Python 3.10がシステムにインストールされていない場合は、以下のコマンドでインストールできます。 sudo apt-get update Copy to clipboard sudo apt-get install python3.10 python3-distutils libpython3.10 Copy to clipboard 4. システムの依存関係 注釈 システムライブラリをインストールするために、管理者/rootで以下のコマンドを実行してください。コマンドが完了するまで時間がかかります。 sudo bash ${QAIRT_ROOT}/bin/check-linux-dependency.sh Copy to clipboard 5. 仮想環境（VENV） 注釈 `` は新しい仮想環境へのパスです。 sudo apt-get install python3.10-venv Copy to clipboard python3.10 -m venv "" Copy to clipboard source /bin/activate Copy to clipboard 6. 以下のスクリプトを実行し、欠落している依存関係を確認してインストールします。 python3 -m pip install --upgrade pip Copy to clipboard ${QAIRT_ROOT}/bin/check-python-dependency Copy to clipboard Summary: Package Recommended Installed ~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~ absl-py 2.1.0 2.1.0 attrs 23.2.0 23.2.0 dash 2.12.1 2.12.1 decorator 4.4.2 4.4.2 invoke 1.7.3 1.7.3 joblib 1.4.0 1.4.0 jsonschema 4.19.0 4.19.0 Ixml 5.2.1 5.2.1 mako 1.1.0 1.1.0 matplotlib 3.3.4 3.3.4 mock 3.0.5 3.0.5 numpy 1.26.4 1.26.4 opencv-python 4.5.4.58 4.5.4.58 optuna 3.3.0 3.3.0 packaging 24.0 24.0 pandas 2.0.1 2.0.1 paramiko 3.4.0 3.4.0 pathlib2 2.3.6 2.3.6 pillow 10.2.0 10.2.0 plotly 5.20.0 5.20.0 protobuf 3.19.6 3.19.6 psutil 5.6.4 5.6.4 pytest 8.1.1 8.1.1 pyyaml 5.3 5.3 scikit-optimize 0.9.0 0.9.0 scipy 1.10.1 1.10.1 six 1.16.0 1.16.0 tabulate 0.9.0 0.9.0 typing-extensions 4.10.0 4.10.0 xlsxwriter 1.2.2 1.2.2 Copy to clipboard ## MLフレームワークのセットアップ 異なるフレームワークでトレーニングされたMLモデルをQualcomm AI Runtime SDKで利用可能な中間表現に変換するには、ご利用のホスト・コンピューターに該当するフレームワークをダウンロードしてインストールする必要がある場合があります。 このQualcomm AI Runtime SDKリリースは、以下のバージョンのMLトレーニング・フレームワークで動作することが確認されています。 | | **バージョン** | | --- | --- | | **TensorFlow** | 2.10.1 | | **TFLite** | 2.3.0 | | **PyTorch** | 1.13.1 | | **ONNX** | 1.16.1 | - TensorFlowをインストールします pip install tensorflow==2.10.1 Copy to clipboard - TFLiteをインストールします pip install tflite==2.3.0 Copy to clipboard - PyTorchをインストールします pip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu Copy to clipboard - ONNXをインストールします pip install onnx==1.16.1 onnxruntime==1.18.0 onnxsim==0.4.36 Copy to clipboard 注意 上記のTensorFlowと PyTorch のバージョンでは、パッケージの要件が異なります。 2つのフレームワーク用に別々の仮想環境を作成してください。 ## Qualcomm AI Runtime SDK環境のセットアップ Qualcomm AI Runtime SDKに含まれる環境セットアップ・スクリプトにsourceコマンドを実行して、ワークフローに必要なすべてのツールとライブラリが `$PATH` に表示されていることを確認します。 source ${QAIRT_ROOT}/bin/envsetup.sh Copy to clipboard Last Published: Oct 15, 2025 [Previous Topic Qualcomm AI Runtime SDKのインストール](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70018-15BJ/topics/qairt-install.md) [Next Topic モデルの移植](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70018-15BJ/topics/port-models.md)