AI学習環境構築サービス

工数半分以上がAI開発環境準備や管理で占める

AI開発をチームで取り組むには、複雑な開発環境の構築、学習で共有する計算リソースの管理、学習モデルや学習結果などの成果物の管理など、多くの作業が存在し、およそ50%もの工数が環境準備や管理に費やされています。データサイエンティストの本業となるモデル開発に集中し、企業の価値を生み出す業務へ注力していただくために、マクニカではAI開発環境(インフラ)を構築するサービスを提供しています。

学習モデルの開発環境には、このような問題が潜んでいます

情報が点在することによる非効率性

情報が点在することによる非効率性

モデル作成のフェーズにおいて、期待する精度や結果が出るまで、データ収集、モデル作成、学習、そして評価のサイクルを短く、早く回すことが求められます。ただし、これらのフローを実際におこなう場合、データ管理やモデル作成のツールが連携されておらず、非効率な作業を強いられています。

モデル開発そのものでなく、仕組みや開発手法で苦労している

モデル開発そのものでなく、仕組みや開発手法で苦労している

AIフレームワークなどはコンテナイメージとして配布されるケースが増えており、機械学習においてもコンテナを利用することが一般的になってきました。加えて、リソースの最適化や将来的なリソース拡張を見据え、コンテナオーケストレーションを使うケースも増えています。これ以外にも作成したモデルのコードの管理や、学習の時に使うデータの管理等、本業ではない工数に時間がとられてしまい、これらの技術に触れた経験のない開発者にとって、時間をかけて知識の習得をすることになります。

コンテナ利用におけるセキュリティリスク

コンテナ利用におけるセキュリティリスク

AI開発においてオープンソースのフレームワーク、ライブラリーを使用することは開発効率を上げるためにも避けては通れず、これらを含むコンテナイメージを利用した開発がおこなわれています。ただし、コンテナはファイルパッケージの集合体故に疑わしいマルウェアが潜む可能性があります。このようなリスクを含むイメージを社内ネットワークに接続して使用することは非常に危険です。

AI学習環境構築サービス

マクニカではこのような課題に対し、AI 開発に最適なインフラ提案から構築及び開発者向けのUIをご提供します。

特長

1. シンプルなUIでAI開発を支援

シンプルなUIで開発に必要な操作が全てUIに纏められており、コンテナやコンテナオーケストレーションの知見がなくとも、すぐにAIモデル開発に取り組めます。

2.システム管理者向けの機能

開発者が使用するサーバーリソースの可視化や開発者の管理、および将来的にGPUリソースを追加できる仕組みを提供します。

3. コンテナ利用環境でもセキュリティリスクを最小化

コンテナイメージを保管する社内専用レジストリーが提供され、チームメンバー間でこのイメージを共通利用する仕組みを導入します。これにより開発者によるセキュリティリスクが潜むコンテナイメージの利用を防ぎます。

サービスメニュー

スタンダードパッケージ

推奨のハードウェア(松竹梅からスペック選択可能)とシステム構築がパッケージになったプラン

問い合わせ窓口、ポータルサイト保守1年間 付き

 

システム構築

ポータルサイトの構築のみ、問い合わせ窓口、ポータルサイト保守1年間を提供するプラン

 

フルカスタム

ご要望や使用方法に沿ったシステムデザインの提案と構築をおこなうプラン

サービスご提供例

ご提供範囲
AI学習環境構築ポータルサイト イメージ
AI学習環境構築ポータルサイト イメージ

ポータルサイトで出来ることについての詳細は、こちらの記事をご覧ください。

価格

価格については、以下よりお問い合わせください。

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