Ludwig on Rayで自動機械学習を実現しよう

目次:

1. はじめに
2. マシンラーニングの制約と課題 2.1. データサイエンティストの限定性 2.2. ブラックボックスのAutomlソリューションの限界
3. データ管理とデータ基盤の進化 3.1. SQLからMapReduceへ 3.2. データウェアハウスへの移行
4. 機械学習エコシステムの進化 4.1. ディープラーニングの台頭 4.2. 高レベルフレームワークの登場
5. Ludwigとは 5.1. ローノーコードのディープラーニングフレームワーク 5.2. 混合モダリティスタイルのトレーニング 5.3. エンコーダーデコーダーデコーダーアーキテクチャ（ECD）
6. Ludwig on Ray 6.1. 分散トレーニングによるスケーリング 6.2. ハイパーパラメーターサーチの自動化
7. Predebaseとは 7.1. 企業向けの予測データベース 7.2. SQLによるモデルの予測
8. 結論
9. よくある質問

マシンラーニングは制限があり、ブラックボックスのAutomlソリューションも課題がある

マシンラーニングは今日、いくつかの要因により基本的に非常に制限されており、非常に遅いという問題があります。これは主に、ユーザが限られた資源であるデータサイエンティストによって駆動されるため、多くの組織で非常に限られた時間しか注がれません。そのため、組織内のほとんどのリソースが、限られた一部の優先度の高いユースケースに割り当てられる傾向があります。

この問題を解決するために、多くの組織は業界にあるブラックボックスのAutomlソリューションに頼る傾向がありますが、これらにも固有のトレードオフが存在します。これらのソリューションは素早くスタートできる一方で、もし問題が発生した場合には、特定の要件に合わせてソリューションをカスタマイズするための手段が非常に限定的であるという、行き詰まりの問題があります。

このようなジレンマに陥る結果として、私たちは、データサイエンティストが無限の数のデータサイエンティストを持っていない組織にもアクセス可能なものであるために、シンプルなものが必要でありながら、同時に、初めのものでうまくいかなかった場合には、カスタマイズや拡張が可能なものであるべきだ、という必要性に直面しています。

データ管理とデータ基盤の進化

データインフラストラクチャの領域を振り返ると、SQLはかつてすべてのデータエンジニアリングやデータ基盤作業でのリンガ・フランカでした。しかし、2000年代初頭にGoogleがMapReduceを発表し、ビッグデータとNoSQLの新時代に入りました。この結果、ツールのエコシステムはより低レベルのコード記述へと進み、新たな要件に対応するためのツールが整備されていなかったため、SQLのような高レベル言語の利点の多くを失ってしまいました。

数年後、Hiveのようなフレームワークが登場し、MapReduceの抽象化の上にSQLレイヤーを提供しました。そして、Apache Sparkは非常に有名なデータエンジニアリングのテクノロジーとして今日まで続いており、低レベルのAPIを提供しつつも、多くの便利な機能を備えています。

また、過去数年間でデータウェアハウスのトレンドが見られ、データレイクから構造化データウェアハウスへの移行が進んでいます。この結果、ETLからELTへの移行や、データトランスフォーメーションとデータ表現のプロセスを統一するフレームワーク（dbt、Fugue）の登場がありました。これにより、SQLとスキーマ駆動のワークフローが再び注目され、データ管理の分野で進化が生じました。

機械学習エコシステムの進化

機械学習エコシステムにおいても、非常に類似した進化が見られます。従来の機械学習フレームワーク（scikit-learnなど）が高レベルでアクセス可能であることが特徴でしたが、ディープラーニングの台頭により再び低レベルのツールやフレームワーク（TensorFlow、PyTorch）へと移行しました。

しかし、過去数年間で興味深い動向が生まれています。Structured Data、Data LakeからData Warehouse、SQL、スキーマ駆動のワークフローへと戻りつつあります。dbtのようなフレームワークがETLからELTへの移行を支援し、ArrowやDaskなどのフレームワークがデータ変換とデータ表現を統一し、Fugueのようなフレームワークが高レベルのSQL抽象化を提供することが可能となりました。

同様に、機械学習のエコシステムでも、高レベルなフレームワークの登場が起こっています。Hrayは、深層ニューラルネットワークのトレーニングをスケールアウトさせるための共通インターフェースを提供しました。また、「Attention is All You Need」という論文によって紹介されたトランスフォーマーアーキテクチャも、高レベルのユーザーフレンドリーなAPIで使用できるようになりました。

これらの進化は、Ludwigのようなフレームワークがどのようにエコシステムに収まるのかを考える際のヒントとなります。Ludwigは、Data Warehouseへの移行とともに、汎用的なモデルアーキテクチャを提供し、柔軟性とシンプルさを両立させることができる、SQLのような機械学習のフレームワークです。

Ludwigとは

Ludwigは、ディープニューラルネットワークを構築するための低コードで宣言的なフレームワークです。オープンソースであり、GitHubで7,000以上のスターと60以上のコントリビュータを持つ人気のあるフレームワークです。

Ludwigのユニークな点の一つは、ミックスドモダリティスタイルのトレーニングに焦点を当てていることです。Ludwigは、NLPやタブロー、コンピュータビジョンなど、さまざまなデータタイプをシングルモデルに組み合わせて、マルチタスク学習を実行できるようになっています。

Ludwigの中心にあるのは、エンコーダーデコーダーデコーダーアーキテクチャ（ECD）と呼ばれるアーキテクチャです。このアーキテクチャでは、モデルをレイヤーやディメンションの異なる部分に分割する代わりに、データの入力と出力に焦点を当てます。Ludwigでは、データセットの特定の列がカテゴリカル列であるか、テキスト列であるかなどを指定し、Ludwigがそれらのデータを事前処理し、ディープラーニングフレームワークが理解できる表現にエンコードします。その後、Ludwigはこれらのさまざまな入力を組み合わせ、コンバイナーレイヤーを使用して処理し、それらを予測したいモデルの出力にデコードします。

このアーキテクチャは非常に柔軟性があり、さまざまな種類の問題に対応できます。たとえば、テキストの入力があり、数値を予測したい場合は回帰問題、テキストデータを入力してカテゴリを予測したい場合はテキスト分類問題となります。また、2つの異なるオーディオ信号があり、それらが同じ信号かどうかを判断したい場合は音声認証の問題となります。

Ludwig on Ray

Ludwig on Rayは、Ludwigを分散トレーニングに対応させるための拡張です。Ludwig on Rayでは、データセットの処理やモデルのトレーニング、評価など、さまざまなタスクを効率的に並列化することができます。

分散トレーニングでは、Horvath on Rayを使用してモデルのトレーニングをスケールアウトさせることができます。また、Ray Tuneを使用してハイパーパラメーターサーチを自動化することもできます。これにより、複数のハイパーパラメーターの組み合わせを並列で評価し、最適なモデルを見つけることができます。

Ludwig on Rayにより、Ludwigの機能を最大限に活用することができます。データ量が非常に大きい場合でも、省メモリの処理や並列処理を実現し、大規模なデータセットを扱うことができます。さらに、リモートデータソースからのデータのインポートや、モデルの並列バッチ予測などの機能も提供されています。

Predebaseとは

Predebaseは、LudwigとRayのアイデアを活かし、企業向けに開発された新しい予測データベースです。Predebaseは、LudwigとRayのシンプルさと拡張性を活かし、既存のデータインフラストラクチャと統合することで、ユーザーがモデルを生産化し、組織内で価値を生むための効率を向上させることを目指しています。

Predebaseでは、SQLのようなクエリ言語を使用してモデルの予測を行うためのツールが提供されています。これにより、データベースとのシームレスな統合が可能となり、モデルの予測を容易に行うことができます。たとえば、顧客テーブルから特定の条件で抽出し、離反予測を行いたい場合は、SQLのクエリと同様の構文を使用して簡単に予測を実行することができます。

Predebaseについてはまだ詳細は発表されていませんが、企業向けの予測データベースとして、生産化の迅速化や最小限のオーバーヘッドを実現することを目指して開発が進められています。

結論

Ludwigには、マシンラーニングの柔軟性とシンプルさを実現する力があります。Ludwig on Rayを使用することで、分散トレーニングやハイパーパラメーターサーチをより効率的に行うことができます。さらに、Predebaseを活用することで、企業向けの予測データベースとして、生産性を向上させることができます。

LudwigとRayの進化を通じて、機械学習の世界では、シンプルさ、柔軟性、スケーラビリティが求められていることがわかります。これらの新しいツールとアーキテクチャを組み合わせることで、新たな機械学習の可能性が広がることでしょう。

よくある質問

Q: Ludwig on Rayの利点は何ですか？ A: Ludwig on Rayは、大規模なデータセットの処理やモデルのトレーニングを効率化するための機能を提供します。分散処理により、モデルのトレーニング時間を大幅に短縮することができます。また、Ray Tuneを使用することで、ハイパーパラメーターの最適化も自動化することができます。

Q: Predebaseはどのような機能を提供しますか？ A: Predebaseは、企業向けの予測データベースとして設計されており、モデルの予測を容易に行うためのツールを提供します。SQLのクエリ言語を使用して、データベースとのシームレスな統合を実現します。これにより、ユーザーは簡単にモデルの予測を行うことができます。

Q: オープンソースのLudwigとはどのように関連していますか？ A: PredebaseはLudwigの発展形として設計されており、Ludwigの機能性や柔軟性を活かしながら、企業向けのユースケースに特化した機能を提供します。LudwigとPredebaseを併用することで、機械学習のプロセスを簡素化し、効率化することができます。