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Wg for ai_dev_ops_20180713

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AIBPC WG

Published in: Data & Analytics
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Wg for ai_dev_ops_20180713

  1. 1. AI DevOps環境検討 WG 取り組み紹介 AI DevOps 環境検討 ワーキンググループ長 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 藤澤 好民
  2. 2. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved. AI DevOps環境検討WG 趣旨 • 設置目的 AIフレームワーク利用時におけるインフラ環境に関す る検討。 • 活動概要 新技術・アーキテクチャの意見交換、実証実験を通じ ての構成検討など。 2
  3. 3. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved. 日本市場のAI取り組み状況 Past/Present • AIテーマ選定 • PoC • AIの開発 • 個人ベース開発 • PC/Workstation Near Future • AIの本格活用 • 大規模開発 • AIの運用 • チーム開発・運用 • 統合システム環境
  4. 4. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved. AIの開発・運用 • データ駆動のデータの発生からAIのモニタリン グまで一連の工程 データ 前処理 学習 推論 エンジン アプリ 開発 モニタ リング 推論 実行 データ 収集 データ 蓄積 データ ソース AI Life Cycle
  5. 5. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved. AI 開発・運用環境 5 • AI DevOps環境とは? • 一連のAIライフサイクルを実行する環境 • 企業がAIを効率よく開発、運用できるためのプラッ トフォーム • AI開発・運用CI/CD/CL環境 データ ソース データ 収集 データ 蓄積 データ 前処理 学習 推論 エンジン 開発 モニタ リング 推論 実行 「システム側からAIライフサイクルを補完する 開発・運用環境」が必要 AI LifeCycle Management & DevOps
  6. 6. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved. AI DevOps環境検討WG 取り組み目標 6 • WG目的: AIライフサイクルを実行、継続できるAI DevOps環境 の定義を明確にすることによって、企業におけるAI開 発環境、および、AIビジネス活用を推進する • 期間: 2018/6 - 2018/12 • 目標: AIライフサイクルとEnterprise向け AI DevOps環境 を構成するためのコンポーネントの調査結果&ナレッ ジ発表
  7. 7. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved. AI DevOps環境検討WG 参加企業 • WG参加企業様 9社スタート • アドソル日進株式会社 • OSIsoft Japan株式会社 • 株式会社グリッド • TIS株式会社 • 株式会社フェーズワン • 丸紅株式会社 • 丸紅情報システムズ株式会社 • 三井情報株式会社 • 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 7
  8. 8. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved. AI DevOps環境検討 仮説 8 Infra Management (Ops Engineer) Test Pod(AI Developer) AI Development (AI Developer) App Development (App Developer) Data Management (Data Engineer) IoT Device ERP/CRM SQL Vectorization MQ、Rest、JSON Batch Train Tag/Label AI Service AI Deploy App Deploy Production Pod(Ops Engineer) training Compute Dashboard Orchestrator Scheduling Validate Model Management Custom App Inference Model REST API Monitoring& Versioning Pre Processing User & Role Management Pre Processing DataLake Data Capture Storage dashboard Data Source Data Sore Edge Security Custom App Annotation Dev Tool Custom App Inference Model REST APIRealtime Stream A/B test AI Developer Interface Portal Job Management ML/DL Interface API Manamement App Developer Interface Portal ① ソース データ ③ データ前処理 ④ AI学習・推論エンジン 管理 ⑥ AI アプリ開発 ⑧サービス 管理 ⑤ AI学習ジョブ管理・学習自動化 ② データ収集・蓄積 ⑨AI アプリ開発管理 ⑨モニタ リング・ 運用管理
  9. 9. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved. AI DevOps環境検討WG 取り組み計画 9 • タスク:日本のマーケットに適した環境の提示 • AI DevOpsの調査、動向調査。海外先進事例の調査 • AIライフサイクルの調査・整理(AIの開発・運用の流れ) • 新規AI作成 • アンサンブル学習、継続/再学習 • AIライフサイクルを完結させるための技術調査 • WG参加企業の課題の体系化・現状整理 • 実現可能なAI DevOps環境の調査結果&ナレッジ発表 • 企業のAI活用フェーズに適した環境の討議・調査(AIライフサ イクルを段階的に導入する仕組み) • オンプレミス、クラウドのベストな環境討議・調査 • AI DevOps環境の実証実験
  10. 10. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved. AI DevOps環境検討 WG AIビジネス推進コンソーシアム事務局 〒107-0061 東京都港区北青山3丁目11番7号 Aoビル6階(株式会社グリッド内) お問合せ先 info@aibpc.org

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