Google Cloud Platform Japan Blog
最新情報や使い方、チュートリアル、国内外の事例やイベントについてお伝えします。
スケーラブルな ML モデルのトレーニング、デプロイ、管理を容易にする TensorFlow 2.0 と Cloud AI
2019年4月4日木曜日
※この投稿は米国時間 2019 年 3 月 22 日に Google Cloud blog に
投稿
されたものの抄訳です。
2015 年にオープンソース化されて以来、TensorFlow はエンドツーエンドの完全な ML(機械学習)エコシステムへと成長を遂げました。さまざまなツールやライブラリ、デプロイ オプションを含んでおり、ユーザーが調査段階から本番環境へと容易に移行できるよう支援します。そして、今年 3 月に開催された
2019 TensorFlow Dev Summit
では、ML モデルをさらに使いやすくデプロイしやすいものにする
TensorFlow 2.0
が登場しました。
ML フレームワークとしてスタートした TensorFlow は、その後包括的なプラットフォームへと成長し、直感的な高水準 API と低水準操作の両方へのアクセスを研究者と開発者に提供します。TensorFlow 2.0 では Eager Execution がデフォルトで有効になり、Keras と密接に連携するようになりました。データセットは
tf.data
パイプラインを介して簡単にインジェストでき、モデルのトレーニングは Colab や Jupyter ノートブックから直接 TensorBoard でモニタリングできます。TensorFlow チームは、2019 年第 2 四半期の一般リリース候補の発表に向け、引き続き TensorFlow 2.0 アルファ版の改良に取り組んでいきます。
ML をもっと使いやすく
開発者の生産性と使いやすさに重点を置く
という TensorFlow チームの方針は、iPython ノートブックや Colab にとどまらず、従来よりもずっとわかりやすく API コンポーネントを
tf.keras
(現在は標準の
高水準 API
)に統合したり、共通の前処理済みデータセットを 1 行のコードでインポートできる
TensorFlow Datasets
を導入したりするところにまで及んでいます。データ インジェスト パイプラインは
tf.data
でオーケストレートでき、TensorFlow Extended(TFX)で本番稼働にプッシュされ、Distribution Strategy を使って最小限のコード変更で
複数のノード、ハードウェアのアーキテクチャに拡張
されます。
TensorFlow エンジニアリング チームは、TensorFlow 1.x から TensorFlow 2.0 へのモデル移行を検討しているユーザー向けに、
アップグレード ツールと移行ガイド
を作成しました。また、TensorFlow 2.0 や移行サポートへの質問に答える場として、
コミュニティ テスト スタンドアップも週 1 回開催
しています。興味のある方は
TensorFlow のサイト
をご覧ください。
tf_upgrade_v2 ツールを使ったモデルのアップグレード
実験とイテレーション
研究者だけでなく企業のデータ サイエンス チームも、迅速なプロトタイピングと最初のソリューション構築までのスピードを重視して、継続的にモデル アーキテクチャ開発のイテレーションを進める必要があります。
TensorFlow 2.0 の重点項目である Eager Execution
を使用すれば、直感的な Python の制御フローを使い、
tf.function
で Eager コードを最適化し、エラー メッセージの改善によって作業を高速化することができます。TensorFlow を使ったモデルの作成や実験は、これまでになく簡単になりました。
モデルのデプロイ、再トレーニング、実験にはトレーニングの高速化が欠かせません。この 1 年、TensorFlow チームは第 2 世代 Cloud TPU(1.6 倍)や NVIDIA V100 GPU(2 倍)などさまざまなプラットフォームでトレーニング性能の向上に精力的に取り組んできました。たとえば、CPU ベースの Compute Engine インスタンスをサポートする Intel の MKL ライブラリでは 3 倍以上の高速化を実現しています。
TensorFlow は、高度なモデルの構築も支援できるようにアドオンを通じて拡張されました。たとえば
TensorFlow Federated
を使用すれば、クラウドとリモート デバイス(IoT や組み込みデバイス)で協力してモデルをトレーニングできます。リモート デバイスは中央のトレーニング システムにないデータを持っていることがよくありますが、最近発表された
TensorFlow Privacy
エクステンションは、トレーニング データからの個人情報(PII)の削除に役立ちます。また
TensorFlow Probability
は、伝統的な統計学的ユース ケースでも使えるように TensorFlow を拡張し、推定器など他の機能と組み合わせられるようにします。
さまざまな環境や言語への ML モデルのデプロイ
TensorFlow の最大の強みは、一貫してモデルを本番環境にデプロイできることです。TensorFlow 2.0 では、そうした本番デプロイがさらに簡単になりました。
TFX Pipelines
は、シングル インスタンスであれクラスタ全体であれ、トレーニング済みのモデルを実行時の推論にどのように投入するかを調整できるようにします。一方、
TensorFlow Lite
を使用すれば、リソースに制約があるシステム(モバイル / IoT デバイスや組み込みハードウェアなど)でモデルを実行できるようにする量子化が容易になります。
Airbnb
や Shazam、
BBC
といった企業では、いずれも TensorFlow Lite を使ってモバイル エクスペリエンスを強化し、ユーザーがアップロードしたコンテンツの検証と分類を行っています。
TensorFlow Data Validation によるデータの探索、解析
JavaScript は世界で最も人気のあるプログラミング言語の 1 つであり、TensorFlow の JavaScript 版である
TensorFlow.js
は数百万もの JavaScript 開発者の ML 活用を支援します。TensorFlow チームは TensorFlow.js のバージョン 1.0 を発表しました。両者の統合は、単にブラウザ内でモデルをトレーニングして実行することだけでなく、
App Engine
を含むサーバー サイドのホステッド JavaScript アプリケーションの一部として TensorFlow を実行することも可能にします。現在の TensorFlow.js は今までで最高の性能を誇り、そのコミュニティも大きく成長しました。最初のリリースから 1 年の間に、コミュニティ メンバーは TensorFlow.js を 30 万回以上ダウンロードし、そのリポジトリには 100 人以上のコントリビューターによるコードが組み込まれています。
今すぐ始めるために
Google Cloud で今すぐ TensorFlow 2.0 アルファ版を使ってみたい方は、
Deep Learning VM
を立ち上げて
チュートリアル
の一部を試してみてください。どこかでノートブックを実行できればよいということであれば、Colab から pip で TensorFlow 2.0 をインストールできます。とはいえ、
Cloud Dataproc Cluster を使用
すれば Google Cloud 上で Jupyter インスタンスを実行できますし、
Cloud ML Engine から直接ノートブックを起動
することも可能です。これらはいずれも皆さんの GCP プロジェクト内で実行できます。
Deep Learning VM、GCP ノートブックとともに TensorFlow 2.0 を使用する
私たちは、TensorFlow 2.0 のアルファ版とともに、新しいコミュニティと教育コースも発表しました。今年、O'Reilly Media と共同で
TensorFlow World
を開催します。1 週間にわたるこのカンファレンスでは、オープンソース コミュニティと TensorFlow に関するあらゆるものを育成し、結集させることを目指します。現在、カンファレンスで取り上げる論文やプロジェクトの提案を参加予定の方から
募っています
。また、プログラミング初心者や、これから ML や TensorFlow に取り組む方などを対象にした 2 つの新しい教育コースを開設します。「TensorFlow: from Basic to Mastery」シリーズの一部に位置づけられる deeplearning.ai の「
Course 1 - Introduction to TensorFlow for AI, ML and DL
」と、Udacity の「
Intro to TensorFlow for Deep Learning
」です。
Google Cloud 上で TensorFlow 2.0 を使用している方は、ぜひ感想をお寄せください。
Testing special interest group
に参加し、プロジェクトの概要を
TensorFlow World
に送り、DevPost の
#PoweredByTF Challenge
でプロジェクトをシェアしてください。TensorFlow の話題に早く追いつきたい方は、
Udacity
と
deeplearning.ai
による無料コースをお勧めします。
- By Paige Bailey, TensorFlow Developer Advocate and Barrett Williams, Cloud ML Blog Editor
0 件のコメント :
コメントを投稿
12 か月間のトライアル
300 ドル相当が無料になるトライアルで、あらゆる GCP プロダクトをお試しいただけます。
Labels
.NET
.NET Core
.NET Core ランタイム
.NET Foundation
#gc-inside
#GoogleCloudSummit
#GoogleNext18
#inevitableja
Access Management
Access Transparency
Advanced Solutions Lab
AI
AI Hub
AlphaGo
Ansible
Anvato
Apache Beam
Apache Maven
Apache Spark
API
Apigee
APIs Explore
App Engine
App Engine Flex
App Engine flexible
AppArmor
AppEngine
AppScale
AprilFool
AR
Artifactory
ASL
ASP.NET
ASP.NET Core
Attunity
AutoML Vision
AWS
Big Data
Big Data NoSQL
BigQuery
BigQuery Data Transfer Service
Billing Alerts
Bime by Zendesk
Bitbucket
Borg
BOSH Google CPI
Bower
bq_sushi
BreezoMeter
BYOSL
Capacitor
Chromium OS
Client Libraries
Cloud API
Cloud Armor
Cloud Audit Logging
Cloud AutoML
Cloud Bigtable
Cloud Billing Catalog API
Cloud Billing reports
Cloud CDN
Cloud Client Libraries
Cloud Console
Cloud Consoleアプリ
Cloud Container Builder
Cloud Dataflow
Cloud Dataflow SDK
Cloud Datalab
Cloud Dataprep
Cloud Dataproc
Cloud Datastore
Cloud Debugger
Cloud Deployment Manager
Cloud Endpoints
Cloud Firestore
Cloud Foundry
Cloud Foundry Foundation
Cloud Functions
Cloud Healthcare API
Cloud HSM
Cloud IAM
Cloud IAP
Cloud Identity
Cloud IoT Core
Cloud Jobs API
Cloud KMS
Cloud Launcher
Cloud Load Balancing
Cloud Machine Learning
Cloud Memorystore
Cloud Memorystore for Redis
Cloud monitoring
Cloud NAT
Cloud Natural Language API
Cloud Networking
Cloud OnAir
Cloud OnBoard
cloud Pub/Sub
Cloud Resource Manager
Cloud Resource Manager API
Cloud SCC
Cloud SDK
Cloud SDK for Windows
Cloud Security Command Center
Cloud Services Platform
Cloud Source Repositories
Cloud Spanner
Cloud Speech API
Cloud Speech-to-Text
Cloud SQL
Cloud Storage
Cloud Storage FUSE
Cloud Tools for PowerShell
Cloud Tools PowerShell
Cloud TPU
Cloud Translation
Cloud Translation API
Cloud Virtual Network
Cloud Vision
Cloud VPC
CloudBerry Backup
CloudBerry Lab
CloudConnect
CloudEndure
Cloudflare
Cloudian
CloudML
Cluster Federation
Codefresh
Codelabs
Cohesity
Coldline
Colossus
Compute Engine
Compute user Accounts
Container Engine
Container Registry
Container-Optimized OS
Container-VM Image
Couchbase
CRE
CSEK
Customer Reliability Engineering
Data Studio
Databases
Dbvisit
DDoS
Debugger
Dedicated Interconnect
deep learning
Deployment Manager
Developer Console
Developers
DevOps
Dialogflow
Disney
DLP API
Docker
Dockerfile
Drain
Dreamel
Eclipse
Eclipse Orion
Education Grants
Elasticsearch
Elastifile
Energy Sciences Network
Error Reporting
ESNet
Evernote
FASTER
Fastly
Firebase
Firebase Analytics
Firebase Authentication
Flexible Environment
Forseti Security
G Suite
Gartner
gcloud
GCP
GCP Census
GCP 移行ガイド
GCPUG
GCP導入事例
gcsfuse
GEO
GitHub
GitLab
GKE
Go
Go 言語
Google App Engine
Google Apps
Google Certified Professional - Data Engineer
Google Cloud
Google Cloud Certification Program
Google Cloud Client Libraries
Google Cloud Console
Google Cloud Dataflow
Google Cloud Datalab
Google Cloud Datastore
Google Cloud Endpoints
Google Cloud Explorer
Google Cloud Identity and Access Management
Google Cloud INSIDE
Google Cloud INSIDE Digital
Google Cloud Interconnect
Google Cloud Launcher
Google Cloud Logging
Google Cloud Next '18 in Tokyo
Google Cloud Platform
Google Cloud Resource Manager
Google Cloud Security Scanner
Google Cloud Shell
Google Cloud SQL
Google Cloud Storage
Google Cloud Storage Nearline
Google Cloud Summit '18
Google Cloud Summit ’18
Google Cloud Tools for IntelliJ
Google Code
Google Compute Engine
Google Container Engine
Google Data Analytics
Google Data Studio
Google Date Studio
Google Deployment Manager
Google Drive
Google Earth Engine
Google Genomics
Google Kubernetes Engine
Google maps
google maps api
Google Maps APIs
Google Maps Platform
Google SafeSearch
Google Service Control
Google Sheets
Google Slides
Google Translate
Google Trust Services
Google VPC
Google マップ
Google 公認プロフェッショナル
GoogleNext18
GPU
Gradle
Grafeas
GroupBy
gRPC
HA / DR
Haskell
HEPCloud
HIPAA
Horizon
HTCondor
IaaS
IAM
IBM
IBM POWER9
icon
IERS
Improbable
INEVITABLE ja night
inevitableja
InShorts
Intel
IntelliJ
Internal Load Balancing
Internet2
IoT
Issue Tracker
Java
Jenkins
JFrog
JFrog Artifactory SaaS
Jupiter
Jupyter
Kayenta
Khan Academy
Knative
Komprise
kubefed
Kubeflow Pipelines
Kubernetes
KVM
Landsat
load shedding
Local SSD
Logging
Looker
Machine Learning
Magenta
Managed Instance Group
Managed Instance Group Updater
Maps API
Maps-sensei
Mapsコーナー
Maven
Maxon Cinema 4D
MightyTV
Mission Control
MongoDB
MQTT
Multiplay
MySQL
Nearline
Network Time Protocol
Networking
neural networks
Next
Node
NoSQL
NTP
NuGet パッケージ
OCP
OLDISM
Open Compute Project
OpenCAPI
OpenCAPI Consortium
OpenShift Dedicated
Orbitera
Organization
Orion
Osaka
Paas
Panda
Particle
Partner Interconnect
Percona
Pete's Dragon
Pivotal
Pivotal Cloud Foundry
PLCN
Podcast
Pokemon GO
Pokémon GO
Poseidon
Postgre
PowerPoint
PowerShell
Professional Cloud Network Engineer
Protocol Buffers
Puppet
Pythian
Python
Rails
Raspberry Pi
Red Hat
Redis
Regional Managed Instance Groups
Ruby
Rust
SAP
SAP Cloud Platform
SC16
ScaleArc
Secure LDAP
Security & Identity
Sentinel-2
Service Broker
Serving Websites
Shared VPC
SideFX Houdini
SIGOPS Hall of Fame Award
Sinatra
Site Reliability Engineering
Skaffold
SLA
Slack
SLI
SLO
Slurm
Snap
Spaceknow
SpatialOS
Spinnaker
Spring
SQL Server
SRE
SSL policies
Stack Overflow
Stackdriver
Stackdriver Agent
Stackdriver APM
Stackdriver Debugger
Stackdriver Diagnostics
Stackdriver Error Reporting
Stackdriver Logging
Stackdriver Monitoring
Stackdriver Trace
Stanford
Startups
StatefulSets
Storage & Databases
StorReduce
Streak
Sureline
Sysbench
Tableau
Talend
Tensor Flow
Tensor Processing Unit
TensorFlow
Terraform
The Carousel
TPU
Trace
Transfer Appliance
Transfer Service
Translate API
Uber
Velostrata
Veritas
Video Intelligence API
Vision API
Visual Studio
Visualization
Vitess
VM
VM Image
VPC Flow Logs
VR
VSS
Waze
Weave Cloud
Web Risk AP
Webyog
Wide and Deep
Windows Server
Windows ワークロード
Wix
Worlds Adrift
Xplenty
Yellowfin
YouTube
Zaius
Zaius P9 Server
Zipkin
ZYNC Render
アーキテクチャ図
イベント
エラーバジェット
エンティティ
オンライン教育
クラウド アーキテクト
クラウド移行
グローバル ネットワーク
ゲーム
コードラボ
コミュニティ
コンテスト
コンピューティング
サーバーレス
サポート
ジッター
ショート動画シリーズ
スタートガイド
ストレージ
セキュリティ
セミナー
ソリューション ガイド
ソリューション: メディア
データ エンジニア
データセンター
デベロッパー
パートナーシップ
ビッグデータ
ファジング
プリエンプティブル GPU
プリエンプティブル VM
フルマネージド
ヘルスケア
ホワイトペーパー
マイクロサービス
まっぷす先生
マルチクラウド
リージョン
ロード シェディング
運用管理
可用性
海底ケーブル
機械学習
金融
継続的デリバリ
月刊ニュース
資格、認定
新機能、アップデート
深層学習
深層強化学習
人気記事ランキング
内部負荷分散
認定試験
料金
Archive
2019
4
3
2
1
2018
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
2017
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
2016
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
2015
12
11
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
2014
12
11
10
9
8
6
5
4
3
2
Feed
月刊ニュースレターに
登録
新着ポストをメールで受け取る
Google
on
Follow @GoogleCloud_jp
0 件のコメント :
コメントを投稿