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● 実用のためには推論から考えるべきだが、開発は学習から始まることが多い。
● 推論できないとユーザに価値を届けられないが、良いモデルを学習できないとやはり価値がない。
学習環境と推論環境
インフラ、OS
ランタイム
モデル
入力 前処理 推論 出力
データ取得
前処理
学習
評価
ビルド
インフラ、OS
ライブラリ
学習環境のみ
- Jupyter Notebook
- バッチ学習用のライブラリ
(例:PyTorch、Transformers、Keras、JAX)
- バッチ学習用のインフラ(
GPUとか)
- データ・モデルバージョニングツール
両環境に共通
- モデルファイル
- 前処理で使うライブラリ
(例:Sklearn, PIL, Tokenizer)
- 入出力のデータ型と形
推論環境のみ
- 推論用のライブラリ
(例:TorchServe, VLLM, TFLite…)
- ランタイムと外部インターフェイス
- ロガーとモニタリングツール