Ludwig

柔軟な構成システムによってディープラーニングパイプライン作成を簡素化するオープンソースの宣言的機械学習フレームワーク。

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Atoms - AIでウェブサイト・アプリをノーコードで構築

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Atoms - AIでウェブサイト・アプリをノーコードで構築

製品概要

Ludwigとは？

Ludwigは、宣言的でデータ駆動型の構成アプローチによってディープラーニングモデルの作成とトレーニングを効率化するように設計されたオープンソースの機械学習フレームワークです。ユーザーはシンプルな構成ファイルで入出力機能、前処理、モデルアーキテクチャ、トレーニングパラメータを定義でき、広範なコーディングが不要になります。もともとUberによって開発され、現在はLinux Foundation AI & Dataによってホストされているこのフレームワークは、テキスト分類、画像キャプション生成、シーケンスタグ付け、回帰など幅広いタスクをサポートしています。そのエンコーダー・コンバイナー・デコーダーアーキテクチャは多様なデータタイプを柔軟に処理し、分散トレーニング、ハイパーパラメータ最適化、簡単なモデルデプロイメントなどの高度な機能を統合しています。

主な機能

宣言的な設定
ユーザーはシンプルで柔軟な設定ファイルを使用して、データの前処理からモデルアーキテクチャ、トレーニングまで、機械学習パイプライン全体を定義できます。
多用途なエンコーダー・コンバイナー・デコーダーアーキテクチャ
テキスト、画像、カテゴリカルデータ、時系列など、複数の入出力データ型をサポートし、多様な機械学習タスクを実現します。
分散トレーニングとスケーラビリティ
RayやHorovodと統合し、複数のGPUやマシンにわたる分散トレーニングを可能にし、モデルの反復と実験を加速します。
ハイパーパラメータ最適化
Ray Tuneを使用した並列ハイパーパラメータチューニングの組み込みサポートにより、モデル構成を効率的に探索できます。
AutoML向けの低コードインターフェース
データセット、ターゲット列、時間予算のみを必要とし、モデルトレーニングを自動化することで、非専門家でもディープラーニングを利用できるようにします。
簡単なモデル提供とエクスポート
REST APIを通じてモデルを提供し、TorchScriptなどの最適化された形式でモデルをエクスポートするためのコマンドラインツールを提供します。

ユースケース

ディープラーニングモデルの迅速なプロトタイピング : 研究者や開発者は、広範なプログラミングなしにモデルを迅速に構築および反復でき、アーキテクチャとデータに集中できます。
マルチモーダルデータアプリケーション : テキスト、画像、カテゴリカルデータ、時系列を組み合わせたタスクをサポートし、医療、金融、カスタマーサービスなどの分野で有用です。
カスタム大規模言語モデルの微調整 : LoRAや量子化トレーニングなどの効率的な技術を使用して、プライベートデータによる大規模言語モデルの微調整を可能にします。
大規模プロジェクトのための分散トレーニング : クラスター全体にトレーニングワークロードをスケールし、モデル開発と実験の時間を短縮します。
非専門家のための自動機械学習 : パイプライン構成とトレーニングを自動化することで、深いML専門知識のないユーザーでも効果的なモデルをトレーニングできます。