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オフラインAIがiOSとAndroidに登場!

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目次

  1. はじめに
  2. テンソル仮想マシンとは?
  3. 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
  4. テンソル仮想マシンの将来展望
  5. 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。

  1. pipコマンドを使用してTVMをインストールします。

    pip install tvm
  2. 依存関係をインストールします。

    pip install tvm.contrib
  3. 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。

  1. モデルを読み込みます。
  2. モデルを最適化します。
  3. 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。

  1. Android用のライブラリをビルドします。
  2. コンパイルされたモデルをAndroidアプリに組み込みます。
  3. 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。

  1. iOS用のライブラリをビルドします。
  2. コンパイルされたモデルをiOSアプリに組み込みます。
  3. 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。

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