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Red Hat OpenShift での AI/ML

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自己管理型 Red Hat OpenShift または AI/ML クラウドサービスによって AI/ML のワークフローと AI を活用したインテリジェント・アプリケーションの実現を促進

 

ML のライフサイクルとは 

大量の多種多様なデータ、豊富なコンピューティング、オープンソースの機械学習ツールの能力を取り入れて、インテリジェントなアプリケーションを構築する、多段階のプロセスです。

おおまかに言うと、ライフサイクルには 4 つのステップがあります。

  1. データの収集と準備:入力データが完全で、高品質であることを確認します。
  2. モデルの開発:最高レベルの予測精度を持つモデルのトレーニング、テスト、選択など。
  3. モデルの統合:アプリケーション開発プロセスおよび推論に組み込みます。
  4. モニタリングと管理のモデル化:ビジネスパフォーマンスを測定し、潜在的なプロダクションデータのドリフトに対処します。

データサイエンティストは主に ML モデリングを担当し、選択したモデルが最高レベルの予測精度を発揮し続けるようにします。

 

データサイエンティストが抱える主な課題は、以下のとおりです。

  • 適切な ML ツールの選択とデプロイ (例:Apache Spark、Jupyter notebookTensorFlow、PyTorch)
  • 最高レベルの予測精度を提供する ML モデルのトレーニング、テスト、選択、再トレーニングに伴う複雑さと必要な時間
  • ハードウェア・アクセラレーションがないため、モデリングおよび推論タスクの実行速度が遅い
  • インフラストラクチャのプロビジョニングおよび管理は都度 IT 運用部門に依頼しなくてはならない
  • データエンジニアやソフトウェア開発者と協力して、入力データをクレンジングして、アプリケーション開発プロセスで ML モデルのデプロイを成功させる

コンテナと Kubernetes は、ML ライフサイクルの高速化にとって重要です。これらのテクノロジーにより、データサイエンティストが ML モデルをトレーニング、テスト、デプロイするためのアジリティ、柔軟性、可搬性、スケーラビリティが得られるからです。

Red Hat® OpenShift® は業界をリードするコンテナと Kubernetes のハイブリッドクラウド・プラットフォームです。こうしたすべてのメリットを提供し、統合された DevOps 機能 (OpenShift Pipelines、OpenShift GitOps、Red Hat Quay) およびハードウェア・アクセラレーションとの統合により、データサイエンティストとソフトウェア開発者のコラボレーションを改善し、ハイブリッドクラウド (データセンター、エッジ、パブリッククラウド) へのインテリジェントなアプリケーションの展開を迅速化します。

    データサイエンティストの能力を強化する

    • データサイエンティストが、ハイブリッドクラウド上のクラウドを一貫した方法でセルフサービスで使用できる
    • データ サイエンティストは、好みのコンテナ化された ML ツールを使用できる柔軟性と可搬性を得られるため、ML モデルをすばやく構築、スケーリング、再現、共有できるようになる
    • 自己管理型と AI クラウドサービスの両オプションについて、Red Hat 認定 Kubernetes Operator を介して、最も関連性の高い ML ツールを使用できる
    • 繰り返される処理負荷の高い ML モデリングタスク用のインフラストラクチャを IT 部門に依存せずにプロビジョニングできる
    • 特定のクラウドプロバイダーやそのプロバイダーが提供する ML ツールへの「ロックイン」の懸念を除外できる
    • CI/CD ツールとの緊密な統合により、ML ツールを必要に応じてすばやく繰り返しデプロイできる

     

    処理負荷の高い ML モデリングジョブを高速化する

    NVIDIA GPU などの一般的なハードウェア・アクセラレーションを Red Hat 認定 GPU Operator を介して統合すると、コンピューティング・リソースの高いニーズにシームレスに対応し、最高レベルの予測精度を発揮する最適な ML モデルと、モデルが本番環境で新しいデータを処理するときの ML 推論ジョブの選択に役立ちます。

     

    インテリジェントなアプリケーションを開発する

    OpenShift DevOps 自動化機能を ML ライフサイクルに拡張すると、データサイエンティスト、ソフトウェア開発者、IT 運用のコラボレーションが実現し、ML モデルをインテリジェントなアプリケーションの開発にすばやく組み込めます。これにより生産性が向上し、ML を活用したインテリジェントなアプリケーションのライフサイクル管理が単純化されます。

    • OpenShift Build でコンテナモデル・イメージ・レジストリから構築する
    • OpenShift Pipelines で、ML モデルを活用したインテリジェントなアプリケーションを継続的に繰り返し開発する
    • OpenShift GitOps で、ML モデルを活用したインテリジェントなアプリケーションの継続的デプロイを自動化する
    • Red Hat Quay による、モデルコンテナイメージとマイクロサービスをバージョン管理するイメージリポジトリ

    OpenShift は、ハイブリッドクラウドでインテリジェントなアプリケーションを開発して、さまざまな業界の組織がビジネスとミッションクリティカルなイニシアチブを迅速に進められるよう支援します。ユースケースの例として、不正行為検出、データ駆動型診断および治療、コネクテッドカー、自動運転、石油ガス探査、自動保険見積もり、クレーム処理などがあります。

    アナリストレポート:AI のイニシアチブを推進するオープンソースおよびクラウドベースのソフトウェア

    お客様導入事例:HCA Healthcare、患者の生命を保護するために革新的なデータプラットフォームを採用

    動画:BMW ConnectedDrive with Red Hat OpenShift

    Red Hat Decision Manager はクラウドネイティブなビジネスルールと意思決定プラットフォームで、ML モデルを意思決定モデルに統合できます。これらのモデルは、OpenShift 上のマイクロサービスとして推論に使用することができます。Prometheus や Grafana などのモニタリングツールと統合すると、本番環境で ML モデルの (ビジネス) パフォーマンスのモニタリングと管理が可能になります。

    Red Hat Decision Manager の詳細については、Red Hat Decision Manager 製品ページをご覧になるか、Red Hat Developer サイトにアクセスしてください。

    Red Hat Data Services は、データの取り込みと準備から ML モデリング、推論段階まで、ML ライフサイクルにおけるペタバイト単位のストレージ要件に対処するために構築されました。Red Hat Data Services ポートフォリオに付属の Red Hat Ceph Storage は、オープンソースのソフトウェア・デファインド・ストレージ・システムで、S3 オブジェクトとブロック、ファイルストレージの包括的なサポートを提供し、業界標準のコモディティハードウェアに対して優れたスケーラビリティを発揮します。

    たとえばスケーラブルな Ceph ストレージを、S3 または永続ボリュームを介して OpenShift 上のコンテナ化された Jupyter Notebook に提供することができます。

    Open Data Hub プロジェクトは、Red Hat OpenShift、Red Hat Ceph Storage、Red Hat AMQ Streams、および複数のアップストリーム・オープンソース・プロジェクトに基づく機能的アーキテクチャで、必要な ML ツールによるオープンな ML プラットフォームの構築を支援します。

    Open Data Hub プロジェクトの詳細については、まずはブログをお読みください。

    関連資料

    e ブック

    本番利用に適した AI/ML 環境構築のための最重要事項

    学習

    インタラクティブな学習ポータル

    OpenShift での AI と機械学習

    開発者およびデータサイエンティスト向けのツール

    OpenShift Data Science logo

    Red Hat® OpenShift® Data Science は、インテリジェント・アプリケーションに携わるデータサイエンティストおよび開発者向けのマネージド・クラウドサービスです。フルサポート付きのサンドボックスを備えており、本番環境にデプロイする前に、パブリッククラウドで機械学習 (ML) モデルを迅速に開発、トレーニング、テストすることができます。

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