MLOpsの課題を解くABEJA Platform
はじめに
私は日本のAI Startupの 株式会社ABEJA という会社に所属しています。ABEJAの中では主に製品開発・事業開発を携わっています。所属している人間が言うのもアレですが、ABEJAの製品、その裏側で使われている技術は state-of-the-art なものであり、それを作っている・売っている両方のメンバーが非常に優秀です。
今日は簡単にABEJA Platformの紹介をしていきたいと思います。このPostをきっかけとして何度かABEJA Platformに関する記事を投稿する予定なので、機械学習をビジネスに実装する上でのMLOpsに課題を持っている方はそれを解決するための手段として是非ABEJA Platformをご利用いただきたいと思います。
ABEJA Platformとは
それでは本題に入ります。ABEJA Platformとは何か？ ABEJA Platformの機能を簡単に表現すると表題の通りMLOpsの課題を解くAwesomeな製品になっています。(機能以外にも機械学習ビジネスを展開するためのPlatformでもありますが、それは後日紹介します。) 現在におけるData Scientistの方々の業務領域の定義が広く・曖昧な状況が続き、MLOpsに関わる多くの作業を彼ら自身が実施しなければならないケースがあります。しかし、これは本当に正しい状態と言えるでしょうか。Data Scientistに一番求めるスキルを機械学習モデルの開発・チューニングと定義された場合、機械学習のモデルをDeliveryするためのシステム運用のインフラを構築することを依頼するのは守備範囲を広げてしまい、本来求めたかったミッションから遠ざかります。
機械学習のモデル開発・運用に必要とされる人間が関わるプロセス(ABEJAが言うAI Development Pipeline)を最小のコストで実現すること、Data Scientistのコアコンピタンスを明確に定義し、開発・チューニングに専念してもらうこと、その結果いち早くビジネスに対して機械学習の導入を進めること、このような目的でABEJA Platformの開発が行われています。ABEJA PlatformはOnestopな製品であり、非常にシンプルです。多くのサービスを組み合わせてAI Development Pipelineの実行をする必要がないので、全ての操作を一つの管理画面から実行することが可能です。
引用 : https://abejainc.com/platform/
ABEJA Platformとの連携
ABEJA PlatformはCloudをベースとした機械学習の開発・運用基盤と言えます。最近においてはCloudとお客様のOn-premisesを連携するための開発も進めており、今後多くの皆さんにご利用いただくための最適な環境を提供したいと考えています。On-premisesな環境の一つとして、CloudとIoTデバイス(Edge)との連携が可能なようにしています。例えば、データの取得元・機械学習モデルの実行環境としてはIoTデバイスで行い、学習データの蓄積・モデルの生成はCloudで行うという、使い分けをすることもできます。
今後あらゆる場面でIoTデバイスの導入が進むことは明らかなので、ABEJAとしてもEdgeとの連携については多くのビジネス機会があると考えています。( 下記図に記されているように、上りのIoT、下りのIoTの連携が進む。上りのIoTとはデバイスからクラウドにデータを預ける、下りのIoTで預けたデータから生成された新しい価値をデバイス側に届けるという意味合い)
引用 : https://abejainc.com/platform/
最後に
いかがでしたでしょうか。機械学習のモデル開発をやられたことがある方は、MLOpsの経験者は共感いただけるポイントが多かったと思います。現在はABEJA Platformの公式ドキュメントを一般公開しているので、是非ご覧頂きたいと思います。
またQiitaにも情報を公開していますので、より実活用のイメージを持っていただければと思います。今日のpostは第一回目なので、今後複数回に渡ってABEJA Platformを紹介していきます。繰り返しになりますが、興味を持たれた方は是非問い合わせフォームから依頼を投げていただければと思います。https://abejainc.com/platform/ja/contact/ こちらからお願いいたします。
