MicrosoftはCognitive Servicesのコンテナサポートを発表した。これにより、クラウド、エッジ、オンプレミスなど、どこでも機械学習機能を利用できるようになる。Azure Cognitive Servicesを使用すると、組織は、熱心なデータ科学者がいなくとも、視覚、音声、テキスト処理などのさまざまな認知機能を使い始めることができる。
コンテナ化のサポートは、ビルド済みモデルをDockerコンテナとしてデプロイするオプションを提供することで実現される。これにより、Dockerが利用可能な場所であればどこでも実行できるようになる。Microsoftの発表は、グーグルが開始したKubeflow Pipelinesを追従するものである。Kubeflow Pipelinesは、Kubernetesコンテナを通した機械学習を提供するものである、それを見ると、これらのサービスがMLプラットフォームの基盤を提供することに注力し、代わりに、企業と開発者がMLとAIがもたらすことができる実際の価値を利用することに集中することができると考えられるであろう。
引用元: https://venturebeat.com/2018/11/24/before-you-launch-your-machine-learning-model-start-with-an-mvp/
Azure Cognitive Servicesはコンテナ上で実行できるようになったため、これらのモデルのデータをAzureに送信する必要はなくなった。どのクラウドでもエッジでも実行できるためである。その結果、データがオンプレミス環境を離れる必要がなくなるため、プライバシーや規制上の制約によりAzureで使用できないデータを処理する可能性も広がる。さらに、大量のデータをロードするシナリオはクラウドに移行するには高すぎるか時間がかかりすぎるため、Cognitive Servicesの機能とDockerコンテナの拡張を活用しながら、エッジでも処理できるようになった。これらの発表は、Azure AIのコーポレートバイスプレジデントであるEric Boyd氏によってなされた。
コンテナサポートにより、顧客はデータがどこに存在していてもAzureのインテリジェントなCognitive Services機能を使用できます。つまり、顧客は自分のコンテンツをクラウドに送信しなくても、顔認識、OCR、テキスト分析の操作を実行できます。彼らのインテリジェントなアプリケーションは移植性があり、エッジでもAzureでも実行できます。
最初は、Azureの5つのCognitive Servicesがコンテナを通じて利用できるが、他も後に続く予定である。
- コンピュータビジョンサービスを通してテキストを認識する。他のオブジェクトの画像から印刷されたテキストを抽出する。
- フェイスサービスによる顔認識。画像から顔を検出し、性別や年齢などのさまざまな属性を識別する。さらに、このサービスは顔を比較して、二つの顔が同一人物かどうかを判断できる。
- テキスト分析サービスによるキーフレーズ検出。フレーズから要点を抽出する。
- テキスト分析サービスによる言語検出。与えられたテキストから最大120種類の言語を検出する。
- テキスト分析サービスを通じた感情分析。テキストが肯定的な感情か、否定的な感情かを判断する。
Cognitive Servicesをコンテナで開始するには、顔とテキストの認識サービスにサインアップするか、他のサービスを使ってすぐに開始できる。イメージは、Microsoft Container RegistryまたはDocker Hubから入手できる。イメージを取り込むと、それらをDocker環境で構成して使用することができる。
最後に、コンテナ化されたサービスを使用する場合は、処理されたデータをAzureに送信しなくても、起動時および定期的な間隔で接続が必要である。課金のメトリクスはこの接続を介して送信される。コストは、Azureとコンテナイメージのどちらの場合でも現在同じである。
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