第12回：Minerua - AIスキル統合（後編）
～スキル連携と学習パイプラインの実装～
はじめに
前回の基本機能を踏まえ、今回はMineruaの高度な機能である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。
スキル連携機構
// スキル連携マネージャー
pub struct SkillChainManager {
skills: HashMap<SkillId, Box<dyn AISkill>>,
chain_executor: ChainExecutor,
optimizer: ChainOptimizer,
}
impl SkillChainManager {
pub async fn execute_chain(&self, chain: SkillChain) -> Result<ChainOutput> {
// チェーンの最適化
let optimized_chain = self.optimizer.optimize(chain)?;
// 実行計画の作成
let execution_plan = self.create_execution_plan(&optimized_chain)?;
// チェーンの実行
self.chain_executor.execute(execution_plan).await
}
fn create_execution_plan(&self, chain: &SkillChain) -> Result<ExecutionPlan> {
let mut plan = ExecutionPlan::new();
// 依存関係の解析
let dependencies = chain.analyze_dependencies()?;
// 並列実行可能なスキルのグループ化
for stage in dependencies.stages() {
let parallel_tasks = stage.skills()
.iter()
.map(|skill_id| self.create_task(*skill_id))
.collect::<Result<Vec<_>>>()?;
plan.add_stage(parallel_tasks);
}
Ok(plan)
}
}
// スキルチェーンの実行
pub struct ChainExecutor {
runtime: Arc<MineruaRuntime>,
resource_pool: ResourcePool,
}
impl ChainExecutor {
pub async fn execute(&self, plan: ExecutionPlan) -> Result<ChainOutput> {
let mut stage_outputs = Vec::new();
for stage in plan.stages() {
// ステージの並列実行
let stage_tasks = stage.tasks()
.iter()
.map(|task| self.execute_task(task))
.collect::<Vec<_>>();
let stage_results = futures::future::join_all(stage_tasks).await;
stage_outputs.push(stage_results);
}
// 最終出力の生成
self.combine_outputs(stage_outputs)
}
async fn execute_task(&self, task: &SkillTask) -> Result<TaskOutput> {
// リソースの確保
let resources = self.resource_pool.acquire(task.requirements()).await?;
// タスクの実行
let result = self.runtime.execute_skill(task.skill(), task.input()).await;
// リソースの解放
self.resource_pool.release(resources);
result
}
}
学習パイプライン
// 学習パイプライン管理
pub struct LearningPipeline {
dataset_manager: DatasetManager,
trainer: ModelTrainer,
evaluator: ModelEvaluator,
checkpoint_manager: CheckpointManager,
}
impl LearningPipeline {
pub async fn train_model(&self, config: TrainingConfig) -> Result<TrainedModel> {
// データセットの準備
let dataset = self.dataset_manager
.prepare_dataset(&config.dataset_config)
.await?;
// 学習の実行
let (mut model, mut metrics) = self.trainer
.train(dataset.clone(), &config.training_config)
.await?;
// 評価の実行
let eval_result = self.evaluator
.evaluate(&model, dataset.validation_set())
.await?;
// チェックポイントの保存
if eval_result.is_better_than(&metrics) {
self.checkpoint_manager.save_checkpoint(&model)?;
metrics = eval_result;
}
Ok(TrainedModel::new(model, metrics))
}
}
// モデルトレーナー
pub struct ModelTrainer {
optimizer: Box<dyn Optimizer>,
loss_function: Box<dyn LossFunction>,
device_manager: DeviceManager,
}
impl ModelTrainer {
pub async fn train(
&self,
dataset: Dataset,
config: &TrainingConfig,
) -> Result<(Model, Metrics)> {
let mut model = config.initial_model()?;
let mut metrics = Metrics::new();
for epoch in 0..config.epochs {
// エポックごとの学習
let epoch_metrics = self.train_epoch(&mut model, &dataset).await?;
metrics.update(epoch_metrics);
// 学習率の調整
self.optimizer.adjust_learning_rate(epoch, &metrics)?;
// 早期停止の判定
if self.should_stop_early(&metrics) {
break;
}
}
Ok((model, metrics))
}
async fn train_epoch(&self, model: &mut Model, dataset: &Dataset) -> Result<EpochMetrics> {
let mut metrics = EpochMetrics::new();
for batch in dataset.train_batches() {
// バッチの処理
let loss = self.process_batch(model, batch).await?;
metrics.add_batch_metrics(loss);
}
Ok(metrics)
}
}
実装例：マルチモデル連携システムの実装
// マルチモデル連携システムの実装例
pub struct MultiModalSystem {
vision_model: Box<dyn AISkill>,
language_model: Box<dyn AISkill>,
fusion_model: Box<dyn AISkill>,
chain_manager: SkillChainManager,
}
impl MultiModalSystem {
pub async fn process_input(
&self,
image: Image,
text: String,
) -> Result<SystemOutput> {
// スキルチェーンの構築
let chain = SkillChain::new()
.add_parallel_stage(vec![
SkillTask::new(self.vision_model.clone(), image.clone()),
SkillTask::new(self.language_model.clone(), text.clone()),
])
.add_stage(
SkillTask::new(
self.fusion_model.clone(),
FusionInput::new(image, text),
)
);
// チェーンの実行
let output = self.chain_manager.execute_chain(chain).await?;
// 結果の後処理
self.postprocess_output(output)
}
}
// 実装例の使用
async fn run_multimodal_example() -> Result<()> {
// システムの初期化
let system = MultiModalSystem::new(
VisionModel::load("vision_model.onnx")?,
LanguageModel::load("language_model.onnx")?,
FusionModel::load("fusion_model.onnx")?,
);
// 入力データの準備
let image = Image::load("input.jpg")?;
let text = "Analyze this image".to_string();
// 処理の実行
let result = system.process_input(image, text).await?;
println!("Analysis result: {:?}", result);
Ok(())
}
// 学習パイプラインの使用例
async fn train_multimodal_system() -> Result<()> {
let pipeline = LearningPipeline::new(
DatasetManager::new("multimodal_dataset/"),
ModelTrainer::new(
AdamOptimizer::new(0.001),
CrossEntropyLoss::new(),
),
ModelEvaluator::new(),
CheckpointManager::new("checkpoints/"),
);
// 学習の実行
let config = TrainingConfig::new()
.with_epochs(100)
.with_batch_size(32)
.with_early_stopping(true);
let trained_model = pipeline.train_model(config).await?;
// モデルの評価と保存
pipeline.evaluator.final_evaluation(&trained_model).await?;
pipeline.checkpoint_manager.save_final_model(&trained_model)?;
Ok(())
}
今回のまとめ
- 効率的なスキル連携機構の実装
- 柔軟な学習パイプラインの設計
- マルチモーダル処理の統合
- 実用的な学習システムの構築
次回予告
第13回では、reale GUI/OSフレームワークの基本設計について解説します。GUIシステムの設計とウィジェット体系の実装について詳しく見ていきます。
参考資料
- Multi-Modal Deep Learning
- Training Pipeline Design
- Model Ensemble Techniques
- Distributed Training Systems