初版: 2019/5/28
著者: 古山 悠介, 株式会社 日立製作所
はじめに
この投稿では、Acumos AIの概要と機能検証結果を紹介します。
本投稿の内容はThe Linux Foundation、LF Deep Learning Foundationの公開資料と、Acumos AIの最新リリース(2019/05現在)であるAthenaリリースでの機能検証結果に基づいて記載しています。
第4回目となる今回は、Acumos AIのGUI開発ツールである、Design StudioでのAIアプリケーション開発について紹介します。
投稿一覧：
- Acumos AIの概要
- Acumos AIの環境構築と機能検証の概要
- Acumos AIの機能検証(1): 学習モデルのラッピングとDockerイメージの生成
- Acumos AIの機能検証(2): Design StudioによるAIアプリケーション開発 (本投稿)
- Acumos AIの機能検証(3): AIアプリケーションの展開と実行
[事前準備]学習モデル(Dockerイメージ)のMarketplaceへの登録(*1)
*1: Athenaリリースの制限を回避するために必要な手順("Set Model Category and Toolkit Type in Metadata"の項を参照)となっています。
(1) Acumos AIポータルの左メニュー[MY MODELS]から公開したい学習モデルを選択(ここではface-privacy-filter-detectモデルを選択しています)後、”Manage My Model”をクリックします。
(2) [Publish to Public Marketplace]を選択します。
※ 登録するMarketPlaceはPublic MarketplaceでもCompany Marketplaceでも構いません。なお、Public Marketplaceは複数Acumos AIシステム間での共有が可能な機能で、Company MarketplaceはローカルのAcumos AIシステム内でのみ共有可能な機能です。今回は例としてPublicを選択しています。
(3) デフォルトで設定されているModel Nameである"face_privacy_filter_detect"を以下のように"detect"に修正します。
※AthenaリリースではModel Nameにアンダーバーを含められない制限があるため。
(4) Model Name以外の全ての項目を設定後、”Submit To Publication”をクリックします。
※Model CategoryはClassification、Toolkit TypeはScikit-Learnを選択します。
(5) Marketplaceへの公開に成功すると右端のアイコン表示が下記のように変化します。
(6) 左メニューから[MARKETPLACE]を選択すると登録した学習モデルが表示されます。
(7) もう一つの学習モデル: face-privacy-filter-pixelate についても同様に1.からの手順を実施し、Marketplaceに登録します。
Design Studioでのアプリケーション開発
(1) 左メニューから[DESIGN STUDIO]を選択し、”Models”を展開します。
(2) 2つの学習モデルをドラッグ＆ドロップでキャンバスに移動させ、AIアプリケーションを作成します。
本検証ではdetectモデルの出力をpixelateモデルの入力に繋ぎます。
AIアプリケーション作成後は、右上にある”Save”をクリックします。
(3) ダイアログが表示されるので各項目を入力して”Save”をクリックします。
※ここではSolution Nameをditect-pixelateと設定しています。
(4) 右下の”My Solutions”から保存されたAIアプリケーションを選択します。
保存したAIアプリケーションを検証するため、”Validate”をクリックします。
(5) 左メニューから[MY MODELS]を選択すると作成したAIアプリケーションが”MY UNPUBLISHED
MODELS”の項目に表示されます。
おわりに
本投稿ではAcumos AIのGUI開発ツールである、Design StudioでのAIアプリケーション開発について紹介しました。次回は、AIアプリケーションの展開・実行について紹介します。