Red Hat OpenShift Data Science が AI/ML 展開の取り組みにどのように適合するか

組織は人工知能と機械学習を使用して、業務方法を改善し、顧客に価値を提供しています。  Red Hat OpenShift Data Science は、オプションのパートナー製品と組み合わせてクラウドサービスとして提供されるモデル開発環境を提供し、モデルをパイロットから実稼働環境に移行するまでの時間を短縮します。

現在の組織における AI/ML の重要性

現在、各種業界の組織は、イノベーションの推進、競争力の向上、顧客および従業員の満足度向上のため、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の機能を活用しています。大量の収集データから知見を得るために必要なコンピューティングおよびストレージ機能がかつてないほど身近になりました。

AI/ML から価値を引き出すために必要なコア機能とコンポーネント

大きな目標があること、テクノロジーを活用できることは、(イノベーションを行うための) 2 つの重要な要素ですが、これには、セキュリティ、柔軟性および拡張性を確保しながら、リソースを利用でき、すぐにアイデアを試せる基盤のプラットフォームが必要です。実験をパイロット段階から本番環境へと自信を持って移行するためには、反復可能性、透明性、監査可能性が必要となります。

AI/MLの分野が急速に進化する中で、データサイエンティストがオープンソースや競争の激しい環境でのイノベーションや進展にアクセスできるよう、柔軟性（つまり、選択肢の豊富さ）とセルフサービスの機能が求められます。

信頼できるプラットフォームの長い歴史

Red Hat には、組織がビジネスクリティカルなアプリケーションを構築およびデプロイするための信頼できるプラットフォームを提供してきた長い歴史があります。Red Hat OpenShift は、AI/ML モデルの構築、アプリケーションへの統合、大規模なデプロイを実現する Kubernetes を活用したエンタープライズアプリケーションプラットフォームを提供することで、開発者とデータサイエンティストが主導権を持って管理できるようにします。また、IT およびオペレーション部門は、Red Hat OpenShift のセキュリティ機能、OpenShift Pipelines、OpenShift GitOps、Ansible での Infrastructure as Code を組み合わせることによるデプロイメントの監査可能性や反復可能性に満足しています。

Red Hat OpenShift Data Science がどのように役立つか

Red Hat は、Red Hat OpenShift Data Science のフィールドトライアルリリースで、エンタープライズレベルの問題に対する信頼できるソリューションを提供するというこの基盤を構築し続けることが楽しみです。OpenShift Data Science は、データサイエンティスト向けの AI/ML 開発および試験環境を Red Hat OpenShift Dedicated および Red Hat OpenShift Service on AWS のクラウドサービスとして提供します。

データサイエンティストは、Jupyter notebook 環境を使用して、Tensorflow や PyTorch の最適化イメージなど、頻繁に使用されるデータサイエンス・フレームワークでモデルを構築できます。モデルをデプロイする準備ができたら、データサイエンティストは基盤となる OpenShift 機能を利用して、Source to Image (S2I) 経由でモデルをサービスとしてデプロイできます。

ISV の統合とコア機能

Red Hat は、コア実験プラットフォームに加えて、 パートナー製品の統合 を通じて組織のエンドツーエンドのモデル運用化を支援します。 Red Hat OpenShift Data Science クラウドサービスのコア機能を補完します。 

モデル開発の基礎となるのはデータです。ハイブリッドクラウド全体でデータソースへのアクセスと統合のサポートを必要としている組織に対して、Starburst Galaxy は、モデル開発で使用するために複数のデータソースとプラットフォームにわたって最適化されたデータアクセスを提供します。

データサイエンティストは、Juypter ノートブック環境を拡張し、Anaconda Enterprise 経由で提供される広範なデータサイエンス・フレームワークとパッケージを利用できます。また、最新の AutoML 利用したい方のために、IBM Watson Studio は大規模なモデルの構築と管理を支援する統合スイートを提供します。

デプロイ先がクラウドであるか、エッジであるかに関係なく、アクセラレーションのメリットを享受できるフレームワークとデプロイメントの場合は、Intel OpenVino は、Intel プロセッサおよび GPU 向けの最適化された事前学習済みのモデルのツールキットを提供します。今後数カ月以内に、データサイエンティストは NVIDIA GPU にアクセスできるようになります。

モデルをデプロイする準備が整うと、ユーザーは Seldon Deploy または IBM Watson Machine Learning を使用して、それらのモデルをデプロイおよび監視できます。

Red Hat Marketplace で提供されている認定パートナーの前カタログ以外に、上記の統合パートナー製品も利用できます。

OpenShift Data Science を使い始める方法

OpenShift Data Science を試すには、 Red Hat Developer Sandbox を使用するとすぐに開始できます。  OpenShift Data Science の OpenShift クラウドサービス環境への追加を検討している場合は、Red Hat の営業担当者にお問い合わせください。または、Red Hat OpenShift Data Science について詳細を確認してみてください。