第11回：Minerua - AIスキル統合（前編）

～AIスキル実行環境の設計と推論エンジン～

はじめに

Mineruaは、様々なAIモデルを統合し、一貫したインターフェースで利用可能にするフレームワークです。今回は基本設計と推論エンジンについて解説します。

ちなみにMineruaは古典ラテン語の音韻表記になります。（英語表記はMinerva）

AIスキル実行環境の設計

// AIスキル実行環境
pub struct MineruaRuntime {
    model_registry: ModelRegistry,
    inference_engine: InferenceEngine,
    resource_manager: ResourceManager,
    scheduler: TaskScheduler,
}

impl MineruaRuntime {
    pub async fn new(config: RuntimeConfig) -> Result<Self> {
        let model_registry = ModelRegistry::new(&config.model_paths)?;
        let inference_engine = InferenceEngine::new(&config.inference_config)?;
        let resource_manager = ResourceManager::new(&config.resource_config)?;
        let scheduler = TaskScheduler::new(&config.scheduler_config)?;
        
        Ok(Self {
            model_registry,
            inference_engine,
            resource_manager,
            scheduler,
        })
    }
    
    pub async fn execute_skill<T: AISkill>(&self, skill: T, input: T::Input) -> Result<T::Output> {
        // リソースの確保
        let resources = self.resource_manager.allocate(skill.resource_requirements())?;
        
        // タスクのスケジューリング
        let task = InferenceTask::new(skill, input, resources);
        let scheduled_task = self.scheduler.schedule(task)?;
        
        // 推論の実行
        self.inference_engine.execute(scheduled_task).await
    }
}

// モデルレジストリ
pub struct ModelRegistry {
    models: HashMap<ModelId, Arc<dyn Model>>,
    loader: ModelLoader,
}

impl ModelRegistry {
    pub fn register_model<M: Model + 'static>(&mut self, model: M) -> Result<ModelId> {
        let id = ModelId::new();
        self.models.insert(id, Arc::new(model));
        Ok(id)
    }
    
    pub async fn load_model(&mut self, path: &Path) -> Result<ModelId> {
        let model = self.loader.load(path).await?;
        self.register_model(model)
    }
}

モデル統合インターフェース

// モデルインターフェース
pub trait Model: Send + Sync {
    type Input;
    type Output;
    type Error;
    
    fn name(&self) -> &str;
    fn version(&self) -> Version;
    fn architecture(&self) -> ModelArchitecture;
    
    async fn predict(&self, input: Self::Input) -> Result<Self::Output, Self::Error>;
    fn validate_input(&self, input: &Self::Input) -> Result<(), Self::Error>;
}

// モデルアダプター
pub struct ModelAdapter<M: Model> {
    inner: Arc<M>,
    preprocessor: Box<dyn Preprocessor<Input = M::Input>>,
    postprocessor: Box<dyn Postprocessor<Output = M::Output>>,
}

impl<M: Model> ModelAdapter<M> {
    pub async fn process(&self, input: M::Input) -> Result<M::Output> {
        // 前処理
        let processed_input = self.preprocessor.process(input)?;
        
        // 推論
        let raw_output = self.inner.predict(processed_input).await?;
        
        // 後処理
        self.postprocessor.process(raw_output)
    }
}

// 推論エンジン
pub struct InferenceEngine {
    executors: HashMap<ModelArchitecture, Box<dyn Executor>>,
    optimization_pipeline: OptimizationPipeline,
}

impl InferenceEngine {
    pub async fn execute<T: AISkill>(&self, task: InferenceTask<T>) -> Result<T::Output> {
        // モデルの最適化
        let optimized_model = self.optimization_pipeline.optimize(task.model())?;
        
        // 適切なエグゼキューターの選択
        let executor = self.executors.get(&optimized_model.architecture())
            .ok_or(Error::UnsupportedArchitecture)?;
            
        // 推論の実行
        executor.execute(optimized_model, task.input()).await
    }
}

推論エンジン

// 推論エグゼキューター
pub trait Executor: Send + Sync {
    async fn execute<M: Model>(&self, model: &M, input: M::Input) -> Result<M::Output>;
    fn supported_architectures(&self) -> Vec<ModelArchitecture>;
    fn resource_requirements(&self) -> ResourceRequirements;
}

// ONNX実行エンジン
pub struct ONNXExecutor {
    runtime: onnxruntime::Session,
    options: ExecutionOptions,
}

impl Executor for ONNXExecutor {
    async fn execute<M: Model>(&self, model: &M, input: M::Input) -> Result<M::Output> {
        // 入力テンソルの準備
        let input_tensor = self.prepare_input(input)?;
        
        // 推論の実行
        let output_tensor = self.runtime.run(vec![input_tensor])?;
        
        // 出力の変換
        self.convert_output(output_tensor)
    }
}

// TensorRT実行エンジン
pub struct TensorRTExecutor {
    engine: tensorrt::Engine,
    context: tensorrt::Context,
}

impl Executor for TensorRTExecutor {
    async fn execute<M: Model>(&self, model: &M, input: M::Input) -> Result<M::Output> {
        // バッファの確保
        let mut input_buffer = self.allocate_input_buffer()?;
        let mut output_buffer = self.allocate_output_buffer()?;
        
        // 入力データのコピー
        input_buffer.copy_from_slice(&input.to_bytes()?);
        
        // 推論の実行
        self.context.execute(
            &input_buffer,
            &mut output_buffer,
            self.engine.stream()
        )?;
        
        // 出力の変換
        self.convert_output(&output_buffer)
    }
}

実装例：基本推論エンジンの実装

// 基本推論エンジンの実装例
pub struct BasicInferenceEngine {
    model: Arc<dyn Model>,
    batch_processor: BatchProcessor,
    cache: InferenceCache,
}

impl BasicInferenceEngine {
    pub async fn run_inference(&self, input: Vec<Tensor>) -> Result<Vec<Tensor>> {
        // バッチ処理の準備
        let batches = self.batch_processor.prepare_batches(input)?;
        
        // キャッシュのチェック
        let mut results = Vec::new();
        for batch in batches {
            if let Some(cached) = self.cache.get(&batch) {
                results.extend(cached);
                continue;
            }
            
            // バッチ推論の実行
            let batch_result = self.process_batch(batch).await?;
            
            // キャッシュの更新
            self.cache.store(&batch, &batch_result)?;
            results.extend(batch_result);
        }
        
        Ok(results)
    }
    
    async fn process_batch(&self, batch: Batch) -> Result<Vec<Tensor>> {
        // バッチの前処理
        let processed = self.preprocess_batch(batch)?;
        
        // モデルによる推論
        let predictions = self.model.predict(processed).await?;
        
        // 後処理
        self.postprocess_predictions(predictions)
    }
}

// 使用例
async fn run_example() -> Result<()> {
    let config = RuntimeConfig::default();
    let runtime = MineruaRuntime::new(config).await?;
    
    // モデルの登録
    let model_path = Path::new("models/example.onnx");
    let model_id = runtime.model_registry.load_model(model_path).await?;
    
    // スキルの実行
    let skill = ImageClassificationSkill::new(model_id);
    let input = ImageInput::load("image.jpg")?;
    
    let result = runtime.execute_skill(skill, input).await?;
    println!("Classification result: {:?}", result);
    
    Ok(())
}

今回のまとめ

AIスキル実行環境の基本設計
柔軟なモデル統合インターフェース
効率的な推論エンジンの実装
実用的な基本推論エンジン

次回予告

第12回では、mineruaのスキル連携機構と学習パイプラインについて解説します。複数のAIモデルの連携と効率的な学習プロセスの実装について詳しく見ていきます。

参考資料

Deep Learning System Design
Model Inference Optimization
Machine Learning Deployment
AI Model Integration Patterns