オフラインAIがiOSとAndroidに登場!
テーブルは次のようになります。
目次
- はじめに
- テンソル仮想マシンとは?
- テンソル仮想マシンの使い方
- 3.1 テンソル仮想マシンのインストール
- 3.2 モデルの最適化とコンパイル
- 3.3 Androidへのコンパイル
- 3.4 iOSへのコンパイル
- テンソル仮想マシンの将来展望
- おわりに
はじめに
こんにちは、皆さん。本記事では、iOSやAndroid上で機械学習モデルをローカルで実行する方法について紹介します。私は最近Dr GPTというプロジェクトに取り組んでおり、その一環として数週間前からこの作業を行ってきました。この動画では、大規模な言語モデルをどのようにiOSやAndroid上で実行するかを紹介します。デモでは、Doctor Dignity(元々はDr GPTとして知られていました)をご覧いただくことができます。このモデルをロードした直後、VRAM(ビデオRAM)の使用量が2.18GBにまで急上昇しますが、これは大きなメモリを必要とするものです。しかし、重要なのは、ローカルで実行されているという点です。これにより、患者のプライバシーが保護され、OpenAIや他のAPIに依存する必要もありません。本記事では、Doctor Dignityを構築する方法を詳しく説明しますが、初心者の方も理解しやすいように基本から始めます。
テンソル仮想マシンとは?
テンソル仮想マシン(TVM)は、機械学習モデルをさまざまなハードウェア環境に最適化してコンパイルするためのツールです。TVMはApacheによって開発され、非常に強力な機能を備えています。TVMはまず、機械学習モデルを中間言語であるRelayに変換します。Relayは、モデルの計算グラフを表現するための言語です。次に、TVMはこの中間表現を最適化し、さまざまなハードウェア環境に合わせて最適化されたコードを生成します。このプロセスにより、モデルの実行効率を最大化することができます。
テンソル仮想マシンの使い方
3.1 テンソル仮想マシンのインストール
まず、TVMをインストールする必要があります。以下の手順に従って、TVMをインストールしてください。
-
pipコマンドを使用してTVMをインストールします。
pip install tvm
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依存関係をインストールします。
pip install tvm.contrib
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TVMの各種依存関係をインストールします(詳細については公式ドキュメントを参照してください)。
3.2 モデルの最適化とコンパイル
TVMを使用してモデルを最適化し、コンパイルする手順は以下の通りです。
- モデルを読み込みます。
- モデルを最適化します。
- モデルをターゲットデバイス(AndroidやiOSなど)に合わせてコンパイルします。
3.3 Androidへのコンパイル
Android向けにモデルをコンパイルする手順は以下の通りです。
- Android用のライブラリをビルドします。
- コンパイルされたモデルをAndroidアプリに組み込みます。
- Androidアプリをビルドし、実行します。
3.4 iOSへのコンパイル
iOS向けにモデルをコンパイルする手順は以下の通りです。
- iOS用のライブラリをビルドします。
- コンパイルされたモデルをiOSアプリに組み込みます。
- iOSアプリをビルドし、実行します。
テンソル仮想マシンの将来展望
テンソル仮想マシンは、機械学習モデルのローカルでの実行を可能にする素晴らしいツールです。将来的には、さらなる最適化やハードウェアの進化により、さらに高速な実行やより多様なプラットフォーム上での実行が可能になるでしょう。このテクノロジーは、医療や他のさまざまな領域で革新的なアプリケーションの開発において大きな役割を果たすことが期待されます。
おわりに
本記事では、iOSやAndroid上で機械学習モデルをローカルで実行する方法について紹介しました。テンソル仮想マシンを使用することで、より高速で効率的なモデルの実行が可能になります。将来的には、テンソル仮想マシンのさらなる進化が期待され、さまざまな領域での活用が期待されます。