sima-cli 指令參考

為 sima-cli 命令列介面所產生的 Markdown 參考文件。

安裝

對於大多數使用者來說，請從您作業系統的官方公開安裝程式網址下載並安裝最新版本。

從終端機執行安裝程式：

curl -fsSL https://artifacts.neat.sima.ai/sima-cli/linux-mac.sh | bash

安裝完成後，開啟一個新的終端機或重新載入您的 shell 設定檔，然後驗證安裝是否成功：

sima-cli --version

從 PowerShell 下載並執行 Windows 安裝程式：

Invoke-WebRequest https://artifacts.neat.sima.ai/sima-cli/windows.bat -OutFile windows.bat
.\windows.bat

安裝完成後，開啟新的命令提示字元或 PowerShell 視窗，然後驗證安裝是否成功：

sima-cli --version

僅在您需要選擇特定的經過測試的分支版本或發布版本，而不是安裝最新的官方 PyPI 發布版本時，才使用 install.py。

在 Linux、macOS 或 DevKit 上：

curl -fsSL https://artifacts.neat.sima.ai/sima-cli/install.py -o sima-cli-install.py
python3 sima-cli-install.py

安裝特定分支或版本：

python3 sima-cli-install.py feature/my-branch latest
python3 sima-cli-install.py v2.1.6 latest

在 Windows 的 PowerShell 中：

Invoke-WebRequest https://artifacts.neat.sima.ai/sima-cli/install.py -OutFile sima-cli-install.py
python .\sima-cli-install.py

若要安裝特定分支或版本：

python .\sima-cli-install.py feature/my-branch latest
python .\sima-cli-install.py v2.1.6 latest

發布標籤，例如 v2.1.6，可從公用 PyPI 安裝。分支名稱可安裝來自 artifacts.neat.sima.ai/sima-cli 的經過測試的成品。

也可以直接安裝公用 PyPI 的發布版本：

pip install sima-cli

指南	描述
開機映像與網路開機操作	使用 `sima-cli bootimg` 準備本機或下載的映像、安全設定遠端網路開機、處理位址變更，並準備要燒錄的 eMMC。
SDK 設定與擴充功能管理	執行 `sima-cli sdk setup` 時，選擇選用 SDK 服務、瀏覽器版 VS Code 擴充功能，以及 Model Compiler 安裝來源。
系統更新操作	使用 `sima-cli update` 操作每日建置、已簽署的 eLxr 3.0 SWU 組合包、A/B 檢查、儲存空間暫存，以及持久性覆蓋層處理。
Neat SDK 網路設定	Neat SDK，也稱為 Neat 開發環境，在 Docker 容器中執行。`sima-cli sdk setup` 會建立容器、準備主機工作區掛載點、在啟用時啟動 Insight，並發布主機瀏覽器和 DevKit 在開發期間使用的容器連接埠。
將 SDK 網路變更還原。	當您想要檢查或撤銷 SDK 設定或網路修復所做的 Linux 主機網路變更時，請使用「還原」功能。
疑難排解：SDK 網路問題	當 SDK 容器、Insight UI、DevKit SSH、RTSP、WebRTC 視訊或工作區同步未如預期運作時，請使用網路診斷工具。

指令	描述
`sima-cli appzoo`	從 App Zoo 取得範例應用程式。
`sima-cli bootimg`	為 SiMa DevKit 準備一個可開機的映像檔。
`sima-cli device`	在區域網路中搜尋附近的 SiMa.ai 裝置。
`sima-cli download`	從指定的網址下載檔案或整個資料夾。
`sima-cli install`	安裝 SiMa 套件。
`sima-cli login`	透過 SiMa 開發者入口網站進行驗證。
`sima-cli logout`	登出時，請刪除快取中的憑證和設定檔。
`sima-cli mla`	機器學習加速器工具。
`sima-cli models`	預設瀏覽並下載正式環境的 Model Registry 成品。
`sima-cli modelzoo`	從 Model Zoo 存取模型。
`sima-cli neat`	尋找、下載並安裝 Neat 建置產生的成品。
`sima-cli network`	在 DevKit 上設定網路 IP 位址。
`sima-cli nvme`	在 Modalix DevKit 上執行 NVMe 作業。
`sima-cli packages`	管理 sima-cli 套件登錄檔（列出、檢查、清理等）。
`sima-cli peripherals`	顯示連接到此 DevKit 的攝影機與麥克風。
`sima-cli playbooks`	安裝並管理劇本（Codex/Claude）。
`sima-cli sdcard`	為 MLSoc DevKit 或 Modalix 的早期測試版本，準備好 SD 卡作為資料儲存裝置。
`sima-cli sdk`	管理並啟動 SiMa SDK 2.0 容器環境（測試版）。
`sima-cli selfupdate`	手動從 PyPI 或直接的 wheel URL 更新 sima-cli。
`sima-cli serial`	連接到 DevKit 的 UART 序列埠控制台。
`sima-cli update`	更新 SiMa DevKit、遠端裝置或 Linux PCIe 主機。