Intel Analytics Zooの技術概要とケーススタディ
目次
- 概要
- 技術スタックの概要
- 内部アナリティクスの機能
- 3.1 分散TensorFlowとPython Spark
- 3.2 RayとSparkのサポート
- 3.3 自動機械学習フレームワーク
- コンテキスト重視のドライブスルーサービスの応用事例
- サポートされるバージョンとプラットフォーム
- プロ専用とコエンタープライズの利点とデメリット
- アナリティクスソフトウェアの導入方法
- よくある質問（FAQ）
概要
本稿では、Energy Zoomの技術スタックについて詳しく説明します。Energy Zoomは、低レベルのライブラリとフレームワークをベースに構築され、単一のノートパソコンまたはクラス環境（Kubernetes、Hadoop、クラウド）で実行されるように設計されています。また、内部のアナリティクスには、3つのレイヤがあります。最下層では、AIモデルをスケールさせるためのエンジンとパイプラインを提供しています。その上には、AutoMLや分散モデルサービングなど、高レベルな機械学習ワークフローを提供しています。トップ層では、異なるユースケース向けに組み込まれた一連のモデルを提供しています。しかし、ユーザーはオープンソースコミュニティで利用可能な標準のTensorFlowやPythonモデルを使用することもできます。
技術スタックの概要
Energy Zoomの技術スタックは以下のように構成されています。
1. 分散TensorflowとPython Spark
分散TensorFlowとPython Sparkは、Energy Zoomのキーコンポーネントです。これらのコンポーネントを使用すると、データ処理とパイプラインの分散が可能になります。Sparkのデータ処理機能を使用してデータを前処理し、TensorFlowのSlimを使用してモデルを構築することができます。そして、Energy Zoomはデータをメモリ内で分散させ、データ並列のトレーニングを自動的に行います。この組み合わせにより、ユーザーはデータ移動のオーバーヘッドを最小限に抑えながら、大規模なモデルトレーニングを行うことができます。
2. RayとSparkのサポート
RayとSparkのサポートにより、エンドユーザーはRayプログラムをSparkプログラムと連携させることができます。具体的には、Sparkでデータを処理し、そのデータをRayクラスタに直接フィードすることができます。これにより、データの移動を最小限に抑えながら、ビッグデータクラスタ上でRayプログラムを実行することができます。Burger Kingは、この機能を活用して、カスタマーにリアルタイムの推奨メニューを提供するドライブスルーサービスを開発しました。
3. 自動機械学習フレームワーク
Energy Zoomには、自動機械学習（AutoML）フレームワークも組み込まれています。このフレームワークは、特徴量の抽出、モデルの選択、ハイパーパラメータの調整などを自動化することができます。ユーザーは、時系列のデータを入力として与えるだけで、AutoMLフレームワークが最適な構成を探索し、結果を返すことができます。これにより、データサイエンティストは手動でパイプラインをチューニングする必要がなくなります。また、この自動化機能は、仮想通貨の予測やタクシーの需要予測など、様々な時系列予測の応用にも利用されています。
内部アナリティクスの機能
Energy Zoomの内部アナリティクスは、以下の機能を提供しています。
3.1 分散TensorFlowとPython Spark
分散TensorFlowとPython Sparkは、Energy Zoomのキーコンポーネントです。この機能を使用すると、大規模なAIモデルをスケーリングし、分散環境でのトレーニングや推論を行うことができます。具体的には、Sparkのデータフレームを使用してデータを前処理し、TensorFlowのモデルを構築します。そして、Energy Zoomはモデルを自動的に複製し、データをクラスタ全体に分散させ、データ並列のトレーニングを行います。この機能により、ユーザーは分散環境でのモデルトレーニングを簡単に行うことができます。
3.2 RayとSparkのサポート
RayとSparkのサポートにより、エンドユーザーはRayプログラムをSparkプログラムと連携させることができます。具体的には、Sparkでデータを処理し、そのデータをRayクラスタに直接フィードすることができます。また、RayとSparkは同じ物理ノード上で実行されるため、データの移動が最小限に抑えられます。この組み合わせにより、大規模なデータ処理と分散処理を組み合わせたアプリケーションの開発が容易になります。
3.3 自動機械学習フレームワーク
Energy Zoomには、自動機械学習（AutoML）フレームワークも組み込まれています。このフレームワークは、特徴量の生成、モデルの選択、ハイパーパラメータの調整などを自動化することができます。ユーザーは、時系列データをフレームワークに与えるだけで、最適なモデル構成を探索し、結果を取得することができます。この機能により、データサイエンティストは煩雑な調整作業から解放され、より効率的にモデルを構築することができます。
コンテキスト重視のドライブスルーサービスの応用事例
Energy Zoomの中でも注目される応用事例の1つが、コンテキスト重視のドライブスルーサービスです。このサービスでは、ドライブスルーレストランにおいて、リアルタイムの推奨メニューを提供します。具体的には、お客様が注文をする際に、追加のメニューやおすすめの商品をリアルタイムで表示します。このサービスは、Burger Kingなどの大手ファストフードチェーンで実際に導入されており、顧客満足度の向上に貢献しています。
サポートされるバージョンとプラットフォーム
Energy Zoomは、標準的なTensorFlowとPythonモデルに加えて、特定のバージョンとプラットフォームをサポートしています。具体的には、TensorFlow 1.xおよび2.x、Python 3.7および3.8をサポートしています。また、Spark 3.0のサポートも準備中であり、近日中にリリースされる予定です。
プロ専用とコエンタープライズの利点とデメリット
Energy Zoomのふたつのエディション、プロ専用とコエンタープライズには、それぞれ異なる特徴と利点があります。プロ専用は、個人や小規模なプロジェクトに最適であり、簡単なデータ処理とモデルトレーニングのニーズに対応します。一方、コエンタープライズは、大規模なデータ処理と分散トレーニングが必要なプロジェクトに適しており、スケーラビリティとパフォーマンスが求められます。
プロ専用の利点：
- 手軽に導入することができる
- 簡単なデータ処理とモデルトレーニングに適している
プロ専用のデメリット：
- 大規模なデータ処理や分散トレーニングには対応していない
コエンタープライズの利点：
- 大規模なデータ処理と分散トレーニングに対応している
- スケーラビリティとパフォーマンスが高い
コエンタープライズのデメリット：
アナリティクスソフトウェアの導入方法
Energy Zoomのアナリティクスソフトウェアを導入する方法は以下の通りです。
- オープンソースプロジェクトのGitHubリポジトリを参照する
- プロ専用またはコエンタープライズのバージョンを選択する
- ドキュメンテーションを参照してインストール手順に従う
- 必要なバージョンのTensorFlowやPythonをインストールする
- モデルをビルドし、データを準備する
- プログラムを実行してデータ処理やモデルトレーニングを行う
以上の手順に従うことで、簡単にEnergy Zoomを導入することができます。
よくある質問（FAQ）
Q: Energy ZoomはどのバージョンのTensorFlowやPythonをサポートしていますか？
A: Energy ZoomはTensorFlow 1.xおよび2.x、Python 3.7および3.8をサポートしています。
Q: Spark 3.0はサポートされていますか？
A: 現在、Spark 3.0のサポートが準備中であり、近日中にリリースされる予定です。
Q: AutoMLフレームワークはどのように動作しますか？
A: AutoMLフレームワークは、時系列データを入力として与えるだけで、最適なモデル構成を探索し、結果を返します。特徴量の生成、モデルの選択、ハイパーパラメータの調整などを自動化することができます。
Q: プロ専用とコエンタープライズの違いは何ですか？
A: プロ専用は個人や小規模なプロジェクト向けであり、簡単なデータ処理とモデルトレーニングに適しています。一方、コエンタープライズは大規模なデータ処理と分散トレーニングに対応しており、スケーラビリティとパフォーマンスが求められます。
以上で、Energy Zoomについての解説を終わります。詳細な技術情報や利用事例は、公式ウェブサイトや技術ブログをご参照ください。
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