Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
RustとCADDi AI LabとML
Search
vaaaaanquish
June 10, 2022
Technology
1
950
RustとCADDi AI LabとML
Rust、何もわからない... #2
https://estie.connpass.com/event/246429/
登壇資料です
vaaaaanquish
June 10, 2022
Tweet
Share
More Decks by vaaaaanquish
See All by vaaaaanquish
エムスリー流!難読クイズを作ってPythonの深淵に触れるコツ! - 技育CAMPアカデミア
vaaaaanquish
0
150
pandasはPolarsに性能面で追いつき追い越せるのか
vaaaaanquish
6
5.4k
Pythonのパッケージ管理の中級者の壁を超える stapy#98
vaaaaanquish
18
20k
Tech LT #4 人を選ぶ技術
vaaaaanquish
3
4.1k
CADDi AI LabにおけるマネージドなMLOps
vaaaaanquish
2
3.4k
機械学習OSSの変遷と未来
vaaaaanquish
2
3.8k
文字列(ダジャレを言いシャレ)
vaaaaanquish
1
15k
xonshとかいうshellの話
vaaaaanquish
1
1.8k
gokartの運用と課題について
vaaaaanquish
5
13k
Other Decks in Technology
See All in Technology
ONNX推論クレートの比較と実装奮闘記
emergent
0
290
Remix SPAモードのファイルベースルーティングで進めるフロントエンド構築
ryochike
0
160
開発者向けツールを魔改造してセキュリティ診断ツールを作っている話 - 第1回 セキュリティ若手の会 LT
pizzacat83
0
370
ドメインロジックで考えるテスタビリティ
leveragestech
1
270
MySQL 8.0 から PostgreSQL 16 への移行と RLS 導入までの道のりと学び
baseballyama
0
800
高品質と高スピードを両立させるソフトウェアQA/Software QA that Supports Agility and Quality
goyoki
8
1.3k
クラウドネイティブへの小さな一歩!既存VMからコンテナまで、KubeVirtが実現する『無理しないペースの移行』とは!?
tsukaman
0
110
MediaPipe と ML Kit ってどう ちがうの? / What is the difference between MediaPipe and ML Kit?
yanzm
0
500
【AWS re:Invent 2024】Amazon Bedrock アップデート総まとめ
minorun365
PRO
6
340
GAS × Discord bot × Gemini で作ったさいきょーの情報収集ツール
ysknsid25
1
720
PostgreSQL Conference Japan 2024 A4 Comparison of column-oriented access methods
nori_shinoda
0
130
多様なロール経験が導いたエンジニアキャリアのナビゲーション
coconala_engineer
1
140
Featured
See All Featured
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
126
18k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
459
33k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
111
49k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
48
2.1k
Practical Orchestrator
shlominoach
186
10k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
26
1.4k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
693
190k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
73
5.4k
Building Your Own Lightsaber
phodgson
103
6.1k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
48k
Visualization
eitanlees
145
15k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
0
18
Transcript
RustとCADDi AI LabとML Rust、何もわからない... #2 2022/05/19 CADDi AI Lab Tech
Lead Shunsuke Kawai
I AM • CADDi, inc. AI Lab Tech Lead M3,
inc. Engineering Fellow Developers Guild Bolder’s Owner • OSS • XGBoost、LightGBM、Rust wrapper • gokart • xonsh Shunsuke Kawai (@vaaaaanquish)
AGENDA 1. CADDi AI LabでのRust 2. RustとCV/ML 3. まとめ
CADDi AI Lab × Rust
CADDi, inc. • Webアプリケーション開発 async-graphql, axum, diesel, tonic ...etc •
アルゴリズム開発 tract-onnx, rayon, tokio, wasm-bindgen ...etc • speakerdeckをチェック! https://caddi.connpass.com/event/239652/ https://caddi.connpass.com/event/243143/
WHY CADDi AI Lab × Rust • 図面における画像処理 • 2Dでも非常に大きい
A1,2サイズも、8000*6000pxとか • 非常にスパース • 速度、並列化、計算量意識がMust • 情報が潰れないよう捜査、ベクタライズ • 3Dデータについては言わずもがな
MEMBERS PdM/EM ex-PFN, NTT, Venture CTO DataEng ex-Yahoo! DataAnalyst AlgorithmEng
2D/3D Image Processing AtCoder Ranker MLEng ex-DeNA, M3, Mackinsey Kaggle Master Grand Master
from: Tech Talk slide for external audiences https://speakerdeck.com/caddi_eng/deiputoarugogatatuguwozu-mu-kiyadeitu-mian-jie-xi-falsetekufalserozinipo-ru-caddi Deep Learning
CASE: Image Processing to DNN • 図面を捜査し”矢印”候補を検出する • precisionが高くなるよう調整 • DeepLearningモデルでの0/1判定へ • Rustでの実現 • Pythonで学習したモデルをONNX形式へ • tract-ONNXでの推論 • rayonで全体を並列化
CASE • 他にもCASE色々 • nalgebra等を用いた画像処理アルゴリズム • Next.js, wasm-bindgenを利用したアノテーションツール、Viwer • CLIツール
• tokio APIサーバ 「はじめてのディープラーニング」をモブプロでRustで再実装してみたり 言語としてMLE/DEも学ぶ環境を用意している
RustとML
AWESOME RUST MACHINE LEARNING • Rustにおける機械学習モデルや画像処理、 自然言語処理に関する実装、論文、ブログ をまとめたrepogitory • 470starくらい
• 応用事例は大体書いてあると思う https://github.com/vaaaaanquish/Awesome-Rust-MachineLearning
VOGUE • CV、NLP、検索エンジンが盛り上がっている • CV/MLは大きくDeep Learningの流行が続く • tch-rs, tensorflow/rust •
推論系のフレームワーク開発が継続/活発 • tract, orkhon, wonnx, onnxruntime-rs • こと”学習”においてはDeep Learning周辺の多くがPythonないし Pythonをターゲットにしたツール(DNNフレームワーク, GPU回り, ...) • C/C++、OpenCL、OpenGLがあり学習面では恩恵を受けづらい • 推論の高速化、省メモリ化、wasmによるプラットフォームの拡大
HOW • 独自のモデルファイル形式を通す • tch-rs • tensorflow/rust • ONNXを介す •
ONNX: Microsoft、Facebookが提案した DeepLearningモデル用の ファイルフォーマット及び周辺ツール • CADDiでも利用 (tract-ONNX) https://vaaaaaanquish.hatenablog.com/entry/2021/09/07/141531 https://github.com/dskkato/rust-machine-learning-api-example
ONNX in Rust • tract ◦ CPUに特化したONNXでの推論フレームワーク群 ◦ 独自のNNEF拡張な中間表現であるtract-oplを定義 ▪
trainingに関連する機能の削除 (decluttering) ▪ scan operatorによるユニットの繰り返し処理の削減 • orkhon ◦ ONNX or PythonランタイムをPyO3経由で叩く形式をサポートした推論フレームワーク ◦ tract, rayonにより高速な推論を実現 • onnxruntime-rs ◦ microsoft/onnxruntimeのrust wrapper ◦ Multi platform、WebGLによるGPU上での推論 • wonnx ◦ GPUをターゲットにしたPure RustなONNX推論ランタイム ◦ Vulkan/Metal/DX12を利用して各PlatformのGPU上で推論 https://github.com/sonos/tract https://www.reddit.com/r/rust/comments/s0vi54/ wonnx_deep_learning_on_webgpu_using_the_onnx/
tract / wonnx tract wonnx
まとめ
SUMMARY • CADDi AI Labが今面白い • Rust x MLの活用事例の多くが推論に寄っている •
ONNX関連のツールを紹介 .o0(rust wasmでwebGL CAD作る実験を個人的にしてるので、そこに載ると面白いだろうなあ…誰か手伝ってくれないかなあ…)
~ 未来を作ろう ~ Twitterを今すぐフォロー!