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2018年9月25日に開催されたイベント「JAWS-UG名古屋 AWS勉強会 Dockerやろうぜ」で使った資料です。
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1.
AWS Batch と KCI
Ahab の悲しい関係 I r e t 株 式 会 社 名 古 屋 オ フ ィ ス 2 0 1 8 . 9 . 2 5 来 栖 川 電 算 取 締 役 山 口 陽 平 J A W S - U G 名 古 屋 A W S 勉 強 会 D o c k e r や ろ う ぜ
2.
今日話すこと 1. はじめに 2. KCI
Ahab 3. AWS Batch 4. まとめ 5. その他 2
3.
はじめに 自己紹介 & 会社紹介 3
4.
山 口 陽
平 @melleo1978 • 所属 – 有限会社 来栖川電算 取締役 – 名古屋工業大学大学院博士前期課程修了 • 実績 – IPA 未踏ソフトウェア創造事業採択 – Mashup Awards 9 優秀賞受賞 • 興味 – 機械学習,強化学習,UI/UX – 高速化,省資源化,並列分散 ※実物に髪の毛はありません 4
5.
山 口 陽
平 @melleo1978 • [実践]画像認識 を執筆 WEB+DB PRESS Vol.83 – これから画像認識をはじめる人におススメ 5 – OpenCV の使い 方や実装例 – SIFTなどの各種 アルゴリズムや 特定物体認識の しくみ – 精度改善への取 り組み方
6.
来栖川電算 設立 2003年(名古屋工業大学発ベンチャー) 従業員
50人 • SF 世界の技術を実現し、社会に役立てる – AI 技術のライセンス販売・研究・SI • 文字認識,物体認識,動作認識,行動認識 – スマホアプリの企画・制作・運営 スマートライフ技術 NTTドコモ様との共同研究 スマートドライブ技術 大手自動車メーカー様むけ メイドさん もふくめて 6
7.
7 なりきり2.0 ヒーローの動きでゲームを制御 毎朝体操 腕の動きで体操採点するアプリ 動作推定API 加速度センサで人の行動を推定 タンゴチュウ 写真に写る単語を抽出するサービス 地図生成 オルソ画像から地物・交通規則を抽出 走行データ解析 周辺環境を認識し、様々な解析に活用 AR付箋 書籍の中身を検索するアプリ Cellars ワインラベルで情報検索するアプリ 画像認識API 商品パッケージで情報検索するAPI AnnoFab(アノテーションサービス) 高品質なアノテーションを大量に作成可能 Ahab(実験スケジューラ) 大量の実験と計算資源を効率的に管理 DNNコンパイラ DNNの推論を10~1000倍も効率化
8.
技術者集団 様々なアルゴリズムや知識で課題解決 • 最先端の AI
技術 – 文字認識,物体認識,モーション認識 • 限界性能を引き出す優れた実装技術 – 機械学習・コンパイラ・データベースなどの アルゴリズムやバイナリハックを駆使した高 精度化・高速化・省資源化・並列化・分散化 • 高品質なソフトウェアを実現する技術 – 言語・アーキテクチャ・プロセスに対する深 い理解に基づく設計と計画 8
9.
コミュニティ活動 様々な勉強会を積極的に主催、スタッフとして協力 9
10.
KCI Ahab 必要だったけど無かったから作った 10
11.
Ahab (実験スケジューラ) 来栖川電算の研究者が使う実験環境 11
12.
研究者の仕事 仮説検証を回し、実験パイプラインとレポートを構築 • 成果を出すには大量の実験が必要 • 研究の信頼性には実験の管理が重要 12
13.
研究基盤の要件 実験パイプラインのスクリプト化の支援 • 実験の自動化と計算環境の隔離 ※Docker –
他の実験の計算環境・スクリプト・データと の干渉による不正計算や異常停止が起きない。 • 計算環境の抽象化 ※Web API,CLI – 計算環境(自社・お客様・クラウドなど)が 変わっても同じスクリプト・データが使える。 • 効率的な計算資源の割当と – 個人で計算資源を占有せず、全員で共有 13
14.
Ahab(実験スケジューラ) 実験をコンテナ化して実験パイプラインを記述 • コンテナ化された実験を CLI
からキック 14
15.
AWS Batch Ahab に凄く似ている、・・・というかほぼ同じ 15
16.
AWS Batch キューと ECS/ECR
が合体したサービス • ジョブ投入 ⇒ Docker コンテナ上で実行 16
17.
利用手順 計算環境とキューを作ってジョブを投入するだけ 1. Docker イメージの登録 2.
計算環境の構築 3. キューの構築 4. ジョブの定義 5. ジョブの投入 6. 実行状況の確認 17
18.
1. Docker イメージの登録 Docker
リポジトリを作って、イメージを登録するだけ 18
19.
1. Docker イメージの登録 Docker
リポジトリを作って、イメージを登録するだけ 19
20.
2. 計算環境の構築 EC2 の種類・vCPU・RAM・AMI
などを決めるだけ 20
21.
2. 計算環境の構築 EC2 の種類・vCPU・RAM・AMI
などを決めるだけ 21
22.
3. キューの構築 キューを処理する計算環境を指定するだけ 22
23.
3. キューの構築 キューを処理する計算環境を指定するだけ 23
24.
4. ジョブの定義 必要な計算資源と Docker
イメージを指定するだけ 24
25.
4. ジョブの定義 必要な計算資源と Docker
イメージを指定するだけ 25
26.
5. ジョブの投入 必要な計算資源とキューを指定するだけ 26
27.
5. ジョブの投入 必要な計算資源とキューを指定するだけ 27
28.
6. 実行状況の確認 ダッシュボードからキューと計算環境の実行状況が分かる 28
29.
6. 実行状況の確認(補足) Amazon ECS
のクラスターからも分かる 29
30.
まとめ 悲しみを堪えて 30
31.
まとめ AWS Batch で簡単なので使うべき •
AWS Batch – Docker ベースのジョブスケジューラ • 効果 – Docker イメージがあれば数分で利用可能 – 計算環境の隔離 – 計算環境の抽象化 – 計算資源の効率的な割当と伸縮 31 ハイブリッドクラウドなら KCI Ahab
32.
求人 付録① 32
33.
スタッフ募集中 学生さんも大歓迎 アシスタント職もアリ • 研究職 –
機械学習を用いた映像・信号・自然言語の理 解と検索・診断・制御への応用 – アルゴリズムの高精度化・高速化・省資源化 • 開発職 – アプリケーション • UI/UX,フロントエンド,バックエンド – インフラストラクチャ • ライブラリ,ミドルウェア,ツール,プロセス 33
34.
体制・設備・サポート 付録② 34
35.
体制 AI 実現のための全業務をカバー 35 AI アプリ SI
インフラ AI インフラ データ モデル 研究者アノテータ デザイナ 開発者 職種 正社員 アルバイト 合計 24 時/週以上 12 時/週以上 ※即戦力 試用期間 研究者 26 % 3 % 5 % 0 % 34 % 開発者 24 % 11 % 18 % 8 % 61 % デザイナ 0 % 5 % 0 % 0 % 5 % 合計 50 % 18 % 24 % 8 % 100 %
36.
設備 研究開発を円滑にするためにあらゆる手を尽くす • 理想的な個人設備 ※好きなものが選べる –
PC,椅子,モニタ,キーボード,マウス,… • 豊富な計算資源とアノテータ ※使いやすい – Ahab:実験用ハイブリッドクラウド – ANNOFAB:アノテーションサービス • 豊富な独自データ ※世界中からどんどん集まる – 自動運転用データ,商品認識用データ,文字 認識用データ,体操採点用データ,… 36
37.
サポート 技術を磨きやすくするためにあらゆる手を尽くす • 様々な働き方 – 自由な時間帯・場所,冒険者制度,… •
優秀な同僚 ※メンタリング(JEDI) – IPA 未踏ソフトウェア創造事業採択者,コン テスト入賞者,OSS コントリビュータ,… • その他 ※全て会社負担 – 自己研鑽のための書籍・機材の購入 – 勉強会・懇親会の開催・参加・移動・宿泊 – 会社の昼会・夕会・飲み会で供される飲食物 37
38.
製品・サービス 付録③ 38
39.
文字認識 様々な書体・外乱に対応した 39
40.
タンゴチュウ 写真に写る単語を抽出するサービス 情景画像(スマホで撮影した写真など)に写る単語を 抽出。様々な書体・配置・劣悪な環境(歪み・隠れ・ 擦れ・照明など)での利用を想定。 40
41.
類似検索 膨大なデータの中から類似データを高速・高精度に照合できる 41
42.
画像認識 API 商品パッケージで情報検索する API 商品パッケージが写った画像を送信するだけで、膨大 な
DB から瞬時に種類を特定。クロールした画像から 直接構築した DB を利用。 42
43.
Cellars ワインラベルで情報検索するアプリ ワインラベルにスマホをかざすだけで、18 万件から 瞬時に種類を特定。国内外のコンテストで入賞。株式 会社 Cellars
様による弊社技術の応用事例。 43
44.
AR 付箋 書籍の中身を検索するアプリ 書籍を開いてスマホをかざすだけで、膨大な DB
から 瞬時にページを特定し、貼られている付箋を表示。お 客様による弊社技術の応用事例。 44
45.
物体認識 物体の位置・向き・姿勢・種類を高速・高精度に捉える 45
46.
走行データ解析 周辺環境を認識し、様々な解析に活用 膨大な走行データから歩行者・車両・白線・標識など を検出・追跡し、索引化。必要に応じて、CAN や Lidar なども活用し、高品質化。 46
47.
地図生成 オルソ画像から地物・交通規則を抽出 自動運転に使用可能な高品質な地図をオルソ画像から 高速に抽出できる深層学習手法を開発。株式会社トヨ タマップマスター様との応用事例。 47
48.
都市情報収集 車載カメラ・定点カメラを活用した動態調査 大量の営業車のドライブレコーダや監視カメラに写る 都市の様子(天候,人混み,渋滞,駐車スペース,ガ ソリン価格,看板,信号,…)をデータベース化。 48
49.
モーション認識 身体の動き・姿勢を高速・高精度に捉える 49
50.
動作推定 API 加速度センサで人の行動を推定 スマホやウォッチの動きから静止・歩行・走行・食 事・睡眠などを推定。同じ仕組みで撮影時の手振れ検 出も可能。株式会社 NTT
ドコモ様との共同研究。 50
51.
毎朝体操 腕の動きで体操採点するアプリ 100 ヶ国 20
万人を超えるユーザから日々送られてく るセンサデータを学習することで体操採点の正確さが 自動改善。JFE スチール株式会社様へ導入。 51
52.
なりきり 2.0 ヒーローの動きでゲームを制御 腕や脚に装着したセンサで体の動きを捉え、家庭用 ゲーム機のコマンドを生成。格闘ゲームが遊べるほど の速さと正確さをスマホ上で実現。 52
53.
研究開発支援 日々使い改良される道具による 53
54.
DNN コンパイラ DNNの推論を 10
~ 1000 倍も高速化 重みや活性の量子化・スパース化、計算の共有などの 様々な手法で DNN を近似し、高速化・省資源化され た実行形式(Linux・Android・iOS)へ変換。 54
55.
Ahab(実験スケジューラ) 大量の実験と計算資源を効率的に管理 計算資源をプライベートクラウド化し、実験に専念で きる環境を実現。実験のスクリプト化、信頼性や再現 性の向上、資源割り当ての効率化などを促進。 55
56.
ANNOFAB(アノテーションサービス) 高品質な教師データを大量に生産可能 品質・生産性のトレードオフ、誤り・漏れの削減、き め細かく柔軟な仕様・課題・進捗の管理。実務で培わ れたノウハウが詰まったツールとスタッフをご提供。 56
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