ModelMill - エッジAIモデルのトレーニングとデプロイ

説明

ModelMillは、Literal Labsが開発したロジックベースネットワーク（LBN）のトレーニング、テスト、デプロイのためのクラウドベースの深層学習プラットフォームです。データのインポートからSDKの生成まで、AIモデル作成のエンドツーエンドプロセスを自動化するように設計されており、専門的なAIエンジニアリングの知識がなくてもエッジ対応のAIモデルを生成できます。

このプラットフォームは、最大5GBのサイズのCSV、JSON、またはZIP形式のデータセットを受け入れ、独自のデータを持たないユーザーのためにキュレーションされたOpenMLの表形式データセットも含まれています。ModelMillはデータを自動的に前処理し、フィルタリング、正規化、シーケンスパディングなどの操作を行って、高品質なトレーニングの準備をします。

アノテーションはModelMillのワークフローにおける重要なステップです。ユーザーはデータを手動でアノテートするか、統計分析と構造パターンに基づいてアノテーションを提案するModelMillのAutoMLエンジンを活用できます。このプラットフォームは、データアノテーションに基づいてタスクタイプを自動的に検出し、分類、回帰、異常検出タスクをサポートします。

データがアノテートされると、ユーザーはハードウェア制約やビジネスメトリクスを含むデプロイメントターゲットを定義します。ModelMillはその後、数百または数千のLBN構成を並行してトレーニングし、デプロイメント要件を満たす候補のショートリストを生成します。

最終ステップでは、選択されたモデルをCコードのSDKに変換し、組み込みまたはサーバーのコードベースに統合できるようにします。SDKにはトレーニングされたLBN、推論エンジン、ビルド構成、サンプルコード、ドキュメントが含まれ、ARM、ESP、RISC-V、x86などのさまざまなプロセッサアーキテクチャでテストされています。

ModelMillは、評価用のデモプランを含むいくつかの料金プランを提供しており、トレーニングの実行回数やデータセットサイズに制限があります。このプラットフォームは、専任のAIスタッフを持たない技術的に能力のあるチーム向けに設計されており、構成、トレーニング、候補選定を自動化します。

ModelMillの主要機能

• 自動化された深層学習プラットフォーム

• ロジックベースネットワークのトレーニング

• データのインポートと前処理

• AutoML支援アノテーション

• 並行モデルトレーニング

• CコードSDKの生成

• エッジハードウェアデプロイメント

• OpenMLデータセットの統合

• GPU不要

• CSV、JSON、ZIP形式をサポート

• 分類、回帰、異常検出

• 継続的なパフォーマンス評価

• デプロイメントロイヤリティモデル

• カスタムベンチマーク可視化

• チームコラボレーション機能

ModelMillの使い方は？

1. 1

   データをアップロード: CSV、JSON、またはZIP形式のデータセットをインポート

2. 2

   アノテート: AutoMLエンジンを使用してスマートアノテーションを行う

3. 3

   デプロイメントを定義: ハードウェアとビジネスメトリクスを指定

4. 4

   モデルをトレーニング: LBN構成の並行トレーニング

5. 5

   候補を選択: 最もパフォーマンスの良いモデルを評価して選ぶ

6. 6

   SDKを生成: モデルをCコードに変換して統合

7. 7

   デプロイ: SDKをエッジハードウェアに統合

ModelMillの使用例

• エッジAIデプロイメント
• データアノテーション
• 並行モデルトレーニング
• SDK生成
• OpenMLデータセットの使用

ModelMillのFAQ

• ModelMillとは何ですか？

  ModelMillは、ロジックベースネットワークのトレーニング、テスト、デプロイのためのLiteral Labsのクラウドベースの深層学習プラットフォームで、エンドツーエンドプロセスを自動化します。

• ModelMillを使用するためにAIエンジニアである必要がありますか？

  いいえ、ModelMillは専任のAIスタッフを持たない技術的に能力のあるチーム向けに設計されており、構成、トレーニング、候補選定を自動化します。

• ModelMillはどのデータ形式を受け入れますか？

  ModelMillは、最大5GBのサイズのCSV、JSON、およびCSVまたはJSONファイルを含むZIPアーカイブを受け入れます。

• ModelMillはどのようなAIタスクのトレーニングができますか？

  ModelMillは、センサー、表形式、時系列、音声機能を含む構造化データを使用して、分類、回帰、異常検出タスクをサポートします。

• ModelMillは他のMLトレーニングプラットフォームとどのように異なりますか？

  ModelMillはロジックベースネットワークを使用し、数百または数千のLBN構成を並行してトレーニングし、複数の適格な候補を提示します。

• モデルはどのハードウェアで動作しますか？

  ModelMillでトレーニングされたLBNは、ARM、ESP、RISC-V、x86アーキテクチャに対してテストされた32ビットまたは64ビットプロセッサ上でデプロイされます。

• SDKには何が含まれていますか？

  各SDKにはトレーニングされたLBN、その推論エンジン、ビルド構成ファイル、サンプル統合コード、およびドキュメントが含まれています。

• 単一のトレーニング実行から複数の候補をデプロイできますか？

  はい、ModelMillはトレーニング中に複数の適格な候補を生成し、それぞれが並行デプロイメント用の独自のSDKを生成できます。