Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
RustとPyTorchで作る推論サーバー
Search
Yudai Hayashi
November 19, 2024
12
7.2k
RustとPyTorchで作る推論サーバー
UV Study : Rust LT会で発表した内容になります
https://uniquevision.connpass.com/event/335781/
Yudai Hayashi
November 19, 2024
Tweet
Share
More Decks by Yudai Hayashi
See All by Yudai Hayashi
MCP Clientを活用するための設計と実装上の工夫
yudai00
1
930
人とシゴトのマッチングを実現するための機械学習技術
yudai00
1
18
MCPを理解する
yudai00
16
11k
データバリデーションによるFeature Storeデータ品質の担保
yudai00
1
110
「仮説行動」で学んだ、仮説を深め ていくための方法
yudai00
7
1.8k
相互推薦システムでのPseudo Label を活用したマッチ予測精度向上の取り組み
yudai00
1
840
Wantedly Visitにおけるフリーワード検索時の推薦のオンライン化事例紹介
yudai00
1
230
BigQueryで作る簡単なFeature Store
yudai00
2
380
プロダクトのコードをPandasからPolarsへ書き換えた話
yudai00
8
3.7k
Featured
See All Featured
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
123
52k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
8
770
Side Projects
sachag
454
42k
Visualization
eitanlees
146
16k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
6
670
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
81
9k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
76
5.8k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
46
14k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
24
1.7k
The Invisible Side of Design
smashingmag
299
50k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
39
1.8k
Making Projects Easy
brettharned
116
6.2k
Transcript
© 2024 Wantedly, Inc. RustとPyTorchで作る推論サーバー UV Study: Rust LT会 Nov.
19 2024 - Yudai Hayashi
© 2024 Wantedly, Inc. INTERNAL ONLY 自己紹介 林 悠大 • 経歴:
◦ 東京大学工学系研究科でPh.D取得 ◦ 2022年にウォンテッドリーにデータ サイエンティストとして新卒入社。 推薦システムの開発を行う • X: @python_walker • Rust初心者
© 2024 Wantedly, Inc. INTERNAL ONLY なぜデータサイエンティストがRustの話をする?
© 2024 Wantedly, Inc. INTERNAL ONLY PythonコミュニティーにとってのRust 色々なRustで書かれたライブラリやツールが広くPythonで使われるようになってきている https://github.com/pola-rs/polars https://docs.astral.sh/uv/
https://docs.astral.sh/ruff/ • Polars ◦ 構造化データを扱うためのライブラリ • Ruff ◦ linter & code formatter • uv ◦ パッケージマネージャー Rustで書かれた高機能かつ高速なツール がどんどん登場している
© 2024 Wantedly, Inc. INTERNAL ONLY RustとPythonの親和性 RustとPythonは親和性が高い(と自分は思っている) PyO3を使ってpythonでも使える ようなバインディングを生成、
matrurinを使ってbuild→pypiにパ ブリッシュ… みたいなことが簡単にできる RustとPythonを使って機械学習モデルのサービングはどれくらい簡単にできるのだろう?
© 2024 Wantedly, Inc. INTERNAL ONLY 作ったもの Request Response Data
Model file Train Model Serve Model モデルの学習はPython側で行い、モデルを使った推論をRustで行う構成
© 2024 Wantedly, Inc. INTERNAL ONLY 使うライブラリ コードはREADMEから抜粋 • tch-rsを使ってRust側からPyTorchのモデルを利用
• PythonのPyTorchを似たような使用感 • libtorchを入れてパスを通せば使えるようになる ◦ 自分はDockerコンテナ内で “system-wide libtorch” を入れて動かして いたが、Python側で入れたPytorchを利用することもできるらしい
© 2024 Wantedly, Inc. INTERNAL ONLY モデルの学習とtch-rsでの利用 Python側 Rust側 学習したモデルはJITコ
ンパイル テンソルにしてモデルに入力
© 2024 Wantedly, Inc. INTERNAL ONLY モデルの学習とtch-rsでの利用 Python側 Rust側 学習したモデルはJIT
コンパイル 出力は後段で 扱いやすいよ うにベクトル などに変換
© 2024 Wantedly, Inc. INTERNAL ONLY 実験結果 実行環境 レスポンスタイム Rust
(actix-web) 1.75 ms Python (FastAPI) 2.87 ms curl -w “${time_total} ...” で実行時間を計測 Rustのサーバーの方が40 %高速! → 入力データの前処理の部分で差がついた と考えられる パフォーマンス 感じた課題 入力値の前処理では、ちゃんとした変換処 理を書くにはPython側からパラメーター を伝搬させる方法を考える必要がありそう
© 2024 Wantedly, Inc. INTERNAL ONLY まとめ GitHub https://github.com/Hayashi-Yudai/rust-inference-server •
RustでPyTorchのモデルをロードして推論する方法を紹介 • Rustで推論からレスポンスまで返すことで、Pythonで書いた 時よりも40 %の性能改善を実現できる • モデルに入力する前のデータの処理は、現状Rust側では実装 コストが高い部分もありそう