こんにちは。最近ではディープラーニングを扱っている企業も増えていると思います。今回は弊社の最新サービス紹介です。 多くの企業では、ディープラーニングを使って事業を行いたいと言うところもあるのではないでしょうか。その際に問題になってくるのが機械学習の人材や最新トレンドへの追従となっています。またそうしたディープラーニングの事業化と言うのは非常にコストと時間がかかり、見通しも分かりづらいと言うことで、弊社ではそうしたモデルの改善を通じて事業化の支援をするサービスを立ち上げています。具体的には既存のディープラーニングのモデルを改造し、事業化にフィットするように軽量高速化すると言うものになっています。 こうしたものは、数理的にモデルをいじることによって軽量高速化を実現すると言う手法になっています。弊社ではこれまで多くのGPUやCPUなどのモデルを使って高速化などを数理計算を行って行って参りました。基本的にはどのようなニューラルネットワークにも活用ができるものとなっていて、ソフトウェアだけで変換ができますので、ハードウェアの変更などは不要です。また実際に軽量高速化をすることによってコストが下がったりリソースを節約することができるため、事業化に大きく貢献することができます。 ・ソフトウェアを改造して軽量高速化を実現・ハードウェアの変更は不要・コストが下がりリソースが限られた場所でも実装できる この軽量高速化に関しては、特定のモデルを使って行うため、必ずしも問題やモデルに応じて軽量高速化が実現するとは限りませんが、実際に事業開発の一環としてトライされるお客様が大変いらっしゃいます。 また、複数の軽量高速を組み合わせることによっても実現できますので、カスタムの研究開発にも柔軟に応じることができます。 具体的にはこうした軽量高速化の手段としては2種類弊社で行っています。1つがプルーニングと呼ばれるニューラルネットワークの接続を限定することにより軽量高速化を行うタイプ。もう一つは量子化と言って計算精度を落とすことによって形を高速化するという方法です。これらの2つはお互いに同時に使うこともできます。 また、弊社ではブルーリングに、そのネットワークと呼ばれる量子計算にも利用される手法を採用しています。具体的にそうした手法を使ってGPUでも量子コンピューターでも同様の計算をすることができるため、量子のプロジェクトにも大変ご好評いただいております。将来的な研究開発及び直近の事業化両方に使える技術となっていますので、ぜひお問い合わせください。 多少のデメリットがあります。軽量高速をする際に数理的にモデルをいじりますので、元の重たいモデルの精度をそのまま持ってくるのは難しい場合があります。もちろん状況によっては精度を落とさず、軽量高速をすることができますが、精度を犠牲にすることが多くありますので、実現したい精度とリソースのコストのバランスを事業的に考えるというのが検討ポイントとなっています。 ここそっかにも多くのモデル計算がありますのでつのモデルを試したい方はぜひ様々なものを試してくださいまたGPUを始めとした計算リソースに関しても弊社の方でご用意がありますのでGPUなどを持ってなくても頼むことができます。また今回はPyTorchと呼ばれるツールを中心に開発を行っていますが、その他TensorFlowやその他のフレームワークなどにも対応できます。 今回弊社が新サービスとしてリリースしているのは、特にコンピュータービジョン分野でよく使われるCNNやビジョントランスフォーマーと言われるニューラルネットワークモデルとなります。 画像認識分野は大きな市場規模となっており、多くの企業様が事業開発に利用されています。そうしたニューラルネットワークの畳み込みぬらネットワークや最新のトランスフォーマーモデルを導入したビジョントランスフォーマーなど、様々なモデルを活用することによりより高性能かつ拡充された事業を実現することができます。 今回は、CNNおよびViTに対応したサービスとして、以下の2つをリリースします。 blueqat テンソルCNNblueqat テンソルViT 内部の構造が異なるニューラルネットワークとなっていますので、お使いの物を改造することもありますし、またビジョントランスフォーマーなどは弊社の方で用意したツールを使うこともできます。ぜひ柔軟に対応できますので、お問い合わせください。 弊社の方でこうしたプルーニングを使えるようなモデルを準備し、お客様の方に合わせてベースを調整してカスタマイズすると言う仕組みになっています。弊社の方でクラウドサービスを準備できるので、それも併せてご利用いただきたい場合はぜひお問い合わせください。 お問い合わせ先info@blueqat.com 以上です。

既存深層学習モデルを軽量・高速化を行うblueqat テンソル ViT/CNN サービス

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