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2019 TensorFlow Dev Summit をおさらい
2019年3月12日火曜日
この記事は Fred Alcober、 Sandeep Guptaによる TensorFlow - Medium の記事 "
Recap of the 2019 TensorFlow Dev Summit
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
投稿者: Fred Alcober、
Sandeep Gupta
(TensorFlow チームを代表して)
2019 年の 3 月 6 日から 7 日にかけて、毎年開催されている TensorFlow の
Developer Summit
が米カリフォルニア州サニーベールで開催されました。今回は 3 回目で、これまでで最大の規模です。およそ 1,000 名の機械学習エンジニアやリサーチャーが参加し、さらに 1 万人の方が
ライブストリームで視聴
しました。
リリースから 3 年目を迎えた TensorFlow は、総合的なエンドツーエンドの機械学習(ML)エコシステムとして成熟し、私たちの周りで起きている ML 革命を支えています。全世界で、ダウンロード回数は 4,100 万回以上、貢献者は 1,800 名以上にのぼっています。さまざまな課題を AI で解決するために、あらゆる専門家や研究者、新規ユーザーなどが、トータルな ML プラットフォームとなった TensorFlow を使って新しいソリューションを構築しています。以下に例を示します。
デリーの学生たちは、
空気の質の変化を検知する
モバイルアプリを作っています。
Twitter のエンジニアは、ユーザーに
最も関連性の高いコンテンツを優先的に表示
しています。
GE Healthcare の物理学者は、
MRI の再現性と精度を向上
させています。
今回の Developer Summit では、
TensorFlow 2.0 のアルファ版をリリースした
ことを発表しました。ここから TensorFlow 2.0 の時代が始まります。多くのデベロッパーや研究者が TensorFlow の強力な機能を使えるようになり、ML の構築や利用が今までになく簡単になりました。また、オープンソース コラボレーションを促進し、次世代の新規ユーザーを訓練するために、O’Reilly Media、Udacity、Coursera の deeplearning.ai、fast.ai と新たにコミュニティ パートナーシップを結び、教育に取り組むことも発表しています。さらに、これまで以上に簡単にリソースや情報にアクセスできるよう、コミュニティから寄せられる声に基づいてデベロッパー向けドキュメントを全面的に改訂し、
tensorflow.org
のデザインを刷新しています。
TensorFlow チームからの技術的な最新情報だけでなく、たくさんのユーザーの皆さんのライトニング トークで、驚くようなアプリケーションも発表されました。合わせて、参加者の皆さんが TensorFlow チームと交流し、質問に答えてもらったり、学んだり、情報を共有し合ったりできるハッカールームや分科会、ワークショップも開催されています。
ここからは、イベントのハイライトと主な発表について紹介します。
簡単に使える
TensorFlow 2.0 が最も重視しているのは、すべてのユーザーにとって API をもっとシンプルで、直感的かつ自然に使えるものにすることです。API コンポーネントの tf.keras との統合を強化し、ほとんどのユーザーにおすすめできる高レベル API を提供します。これによってデベロッパーは、データの取り込み、変換、モデルの構築、トレーニング、保存からデプロイまでをより簡単に行えるようになります。また、よく使われる ML データセットのコレクションを TensorFlow で簡単に使えるようにした
TensorFlow Datasets
もリリースしました。
ML を初めて手掛けるローマのデベロッパーは、TensorFlow を使って
古文書学者の中世の写本解読を手伝っている
1.x コードの 2.0 への変換をサポートするため、TensorFlow 2.0 のアルファ版リリースと合わせて、
変換および移行ツール
とドキュメントを提供しています。新しくなった
tensorflow.org
ウェブサイトでは、その他にも TensorFlow に関するたくさんのリソースやサンプル、事例集を参照できます。
試行と創造をうながす
TensorFlow は最新の研究を加速させます。これは、柔軟性から始まります。柔軟性とは、研究者がアイデアをすばやく試し、たくさんの実験を繰り返せることです。TensorFlow 2.0 には、eager 実行のデフォルト化、直感的な Python 制御フロー、tf.function による eager コードの自動最適化、エラー メッセージの大幅な改善などの新機能が含まれています。これによって、研究者の開発作業は大きく進化します。
Lawrence Berkeley National Laboratory の NERSC、Oak Ridge National Laboratory、NVIDIA の研究者チームは、TensorFlow を使って
異常気象の効果を研究
するディープ ラーニング アプリケーションをスーパーコンピュータの Summit に対応させ、Gordon Bell Prize を受賞した
規模の大きな機械学習の研究では、大規模並列計算が必要になります。TensorFlow では、8 台の V100 で行う学習速度が昨年と比べて 2 倍以上高速化されました。Cloud TPU v2 でのパフォーマンスは 1.6 倍に、Intel MKL アクセラレーションによる推論速度は 3 倍以上になりました。何もしなくても優れたパフォーマンスを得られるというのは、TensorFlow 2.0 で非常に重視している部分であり、最終リリースに向けた作業の中核となる部分でもあります。
TensorFlow エコシステムには、
とても強力なたくさんのアドオン
が存在しています。こういったアドオンは、今までにない便利な方法で TensorFlow を拡張します。今回取り上げたアドオンの一部を紹介しましょう。
TensorFlow Federated
: 今回のイベントで
発表された
ライブラリで、デバイス側のデータを学習に活用するフェデレーション ラーニングを実行
TensorFlow Privacy
:
プライバシーが異なるモデルをトレーニング
する際に役立つツールを含む開発中のライブラリ
TensorFlow Probability
: ML モデルで確率的手法を使い、不確定性を扱う予測や専門知識を組み込むためのライブラリ
TensorFlow Agents
: TensorFlow 2.0 で強化学習を行うためのライブラリ
Unicode テキスト
や形状が統一されていないデータ向けの
新しい RaggedTensor 型
のサポートなど、テキスト処理やシーケンス処理の向上
Mesh TensorFlow
: 並列技術を使って大規模モデルの構築と学習を行う研究者向けの強力なライブラリ
DeepMind
の
Sonnet
: 研究所が TensorFlow のモジュールと拡張可能フレームワーク上に独自のライブラリを構築した例
あらゆる言語やプラットフォームで動作
研究用のモデルを簡単に本番環境に移行できるという点は、以前から TensorFlow の大きな強みであり、注力している部分でもあります。TensorFlow を使うと、サーバー、クラウド、モバイル、各種エッジデバイス、ブラウザ、その他多くの JavaScript プラットフォームなど、たくさんのプラットフォームにモデルをデプロイできます。
Airbnb のエンジニアは、
日々数多くアップロードされる家のイメージを TensorFlow を使って正確に分類
している
本番環境で TensorFlow を使う
TensorFlow Extended(TFX)
を使えば、機械学習のライフサイクル全体を管理できます。TFX は複数のコンポーネント ライブラリで構成されており、これらのコンポーネントの新機能についてお知らせしました。しかし、さらに重要なのは、新しくオーケストレーションがサポートされたことです。これによって、各コンポーネントを 1 つにまとめ、統合されたエンドツーエンド プラットフォームを利用できるようになりました(
こちら
の例をご覧ください)。外部のオーケストレータもサポートされており、TFX コンポーネントをメタデータ ストアと統合できます。このメタデータ ストアは、実行されるすべてのコンポーネントや、入力された学習データ、生成されたモデル等の記録を管理します。実験の記録やモデルの比較といった高度な機能を使って本番環境のユースケースを大きく改善できます。
モバイルや IoT で TensorFlow を使う
TensorFlow Lite
は、モバイル システムや組み込みシステムでモデルを実行するためのソリューションです。世界中で爆発的に広がって 20 億台以上のモバイル端末で実行されており、次世代のオンデバイス ML を主導しています。TensorFlow Lite は、テキストの予測生成、イメージの分類、物体検知、音声認識、テキスト読み上げや音声の書き起こし、動画セグメンテーション、エッジ検出などの
ユースケース
に活用されています。
今回のイベントでは、Alibaba XianYuin や Netease などの世界のインターネット企業に、TensorFlow Lite を使ってどのようにユーザーのアプリ体験を向上させているかをお話しいただきました。また、TensorFlow Lite の
すばらしい ML パフォーマンス
についてもお伝えしているほか、検索、アシスタント、フォト、Pixel などの Google の看板プロダクトを ML で強化するために、どのように TensorFlow Lite を活用しているかも紹介しています。
TensorFlow Lite では、全般的なユーザビリティやモデル変換機能も大きく向上しており、
最適化(量子化)
や
パフォーマンス(GPU アクセラレーション)
にも今まで以上に焦点を当てています。さらに、
Coral TPU
や
マイクロコントローラ ボード
(MCU)などのプラットフォームで動作するエッジデバイスや IoT での機械学習に、どのように TensorFlow Lite が活用されているかも紹介しています。
JavaScript で TensorFlow を使う
JavaScript は非常によく使われているプログラミング言語の 1 つです。その JavaScript デベロッパーが ML を使えるようにするのが、
TensorFlow.js
です。TensorFlow.js は、リリース以来コミュニティで広く使われており、ダウンロード数は 30 万以上、貢献者は 100 名にのぼっています。今回の Summit では、
TensorFlow.js バージョン 1.0
についてお知らせしました。このリリースに含まれる主な機能には、大幅なパフォーマンスの改善(MobileNet v1 のブラウザでの推論は、昨年に比べて 9 倍高速化)、ウェブ デベロッパーがすぐにアプリケーションに組み込めるたくさんの新しいモデル、JavaScript が動作するプラットフォームの拡大などがあります。AirBnb や Uber をはじめとする多くの企業が、本番環境で TensorFlow.js を使っています。TensorFlow.js プロジェクトのコミュニティ
ギャラリー
にも、毎日のように驚くようなユースケースが登場しています。
TensorFlow.js は、デプロイに使用するだけではなく、ブラウザや Node.js のサポートを使用して、直接 JavaScript で機械学習モデルの構築やトレーニングに使うこともできます。
Swift で TensorFlow を使う
新しい
Swift 用 TensorFlow
パッケージの進捗についてもお知らせしました。先日、バージョン 0.2 をリリースしていますので、この新しい ML パラダイムを試し、向上したユーザビリティを確認することができます。Swift で簡単に使い始めることができるように、
fast.ai に Swift で TensorFlow を使う
ための新しい機械学習コースを公開しています。
コミュニティ成長への取り組み
TensorFlow が成功を収めているのは、ユーザーやデベロッパーのコミュニティがあるからこそです。このすばらしいコミュニティは、現在も拡大を続けています。TensorFlow 2.0 は、コミュニティと密接に連携しながら、オープンな
RFC プロセス
、たくさんの新しい Special Interest Group、
Google Developer Expert コミュニティ
からのフィードバックやテストに基づいて開発しています。
新しく立ち上げた
#PoweredByTF
キャンペーンには、ユーザーの皆さんが作成しているすばらしい新プロジェクトが続々と寄せられています。学生が応募して TensorFlow エンジニア チームと一緒に開発を体験できる
Google Summer of Code
プログラムについてもお知らせしました。また、ユーザーの皆さんが TensorFlow 2.0 で最新のすばらしい作品を作って共有できるように、
DevPost
で新たに Powered by TF Challenge を開催しています。
機械学習をユーザー主導で広げていくうえで鍵となるのは、優れた教育リソースです。初心者の方や学習中の方が TensorFlow を簡単に始められるように、2 つの新しい教育リソースについてお知らせしています。1 つ目は、deeplearning.ai のコース 1 — 「
Intro to TensorFlow for AI, ML and DL
」(AI、ML、DL のための TensorFlow の概要)です。これは、Coursera で学習できる「TensorFlow: from Basics to Mastery」(TensorFlow の基本から応用まで)シリーズの一部です。2 つ目は、Udacity の
Intro to TensorFlow for Deep Learning
(TensorFlow によるディープ ラーニング入門)です。どちらのコースもデベロッパーを対象に作られており、機械学習の経験がなくてもすぐに学習を始めることができます。
最後に、
TensorFlow World
についてお知らせしました。これは、新たに開催される 1 週間のカンファレンスで、オープンソース コラボレーションを促進し、TensorFlow に関するあらゆることを取り上げます。O’Reilly Media と TensorFlow の共催によって、10 月 28 日の週にカリフォルニア州サンタクララで開催される予定です。すばらしい TensorFlow の世界が一堂に会し、皆さんがお互いに交流し合えるようなイベントにしたいと考えています。現在、参加者が TensorFlow プロジェクトについての興味深い論文を提出したり、企業が TensorFlow を使ったソリューションを展示したりするための
提案を募集中
です。皆さんにお会いできるのがとても楽しみです。AI の研究や応用の進展を早めるために鍵となるのは、あらゆるユーザーが最高のツールを使えて、誰もがそこに参画できるようになることであると、Google は
考えています
。TensorFlow は、あらゆる ML ユーザーの力になるために存在します。私たちは、誰もが簡単に TensorFlow を使えるように、そして
AI を正しく活用できる
ように、コミュニティと協力していきます。
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