エッジデバイスでディープラーニング！ AWSを活用したエッジデバイスマネジメントの紹介/ aws-edge-device-deeplearning

Transcript

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   エッジデバイスでディープラーニング！ AWSを活用したエッジデバイスマネジメント JAWS DAYS 2018 #jd2018_c #jawsdays ABEJA, Inc Toshiya

   Kawasaki
2. 2.

   河崎 敏弥 @toshitanian ABEJA, Inc. Platform Division Software Engineer •

   Development on cloud • IoT devices • Containers • Edge computing
3. 3.

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   Object detection on an edge device

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   湊鋔 ؒحآ"* 䱿锷 ؙٓؐس"* 㷕统ה䱿锷 ♳׶ך*P5 ♴׶ך*P5 •クラウドからエッジデバイスへデプロイ • アプリケーション • 学習したモデル •クラウドからエッジデバイスの監視 • メトリクス • システムログ
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   Edge use cases 自動検品 危険検知 商品仕分け

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   アジェンダ •エッジデバイスでのディープラーニングの必要性 •デバイスマネジメントに使えるAWSサービスの紹介 •AWS Greengrassでのディープラーニング利用を考える

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   ディープラーニング運用のプロセス 取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習

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   取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習 •データの収集 •学習データセットの作成 •データの前処理 •教師あり学習の場合はアノテーション作業 ディープラーニング運用のプロセス

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    •次のプロセスを繰り返す •モデルの設計・構築 •ハイパーパラメータの設定 •GPUを使ったモデルの学習 •学習済みモデルとパラメータのバージョン管理 取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習

    ディープラーニング運用のプロセス
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    •学習したモデルを推論環境にデプロイ・利用 •実環境でのモデルの状況を確認・再学習 •データを蓄積して精度の改善 •適用対象別にモデルを個別に最適化 取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習 ディープラーニング運用のプロセス

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    IoTセッション?

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    取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習 クラウド クラウド or エッジ 要件によって使い分け

    ディープラーニング運用のプロセス
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    IoT での推論環境 エッジを使うべき状況 Cloud Edge （エッジと比較すると）高レイテンシ Latency 低レイテンシ 常時インターネット接続が必要 Connectivity

    オフラインでも実行可能 データ量が多い場合はクラウドに送れない Bandwidth 処理済みの少量データのみクラウドに送れる 全てのデータをクラウドに送る *Privacy ローカル環境からデータが出ない *学習データはクラウドに蓄積が必要 取得 蓄積 学習 デプロイ 推論・再学習
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    エッジデバイス上での推論に必要な事 •デバイスに対する定期的なモデルの更新 •デバイスへの直接接続はできない(NAT超え) •モデル毎のライフサイクルに依存 •デバイスの状態の把握 •モデルの実環境での稼働状況は重要（精度/パフォーマンス） •デバイスの故障 = システム停止 =

    業務の停止 •セキュア・シンプルなデバイス管理 •プロビジョニング時に必要なデバイス固有の情報は減らしたい •個別のデバイスから情報が抜かれても全体としてはセキュアに
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    AWSサービスを使って解決

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    AWSサービスを使った機能 Device ShadowとECRでモデルをデプロイ Parameter Storeで共通設定を管理 証明書ベースでセキュアにAWSサービスを利用 MQTTとIoT Ruleでログ収集

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    Device ShadowとECRでモデルをデプロイ •デバイス上でAWS IoTと接続するエージェントを動かしている •モデルをデプロイする時はupdateShadowでデバイスに通知 •NAT配下のデバイスへも更新をPushできる •デバイスがオフラインの時は通知されないので、復帰時にデバイスが取りに行く •エージェントがECRからイメージを引っ張ってくる Device Amazon

    ECR AWS IoT updateShadow updateShadow docker images pull
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    MQTTとIoT Ruleでログ収集 ・・・ Device Kinesis Data Streams publish AWS IoT

    Rules •デバイス上のfluentdがDockerコンテナのログを収集 •デバイス毎に決められたMQTT TopicへPublish •IoT Policyでデバイスごとに特定のTopicしかPub/Subできないように制御 •IoT Rulesを使ってKinesis Data Streamsへ流し込む •その後はよしなに… AWS IoT MQTT Broker
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    Parameter Storeで共通設定を管理 Device AWS System Manager Parameter Store putParameter getParameter

    •全デバイスに適用したい共通パラメータがある •デバイス管理で使うAPIサーバのURLやAPIキー •Device Shadow → 一つの設定を全デバイスで共有するのには向かない •Thing Groups attributes → AWS APIのリクエスト数制限がある •Parameter StoreにKV形式で設定を保存 •全デバイスが定期的にチェック
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    証明書ベースでセキュアAWSサービスを利用 Device AWS IoT credential provider IAM Role assumeRole IAM

    Policy •デバイス上のエージェントからAWSサービスへのアクセスが必要 •ECR / SSM / KMS •AWS IoT credential providerを使えばassumeRoleする事が可能 •AWS IoTで利用している証明書付きでHTTPエンドポイントにリクエスト •指定したのIAM Roleの権限を持つ一時クレデンシャルをもらえる •証明書以外の個別情報無し
22. 22.

    AWS Greengrass ?

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24. 24.

    AWS Greengrass 使わないの? 使いたい。

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    AWS Greengrass 僕らが使えない理由 •ローカルリソースアクセス機能が無かった •DL用途だと、GPUやカメラへのアクセスにアクセスしたい •re:Invent 2017後から使えるようになった •フレームワークまで含めた管理・デプロイをするのが難しい •DLフレームワーク・依存ライブラリも含めてデプロイしたい •DLフレームワークは依存するライブラリが多い(OpenCV/Boost/cuda/etc.)

    •それぞれバージョンアップが頻繁→アップデートにより環境がしばしば壊れる •Lambdaでデプロイできる最大容量は50MB •デプロイパッケージにライブラリ類を含めるのは現実的では無い
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    まとめ •エッジデバイス上で推論をするにはそれなりのツラミがある •AWSのサービスを組み合わせる事で管理を実現できる •AWS IoT •Amazon ECR •etc. •AWS Greengrassは多くのユースケースで有効

    •今後のアップデートに期待
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