最小構成

最小例：スクリプトを作成してDevKitで実行し、ランタイムの応答を確認する

インストール後、まずここでNeatのセットアップが正しく接続されていることを確認します。

最初の実行は意図的に小さくしています。簡単なアプリを作成し、ヘッダーまたはインポートが解決されてビルドできることを確認してから、DevKitで実行してランタイムの応答を確認します。完了したら、アプリの実行に進み、小さなGraphアプリケーション内で実際のモデルを実行してください。

Neat SDKの前提条件

SDK内からDevKit上のコマンド（dk build/sima_neat_helloやdk hello_neat.pyなど）を直接実行するには、先にDevKitのペアリングを設定します。

必須設定： DevKit Sync

まだDevKitがない場合は、SDK内だけで実行できるモデルのコンパイルから始めてください。

最小アプリケーション

例用の作業ディレクトリを作成し、**Python / C++**タブから使用する言語の手順を進めます。選択内容はサイト全体の言語セレクターに反映され、ほかのドキュメントでも維持されます。

2つのファイルを作成します：

CMakeLists.txtで、アプリのビルド方法とリンク方法をCMakeに指定します。

CMakeLists.txt
cmake_minimum_required(VERSION 3.16)
project(sima_neat_hello LANGUAGES CXX)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 20)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
set(CMAKE_CXX_EXTENSIONS OFF)

# Supports both:
# - DevKit/native installs (system paths)
# - Cross builds with SYSROOT exported (SDK sysroot paths)
if(DEFINED ENV{SYSROOT} AND NOT "$ENV{SYSROOT}" STREQUAL "")
  list(APPEND CMAKE_PREFIX_PATH
    "$ENV{SYSROOT}/usr"
    "$ENV{SYSROOT}/usr/lib"
    "$ENV{SYSROOT}/usr/lib/aarch64-linux-gnu"
  )
endif()

find_package(SimaNeat REQUIRED CONFIG)
find_package(PkgConfig REQUIRED)
pkg_check_modules(OPENCV REQUIRED IMPORTED_TARGET opencv4)

add_executable(sima_neat_hello main.cpp)
target_link_libraries(sima_neat_hello
  PRIVATE
    SimaNeat::sima_neat
    PkgConfig::OPENCV
)

強調表示された2か所がNeatをビルドに取り込みます。find_package(SimaNeat REQUIRED CONFIG)はインストール済みのNeatパッケージを検出し、target_link_libraries(sima_neat_hello PRIVATE SimaNeat::sima_neat ...)は実行ファイルをパッケージへリンクします。インポートされたSimaNeat::sima_neatターゲットがNeatのヘッダーと推移的依存関係も提供するため、インクルードパスやライブラリパスを手動で設定する必要はありません。OpenCVの行は、この例で画像をデコードするためにだけ必要です。

main.cppには小さなNeatプログラムを記述します。

main.cpp
#include <iostream>
#include <pipeline/TensorCore.h>

int main() {
  auto storage = simaai::neat::make_cpu_owned_storage(64);
  if (!storage) {
    std::cerr << "Failed to allocate CPU tensor storage\n";
    return 1;
  }
  std::cout << "Hello from sima-neat\n";
  return 0;
}

作業ディレクトリは次のようになります。

sima-neat-hello/
├── CMakeLists.txt
└── main.cpp

例をビルドします：

cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build -j

実行：

DevKit上
```
./build/sima_neat_hello
```
Neat SDKホスト上
```
dk build/sima_neat_hello
```

次の出力が表示されます。

Hello from sima-neat

プログラムがビルドされ、インポートを解決でき、メッセージが表示されれば、Neatのインストールは完了です。

dk / devkit-runについて

dkはdevkit-runのエイリアスで、SDKコンテナ内のシェル関数です。~/devkit-sync.rcで定義され、~/.bashrcから読み込まれます。

シェル関数のため、SDKシェルでwhich devkit-runなどを実行しても何も返されない場合があります。dk <file>を使用し、ビルド済みバイナリまたはPythonエントリポイントをペアリング済みDevKitで実行してください。

次のステップ

最小アプリが動作したら、アプリの実行に進み、小さなGraphアプリケーション内で実際の物体検出モデルを実行します。

最小アプリケーション​

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