machine learning

機械学習のモデルのデプロイを標準化するツールGraphpipeをOracleがオープンソース化

次の記事

ライブコマースアプリ「PinQul」がクローズへ

オープンソースのコミュニティと仲が良いとは必ずしも言えないOracleが今日、Graphpipeと呼ばれる新しいオープンソースのツールをリリースした。それは、機械学習のモデルのデプロイを単純化し標準化するツールだ。

そのツールは、ライブラリの集合と、スタンダードに従うためのツールを合わせたものだ。

このプロジェクトは、NASAでOpenStackの開発に関わり、その後2011年にOpenStackのスタートアップNebulaの創業に加わったVish Abramsがリードした。彼によると、彼のチームが機械学習のワークフローを手がけたとき、あるギャップに気づいた。一般的に機械学習のチームはモデルの開発には大量のエネルギーを注ぎ込むが、そのモデルを顧客が使えるようにデプロイすることが苦手だ。そのことが、Graphpipe誕生のきっかけになった。

彼曰く、機械学習のような新しい技術は、誇大宣伝に踊らされてしまう部分がある。開発プロセスは改良を続けていても、デプロイに頭が向かわない人が多い。

“Graphpipeは、機械学習のモデルのデプロイを改良する努力の中から生まれた。また、この機械学習の分野全体を改良するためには、デプロイのためのオープンなスタンダードがぜひ必要だ、と考えた”、そうAbramsは語る。

これがOracleのプロジェクトになったとき、彼らは三つの問題に気づいた。まず最初に、機械学習のAPIをサーブするための標準的な方法がない。各フレームワークが提供しているものを、そのまま使うしかない。次に、デプロイのメカニズムにもスタンダードがないので、デベロッパーは毎度カスタムでそれを作らなければならない。そして第三に、既存の方法はパフォーマンスの向上に真剣に取り組んでいない。パフォーマンスが、‘ついでの問題’でしかない。機械学習にとっては、それは重大な問題だ。

“Graphpipeを作ったのは、これら三つの課題を解決するためだ。それは、ネットワーク上でテンソルデータを送信するための標準的でパフォーマンスの高いスタンダードを提供する。またどんなフレームワークを使っても、機械学習のモデルのデプロイとクエリーが簡単にできるための、クライアントとサーバーのシンプルな実装も作った”、…AbramsはGraphpipeのリリースを発表するブログ記事で、そう書いている。

同社は、これをスタンダードとしてオープンソースにすることによって、機械学習のモデルのデプロイを前進させたい、と決意した。“Graphpipeは、ビジネスの問題解決と、技術の高度化の推進という、二つの方向性が交差するところに座っている。そしてそれを進めていくためのベストの方法が、オープンソース化だと考えている。何かを標準化しようとするとき、それをオープンソースで進めなかったら、最終的にはいろんな競合技術の混乱状態になってしまう”、と彼は語る。

Oracleとオープンソースのコミュニティの間には長年の緊張があることをAbramsも認めるが、最近ではKuberenetesや、オープンソースのサーバーレス・ファンクション・プラットホームOracle FNへのコントリビューションなどを通じて、そんなイメージを変える努力をしてきた。そして彼によると究極的には、技術が十分におもしろいものであれば、誰がそれを提出したかとは関係なく、人びとはそれにチャンスを与えるだろう。そしてそのまわりにコミュニティができれば、オープンソースのプロジェクトとして自然に適応されたり、変えられたりしていく。それを、Abramsは望んでいる。

“このスタンダードが、今後幅広く採用されてほしい。実装は誰がやっても易しいから、Oracle独自の実装を広めたいとは思わない。人気の実装は、そのうちコミュニティが決めるだろう”。

GraphpipeはOracleのGitHubアカウントのGraphpipeのページで入手できる。

[原文へ]
(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa