JAWSUG20180925
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2018年9月25日に開催されたイベント「JAWS-UG名古屋 AWS勉強会 Dockerやろうぜ」で使った資料です。
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- 1. AWS Batch と KCI Ahab の悲しい関係 I r e t 株 式 会 社 名 古 屋 オ フ ィ ス 2 0 1 8 . 9 . 2 5 来 栖 川 電 算 取 締 役 山 口 陽 平 J A W S - U G 名 古 屋 A W S 勉 強 会 D o c k e r や ろ う ぜ
- 2. 今日話すこと 1. はじめに 2. KCI Ahab 3. AWS Batch 4. まとめ 5. その他 2
- 4. 山 口 陽 平 @melleo1978 • 所属 – 有限会社 来栖川電算 取締役 – 名古屋工業大学大学院博士前期課程修了 • 実績 – IPA 未踏ソフトウェア創造事業採択 – Mashup Awards 9 優秀賞受賞 • 興味 – 機械学習，強化学習，UI/UX – 高速化，省資源化，並列分散 ※実物に髪の毛はありません 4
- 5. 山 口 陽 平 @melleo1978 • ［実践］画像認識 を執筆 WEB+DB PRESS Vol.83 – これから画像認識をはじめる人におススメ 5 – OpenCV の使い 方や実装例 – SIFTなどの各種 アルゴリズムや 特定物体認識の しくみ – 精度改善への取 り組み方
- 6. 来栖川電算 設立 2003年（名古屋工業大学発ベンチャー） 従業員 50人 • SF 世界の技術を実現し、社会に役立てる – AI 技術のライセンス販売・研究・SI • 文字認識，物体認識，動作認識，行動認識 – スマホアプリの企画・制作・運営 スマートライフ技術 NTTドコモ様との共同研究 スマートドライブ技術 大手自動車メーカー様むけ メイドさん もふくめて 6
- 8. 技術者集団 様々なアルゴリズムや知識で課題解決 • 最先端の AI 技術 – 文字認識，物体認識，モーション認識 • 限界性能を引き出す優れた実装技術 – 機械学習・コンパイラ・データベースなどの アルゴリズムやバイナリハックを駆使した高 精度化・高速化・省資源化・並列化・分散化 • 高品質なソフトウェアを実現する技術 – 言語・アーキテクチャ・プロセスに対する深 い理解に基づく設計と計画 8
- 13. 研究基盤の要件 実験パイプラインのスクリプト化の支援 • 実験の自動化と計算環境の隔離 ※Docker – 他の実験の計算環境・スクリプト・データと の干渉による不正計算や異常停止が起きない。 • 計算環境の抽象化 ※Web API，CLI – 計算環境（自社・お客様・クラウドなど）が 変わっても同じスクリプト・データが使える。 • 効率的な計算資源の割当と – 個人で計算資源を占有せず、全員で共有 13
- 16. AWS Batch キューと ECS/ECR が合体したサービス • ジョブ投入 ⇒ Docker コンテナ上で実行 16
- 17. 利用手順 計算環境とキューを作ってジョブを投入するだけ 1. Docker イメージの登録 2. 計算環境の構築 3. キューの構築 4. ジョブの定義 5. ジョブの投入 6. 実行状況の確認 17
- 18. 1. Docker イメージの登録 Docker リポジトリを作って、イメージを登録するだけ 18
- 19. 1. Docker イメージの登録 Docker リポジトリを作って、イメージを登録するだけ 19
- 20. 2. 計算環境の構築 EC2 の種類・vCPU・RAM・AMI などを決めるだけ 20
- 21. 2. 計算環境の構築 EC2 の種類・vCPU・RAM・AMI などを決めるだけ 21
- 24. 4. ジョブの定義 必要な計算資源と Docker イメージを指定するだけ 24
- 25. 4. ジョブの定義 必要な計算資源と Docker イメージを指定するだけ 25
- 29. 6. 実行状況の確認（補足） Amazon ECS のクラスターからも分かる 29
- 30. まとめ 悲しみを堪えて 30
- 31. まとめ AWS Batch で簡単なので使うべき • AWS Batch – Docker ベースのジョブスケジューラ • 効果 – Docker イメージがあれば数分で利用可能 – 計算環境の隔離 – 計算環境の抽象化 – 計算資源の効率的な割当と伸縮 31 ハイブリッドクラウドなら KCI Ahab
- 32. 求人 付録① 32
- 33. スタッフ募集中 学生さんも大歓迎 アシスタント職もアリ • 研究職 – 機械学習を用いた映像・信号・自然言語の理 解と検索・診断・制御への応用 – アルゴリズムの高精度化・高速化・省資源化 • 開発職 – アプリケーション • UI/UX，フロントエンド，バックエンド – インフラストラクチャ • ライブラリ，ミドルウェア，ツール，プロセス 33
- 35. 体制 AI 実現のための全業務をカバー 35 AI アプリ SI インフラ AI インフラ データ モデル 研究者アノテータ デザイナ 開発者 職種 正社員 アルバイト 合計 24 時／週以上 12 時/週以上 ※即戦力 試用期間 研究者 26 % 3 % 5 % 0 % 34 % 開発者 24 % 11 % 18 % 8 % 61 % デザイナ 0 % 5 % 0 % 0 % 5 % 合計 50 % 18 % 24 % 8 % 100 %
- 36. 設備 研究開発を円滑にするためにあらゆる手を尽くす • 理想的な個人設備 ※好きなものが選べる – PC，椅子，モニタ，キーボード，マウス，… • 豊富な計算資源とアノテータ ※使いやすい – Ahab：実験用ハイブリッドクラウド – ANNOFAB：アノテーションサービス • 豊富な独自データ ※世界中からどんどん集まる – 自動運転用データ，商品認識用データ，文字 認識用データ，体操採点用データ，… 36
- 37. サポート 技術を磨きやすくするためにあらゆる手を尽くす • 様々な働き方 – 自由な時間帯・場所，冒険者制度，… • 優秀な同僚 ※メンタリング（JEDI） – IPA 未踏ソフトウェア創造事業採択者，コン テスト入賞者，OSS コントリビュータ，… • その他 ※全て会社負担 – 自己研鑽のための書籍・機材の購入 – 勉強会・懇親会の開催・参加・移動・宿泊 – 会社の昼会・夕会・飲み会で供される飲食物 37
- 38. 製品・サービス 付録③ 38
- 42. 画像認識 API 商品パッケージで情報検索する API 商品パッケージが写った画像を送信するだけで、膨大 な DB から瞬時に種類を特定。クロールした画像から 直接構築した DB を利用。 42
- 43. Cellars ワインラベルで情報検索するアプリ ワインラベルにスマホをかざすだけで、18 万件から 瞬時に種類を特定。国内外のコンテストで入賞。株式 会社 Cellars 様による弊社技術の応用事例。 43
- 44. AR 付箋 書籍の中身を検索するアプリ 書籍を開いてスマホをかざすだけで、膨大な DB から 瞬時にページを特定し、貼られている付箋を表示。お 客様による弊社技術の応用事例。 44
- 46. 走行データ解析 周辺環境を認識し、様々な解析に活用 膨大な走行データから歩行者・車両・白線・標識など を検出・追跡し、索引化。必要に応じて、CAN や Lidar なども活用し、高品質化。 46
- 50. 動作推定 API 加速度センサで人の行動を推定 スマホやウォッチの動きから静止・歩行・走行・食 事・睡眠などを推定。同じ仕組みで撮影時の手振れ検 出も可能。株式会社 NTT ドコモ様との共同研究。 50
- 51. 毎朝体操 腕の動きで体操採点するアプリ 100 ヶ国 20 万人を超えるユーザから日々送られてく るセンサデータを学習することで体操採点の正確さが 自動改善。JFE スチール株式会社様へ導入。 51
- 54. DNN コンパイラ DNNの推論を 10 ～ 1000 倍も高速化 重みや活性の量子化・スパース化、計算の共有などの 様々な手法で DNN を近似し、高速化・省資源化され た実行形式（Linux・Android・iOS）へ変換。 54