AI学習環境構築サービス ポータルサイトで出来ること

AI開発にチームで取り組むデータサイエンティスト向けに、AI学習環境構築サービスではお客様の開発環境に合わせたAI 開発に最適なインフラ提案から構築および開発者向けのUIをご提供しています。

 

AI学習環境構築サービスの概要についてこちらの記事でご紹介をしております。https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/manufacturers/nvidia/products/133865/

本記事は本サービスでご提供するポータルサイトについて詳しく解説します。

直感的に操作できるシンプルなUIが求められる理由

モデル開発において、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、これらのフローを行う場合、期待する精度がでるまで試行錯誤をおこなうため、コンテナを利用して開発環境を立ち上げるケースが多く、まずはインフラに関する知識の習得が必要になります。

 

そのため、モデル開発において、すぐにインタラクティブな開発環境が立ち上がり、ハイパーパラメーターを試行錯誤するバッチジョブ投入までをブラウザーで操作できるUIがあれば、コンテナやコンテナオーケストレーションなどのインフラ知識なく、開発を始めることが可能になるのに・・・というお客様の声を反映しポータルサイトの構築を進めて参りました。

 

まずは実際に利用した際のイメージを動画でご覧いただけます。

実際に活用いただける機能をご紹介していきます。

・コンテナ

 自社専用コンテナレポジトリーが準備されており、チーム間でのコンテナイメージ共有や作業をおこなったコンテナの保存などに利用します。

・カタログ

 コンテナ化されたアプリケーションの必要事項を穴埋めするだけで起動できる機能です。

・ノートブック

 使用したいフレームワークやGPUの枚数、使用したい開発環境(Jupyter LabまたはVistual Studio Code)を選択するだけでインタラクティブに開発できる環境が起動します。

・バッチジョブ

 データの加工やモデルのハイパーパラメーターを探す作業など大量の反復なデータジョブを実行する作業を支援します。

・Git

 自社専用のGitlabが提供され、Gitを利用したコード管理がおこなえます。

・ストレージ

 ブラウザーからデータのアップロード、削除、ダウンロードをおこなえます。

・メトリクス

 管理している計算サーバーの使用状況を可視化して確認することができます。

・ユーザ管理

 管理者向けにUI上からユーザーの作成、削除する機能を提供しています。

無料でトライアル環境を触っていただけます

AI学習環境構築サービスでご提供するポータルサイトについて解説してきましたが、いかがでしたでしょうか。ポータルサイトの操作を無料でお試しいただけるトライアル環境をご用意していますので、ご興味のある方はぜひお問い合わせください。