Awarefy社 - 機械学習モデルの実証実験
私たちはAwarefy社の実証実験(PoC)でStreamlitを利用したアプリの構築を行いました。
背景：
Awarefy社は特定の分野に特化した機械学習モデルの実証実験をColaboratoryを利用して行っておりました。この成果を発表するイベントでのデモを計画していましたが、Colaboratoryの制限により多数の同時アクセスやインターフェースの提供が困難でした。当社はHuggingFace Spacesを活用してStreamlitアプリを構築し、Awarefy社の問題を低コストかつ迅速に解決しました。
当社が提案した問題解決の方法
- 独自に学習したTransformersモデルをHuggingFace Modelsに非公開でホスト
- HuggingFace Spaces(機械学習モデルアプリケーションのホスト環境)でStreamlitアプリをホスト
- Colaboratoryで作られた推論コードを元にStreamlitアプリ化
- Streamlitのキャッシュ機構を使いレスポンス向上
関連技術解説：
Streamlit ：
プログラミングやデータサイエンスの知識を持つユーザーが、Pythonコードを使って簡単にインタラクティブなWebアプリケーションを作成するためのフレームワークです。HTMLやJavaScriptの知識は不要で、分析結果をリアルタイムで共有したり、機械学習モデルのパラメータを動的に調整するアプリを素早く構築できます。
Transformersモデル：
自然言語処理（NLP）の分野で広く使われている深層学習モデルの一種です。このモデルは、「アテンション機構」を利用して文脈を理解し、単語間の関連性を把握することが特徴です。その結果、翻訳、要約、テキスト生成など、多くのNLPタスクにおいて高い性能を発揮します。
HuggingFace Models：
Transformersモデルを含む様々な事前学習済みモデルを提供するプラットフォームです。開発者はこれらのモデルを簡単にダウンロードし、自分のプロジェクトに適用することができます。また、モデルのカスタマイズや新たな訓練にも対応しており、幅広い用途に応用可能です。
HuggingFace Spaces：
機械学習モデルを簡単にデプロイし、ウェブアプリとして公開できるプラットフォームです。この環境を使用することで、開発者は自分のモデルをインタラクティブなアプリとして一般に公開し、ユーザーが簡単に利用できるようにすることができます。Streamlitなどのフレームワークと組み合わせることで、GUIを持つアプリケーションを迅速に構築可能です。
その他の事例
