Pythonこんにちは。Calendarの2日目の記事です。Platformを使って、学習したモデルをデプロイしてみましたので、そのやり方をまとめます*1。Platformとは、ちょっと前に資金調達もした、ベンチャー企業のABEJAが提供する、AI・MLOpsのためのプラットフォームです。サービスの概要については、以下のページにあります。abejainc.com以下はサービス概要の引用。パイプラインを一貫して実装可能なプラットフォームです。要約されまくっているので、もう少し深くみてみます。機械学習の運用のツラミサービスの売りとしては、機械学習における運用のツラミを解消すること。機械学習とかのサービスを実際に提供して運用したことがある方ならわかると思うのですが、様々な辛いことがあると思います。以下のようなことです。教師データの作成が辛い。数千枚の画像をアノテーションするってマジかよみたいな。機械学習エンジニアやデータサイエンティストは必ずしも運用に適したコードがかけるわけでも、処理量に応じたインフラをいい感じに構成することができるわけではない。様々に学習した機械学習のモデルをデプロイするのが面倒。私は、正直AWSとかは個人で使って、まぁ普通になんかするくらいは大丈夫なのですが、実際のサービスインを含めて考えてやってくれとか言われると途端にきついなぁってなりますし、自分の書いたロジックを完璧に背景など含めてエンジニアと連携するのは辛いです。「ワイは、ロジックに集中したいし、それ以外のめんどくさいことは本当にやりたくない」というのが、世のデータサイエンティストの本音だと思っています(勝手に)。具体的にどのくらいデータを用意したら精度がどのくらい上がりそうみたいなのがわかっているケースはないと思いますが、「1万枚アノテーションしたら成果出そうだなぁ」と思った時に、やりたいと思うでしょうか。そんなことはありません(だって、めんどくさいもの)。世のデータサイエンティストがKaggleを楽しむ理由はこういうところにありますよね。Platformでは、この手のめんどくさいことをまるっとできるっぽいです。運用にフォーカスを当てて開発されているので、データの用意*2やモデルの学習やそのデプロイ、運用までいい感じでできるらしいですね。今後もいろいろ使ってみて、試してみようと思います。Platformのサービスを社内で使えるので、実際にやってみました。Platform初心者なのと、もっとコアな使い方はこの後の皆さんがやってくれるだろうという勝手な気持ちを込めて(真顔)、一旦学習済みのモデルをデプロイしてみます。ImageNetのデータセットで学習済みのresnet50をコード0行で登録&デプロイまずは最も簡単な方法から試してみます。Platformに、ImageNetで学習済みのresnet50があったので、こちらでとりあえずデプロイしてみます。Learningのモデルということだと抑えてもらえればここでは大丈夫です。Platformのコンソールにログインします。登録したメールアドレスとパスワードを入れるだけの簡単なお仕事です。モデルを登録ログインした後に、左側のメニューから、Modelを選びます。すると、以下のような画面が出てくると思います。Model」というボタンを押します。するとフォームが現れるので、言われるがまま入力します。今回は、ありもののモデルを使うので、resnet50を選びます。creating」のチェックボックスにもチェックを入れます。Model」をクリックします。以下のような画面が出てくると思うので、しばらく待ちます。なんということでしょう。ここまでコード0行です*3。数クリックでのモデル登録&デプロイ。登録したモデルをコード0行でAPI化さて、モデルの登録ができたので、これをデプロイして、API化してみます。Platformでは、登録したモデルはAPIとして利用できるみたいですね。左側のメニューから、「Deployment」を選択すると、登録してデプロイしたモデルの一覧がみれます。登録したモデルをクリックすると、以下のような画面になります。Service」をクリックすると、以下のような画面が出てきます。必要事項を入力します。入力すると、APIが作成されるので、あとは普通にAPIとして使うだけ、って感じです。まとめ今回は、2日目ということもあり、最も簡単な部分を試してみました。コード0行でやってみるみたいなところをやりたかったのであれですが、普通にコードを書いて学習やデプロイなどもできます。これならAPIを無駄に作る必要もないですし、色々と便利ですね。それでは〜*1:正直もっといろいろ書くつもりだったけど、時間がなかったからとりあえずこれで。Platformを使ってコード0行でresnet50のモデルをデプロイしてみるTweet関連記事2018-12-31【データ分析の民主化】データドリブンな組織になるには何をしたらいいのか考えてみたこんにちは。Challenge」に参加したあ...こんにちは。Quality,...こんにちは。sizeをどうやって決めるかについてまとめるこんにちは。Stac...こんにちは。Scienceやっています。その他にも、個人でデータ分析の案件や受託開発などをやっています。TutorialSt_Hakkyへのお問い合わせスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。