読了時間: 6分 | 公開日: 3月10日
AIスタック AIスタックとは
AIスタックとは、AIアプリケーションの構築、トレーニング、展開、管理を連携して行うツール、テクノロジー、フレームワークの集合を指します。データ処理や機械学習フレームワークからクラウド サービスやハードウェアインフラストラクチャまですべてを網羅し、デベロッパーや組織が AIソリューションを効果的に作成および拡張できるようにします。
AIスタック内の製品の例
TensorFlow – デベロッパーがディープラーニングモデルを構築およびトレーニングできるようにするオープンソースの機械学習フレームワーク。
AWS Sagemaker – Amazon Web Servicesが提供するクラウドサービスで、大規模な機械学習モデルの構築、トレーニング、展開のプロセスを簡素化します。
- AIスタックの概要
- インフラストラクチャレイヤー
- データ管理レイヤー
- 推論および展開レイヤー
- アプリケーションレイヤー
- HPEとのパートナーシップ
AIスタックには何が含まれるか
AIスタック内のさまざまなレイヤーの概要は次のとおりです。
- データの収集と準備:これがAIスタックの基盤となります。さまざまなソースからrawデータを収集し、それをクリーニング、整理し、AIモデルで使用できるように準備することが含まれます。このレイヤーのツールとプラットフォームは、データパイプラインの自動化とデータ品質の確保に役立ちます。
- データの保存と管理:このレイヤーは、大規模なデータセットの保存、整理、およびアクセシビリティを処理します。ここでのソリューションには、効率的なデータの取得と管理を可能にするデータベース、データレイク、クラウドストレージサービスが含まれることがよくあります。
- モデルの開発とトレーニング:このレイヤーでは、デベロッパーは機械学習フレームワークとライブラリを使用してAIモデルを作成およびトレーニングします。TensorFlowやPyTorchなどのこのカテゴリのツールを使用すると、データサイエンティストは構造化データと非構造化データを使用してモデルを実験、トレーニング、および微調整できます。
- モデルの展開と提供:このレイヤーでは、トレーニング済みのモデルを取得して本番環境に展開し、リアルタイムアプリケーションで使用できるようにします。ここでのプラットフォームとサービスは、AWS SagemakerやKubernete ベースのソリューションなどのモデルのスケーリング、監視、パフォーマンス管理に重点を置いています。
- インフラストラクチャとコンピューティング:AIスタックを動かすバックボーンです。インフラストラクチャとコンピューティングには、複雑なモデルのトレーニングやAIアプリケーションの大規模な実行に必要な計算能力を提供するハードウェア (GPU、TPUなど) とクラウド サービスが含まれます。
- 監視と最適化:モデルが本番環境に導入されると、このレイヤーによってモデルが効率的かつ一貫して実行されることが保証されます。監視ツールはメトリックを追跡し、異常を検出し、モデルの再トレーニングが必要な時期を特定します。また、最適化ソリューションは、リソースを調整し、モデルを微調整してパフォーマンスも最大限に高めます。
- ユーザーインターフェースと統合:最後のレイヤーはAIシステムがユーザーや他のビジネスシステムと接続する場所です。これには、AI出力を意思決定や運用に役立てるためにアクセス可能かつ実用的なものにするAPI、ダッシュボード、ソフトウェアツールが含まれます。
AIスタックの各レイヤーは、堅牢でスケーラブルなAIエコシステムの構築において重要な役割を果たし、企業がデータ収集からエンドユーザー統合までAIを効果的に活用できるようにします。各ステップで何が行われるかについて、さらに詳しく説明します。
AIスタックに必要なインフラストラクチャとは何ですか?
社内でAIモデルを実行するためのインフラストラクチャ層に習熟するには、企業はいくつかの重要な手順に従う必要があります。
社内AIインフラストラクチャのセットアップ:
- ハードウェアの取得:企業は、強力な計算能力を提供するProliantサーバーやCray製品などの高性能サーバーと処理装置に投資する必要があります。複雑なAIモデルのトレーニングと展開を加速するには、GPU (画像処理装置) や TPU (テンサー処理装置) も不可欠です。
- ストレージソリューション: AIモデルのトレーニングに必要な膨大な量のデータを処理するには、大規模なデータストレージが必要です。これには、データレイクまたは大容量で高速アクセスのストレージシステムの設定が含まれます。
- ネットワーク機能:ストレージとコンピューティングユニット間のシームレスなデータ転送を確保するには、強力で高速なネットワークインフラストラクチャが必要です。これにより、AIプロセスの効率と速度が維持されます。
- 電力および冷却システム:高性能ハードウェアは大量の電力を必要としますが、高熱を発生するため、企業にはオーバーヒートを防ぎ、一貫したパフォーマンスを確保するための信頼性の高い電源装置と高度な冷却システムが必要です。
- IT専門知識と管理:インフラストラクチャのセットアップ、管理、保守、トラブルシューティングの処理、パフォーマンスの最適化、セキュリティ対策の実装には、熟練したITチームが不可欠です。
- セキュリティプロトコル:機密データを保護し、安全な運用を維持することが最も重要です。企業は、ファイアウォール、暗号化、アクセス制御ポリシーなどの包括的なサイバーセキュリティ対策を実施する必要があります。
社内インフラストラクチャの代替:
社内インフラを構築および維持するための資本やリソースが不足している企業の場合、代替ソリューションとして次のようなものがあります。
- クラウドコンピューティング:
- クラウドAIサービス: Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform (GCP) などのプロバイダーは、スケーラブルなオンデマンドのコンピューティングリソースを提供しています。これらのサービスにより、企業は先行のインフラストラクチャ投資を必要とせずに、処理能力、ストレージ、AIツールをレンタルできます。
- 利点: スケーラビリティ、初期コストの削減、セットアップの容易さ、高度なAIサービスへのアクセス。
- 留意事項: 定期的な運用コスト、インターネット接続への依存、およびデータプライバシーに関する懸念。
- データセンタースペースのレンタル:
- コロケーションサービス: 企業はデータセンターのスペースを借りて、独自のサーバーやストレージ システムをホストできます。これにより、物理的な施設を構築したり維持したりすることなく、AIインフラストラクチャを管理できるようになります。
- 利点: データセンターが提供する電源、冷却、セキュリティ、信頼性の高いネットワーク接続にアクセスできます。
- 留意事項: サーバーを管理するためのハードウェアとIT専門知識への初期投資に加え、継続的なレンタル料とメンテナンス料が必要です。
それぞれのアプローチには独自の利点とトレードオフがあり、企業は社内インフラストラクチャ、クラウドコンピューティング、またはデータセンターレンタルソリューションのいずれかを選定する際に、予算、データプライバシー要件、およびスケーラビリティのニーズを評価する必要があります。
AIスタックにはどのようなデータ管理が必要か
AIスタックのデータ管理層で熟練度を達成するには、企業はデータの収集、整理、保存、処理のための堅牢なシステムの構築に重点を置く必要があります。これにより、AIモデルがトレーニングと推論のために高品質のデータにアクセスできるようになります。
社内データ管理の設定:
- 一元化データストレージ:企業には大量のデータを効率的に処理するシステムが必要です。HPE Ezmeral Data Fabricなどのソリューションを実装すると、シームレスなデータ ストレージ、アクセス、管理が可能になります。このプラットフォームは、スケーラブルなデータストレージを提供し、AIモデルのトレーニングと分析に使用できるデータの可用性と信頼性を保証します。
- データ統合とパイプライン:さまざまなソース (データベース、IoT デバイス、クラウド ストレージなど) からデータを取得できるデータ パイプラインを確立することが重要です。これにより、インフラストラクチャ全体でデータをシームレスに処理および移動できるようになります。HPE Ezmeral Data Fabricは、ハイブリッド環境全体で統合されたデータアクセスを可能にするデータ統合機能をサポートします。
- データ処理ツール:データをクリーニング、正規化、フォーマットすることで AIモデル向けにデータを準備するのに役立ちます。たとえば、Apache SparkとHadoopは、大規模データセットの分散処理を可能にする人気のオープンソースデータ処理フレームワークです。
- データセキュリティとコンプライアンス:規制の強化に合わせて、企業はデータ管理システムがデータプライバシー法 (GDPR、CCPAなど) に準拠していることを確認する必要があります。機密情報を保護するために、データ暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を統合する必要があります。
- スケーラビリティとパフォーマンス:データレイヤーは、データのニーズの増大に応じて拡張できることを求められます。HPEデータソリューションはビジネス要件に合わせて拡張できるように設計されていますが、Databricks (Apache Spark上に構築) などの代替テクノロジーもスケーラブルなデータ処理および機械学習機能を提供します。
データ管理レイヤーの代替:
社内でデータ管理を行うことができない、または望まない企業向けには、クラウドベースおよびサードパーティのソリューションが利用可能です。
- クラウドデータ管理サービス:
- Amazon S3& AWS Glue: スケーラブルなクラウドストレージとデータ統合ツールを提供し、効率的なデータの収集、準備、管理を可能にするサービスです。
- Microsoft Azure Data Lake Storage: 高い可用性と、データの処理および分析のための他のAzureサービスとの統合を備えた、安全でスケーラブルなデータ レイクソリューションを提供します。
- Google Cloud BigQuery: リアルタイムデータ分析をサポートし、さまざまなGoogle Cloud AIツールと適切に統合される、完全に管理されたデータウェアハウス。
- サードパーティのデータ管理プラットフォーム:
- Snowflake: リアルタイムのデータ共有とスケーリング機能を提供するデータウェアハウスソリューションであり、組織全体でビッグデータを管理するための強力なオプションとなります。
- Cloudera Data Platform: ビッグデータソリューションに重点を置いたデータエンジニアリング、データウェアハウス、機械学習サービスを提供するハイブリッドマルチクラウドデータプラットフォームです。
ハイブリッドソリューション:
HPE Ezmeral Data Fabricは、ハイブリッドアプローチのためにクラウドソリューションと組み合わせることができ、企業は必要に応じてクラウドリソースを活用しながら一部のデータを社内で管理する柔軟性が得られます。これにより、大規模なAIプロジェクトのコストとパフォーマンスの両方を最適化できます。
IT意思決定者および経営幹部向けの重要なポイント:
- データの信頼性:データ管理ソリューションが継続的なAI運用をサポートするために、必ず高い信頼性と可用性を提供すること。
- コスト管理:ストレージ、処理、コンプライアンスなど、社内とクラウドベースのデータ管理の長期的なコストを評価します。
- 統合機能:生産性と効率性を最大限に高めるために、既存のITインフラストラクチャやAIツールと簡単に統合できるソリューションを選択します。
HPE Ezmeral Data Fabricなどのソリューションを使用し、SnowflakeやDatabricksなどの補完的または代替的な製品を検討することで、企業は特定のAI要件に合わせてカスタマイズされた強力でスケーラブルなデータ管理レイヤーを構築できます。
推論および展開レイヤーに求められること
AIスタックの推論および展開レイヤーで習熟するために、企業には、AIモデルが展開され、リアルタイムで最適に実行されることを保証する効率的なセットアップが必要です。このレイヤーでは、トレーニング済みのモデルがアプリケーションに統合され、予測や意思決定に使用され、エンドユーザーのインタラクションやビジネスプロセスに影響を与えます。
社内推論および展開のセットアップ:
- 高性能サーバー: AIモデルを効果的に実行および展開するには、企業にはリアルタイム推論の計算要求に対応できる強力なサーバーが必要です。HPE ProLiant Serversおよびその他のHPEサーバーは、信頼性、拡張性、および高性能を備えたハードウェアを提供する理想的なソリューションです。こうしたサーバーはAIワークロード向けに最適化されており、複雑なモデルの導入に必要な膨大な処理を処理できるため、低レイテンシの予測が確実になります。
- スケーラブルな展開フレームワーク:さまざまな環境 (オンプレミス、クラウド、エッジなど) にモデルを展開できる能力を確保することが重要です。HPEインフラストラクチャは、KubernetesやDockerなどのコンテナ化およびオーケストレーションツールをサポートし、モデル展開のシームレスなスケーリングと管理を可能にします。
- 負荷分散と高可用性:サービスの信頼性を維持するために、負荷分散により、AIアプリケーションは推論要求を複数のサーバーに分散します。HPE ProLiant Serversがサポートする高可用性構成により、サービスのダウンタイムを防ぎ、AIアプリケーションのスムーズな実行を維持できます。
- 監視とパフォーマンス管理:推論の精度と効率性を維持するには、展開されたモデルを継続的に監視することが重要です。HPEサーバーには、パフォーマンス測定基準を追跡し、異常を検出し、リソース使用率を最適化するのに役立つ内蔵型管理ツールが付属しています。さらに、PrometheusやGrafanaなどのAI固有の監視ツールを統合して、包括的な監視を行うこともできます。
- セキュリティとコンプライアンス:展開レイヤーには、データとモデルの整合性を保護するための強力なセキュリティ プロトコルが必要です。HPEサーバーは、暗号化されたデータ転送やロールベースのアクセス制御などのエンタープライズグレードのセキュリティ機能を提供し、展開されたAIモデルが業界標準と規制に準拠していることを保証します。
推論および展開レイヤーの代替案:
モデルの推論と展開にクラウドベースまたはアウトソーシングのソリューションを希望する企業には、いくつかのオプションがあります。
- クラウドベースの推論ソリューション:
- AWS Sagemaker Inference: 低レイテンシーのエンドポイントでモデルを展開するためのスケーラブルなインフラストラクチャを提供し、企業が事前に構築されたサービスとツールを活用してシームレスな統合を実現できるようにします。
- Google Cloud AI Platform Prediction: トレーニング済みのモデルを展開するためのサーバーレスオプションを提供し、高いパフォーマンスを確保しながら、需要に応じてスケールアップまたはダウンすることが容易になります。
- Azure Machine Learningマネージドエンドポイント: 組み込みのスケーリング、監視、ガバナンス機能を使用して、モデルを迅速かつ安全に展開できます。
- マネージド推論プラットフォーム:
- NVIDIA Triton Inference Server: AIモデルの導入を簡素化しGPUとCPUのパフォーマンスを最適化するオープンソースソリューションです。複数のモデルとフレームワークをサポートし、展開戦略の柔軟性を高めます。
- MLflow: モデルの展開、バージョン管理、追跡など、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルを管理するプラットフォーム。HPEサーバーと統合して、運用を効率化できます。
- エッジ展開ソリューション
- HPE Edgelineコンバージドエッジシステム: エッジにAIモデルを展開しようとしている企業向けに、HPE Edgelineシステムはエッジで強力なコンピューティングを提供し、IoTや自律システムなどのリアルタイムアプリケーションのレイテンシを削減し、応答時間を改善します。
- TensorFlow Lite: モバイルデバイスやエッジデバイスにAIモデルを展開するために最適化されており、デバイス上で直接AI機能を有効にして推論を高速化し、集中型インフラストラクチャへの依存を軽減します。
IT意思決定者および経営幹部向けの重要なポイント:
- レイテンシとパフォーマンス:推論設定がリアルタイム処理のニーズに対応できることを確認します。HPE ProLiant Serversは、高パフォーマンス要件を満たすパワーを発揮します。
- スケーラビリティ:組織の現在のインフラストラクチャが推論需要の増加に対応できるようにスケーリング可能かどうか、またはクラウドベースのソリューションが成長にとってより実用的かどうかを検討してください。
- セキュリティ: 展開環境が必要なデータ保護およびコンプライアンス標準を満たしていることを確認します。
- エッジ機能:迅速な応答と低レイテンシが求められるユースケースでは、HPE Edgelineまたは同様のシステムを使用してエッジにモデルを展開することが戦略に合致するかどうかを評価します。
HPE ProLiant Serversまたはその他のHPEサーバーを使用することで、企業は、シンプルなモデルホスティングから高度な分散展開まで、幅広いAIアプリケーションをサポートする、堅牢で安全かつスケーラブルな推論および展開環境を構築できます。
アプリケーションレイヤーに必要なもの
AIスタックのアプリケーションレイヤーで熟練度目標を達成するため、企業はAI機能を自社の製品やサービスにシームレスに統合できるソリューションを必要としています。このレイヤーはAIのユーザー向け側であり、モデルからの出力が実用的な分析情報、ユーザーインタラクション、またはエンドユーザーに価値を提供する自動化されたプロセスに変換されます。
社内アプリケーションレイヤーのセットアップ:
- カスタムAIソリューションと開発:アプリケーション層では、AIモデルのパワーを活用するカスタムアプリケーションの開発が行われます。HPEのGen AI実装サービスは、生成AIモデルやその他の高度なAI機能をアプリケーションに統合するために必要な専門知識とリソースを企業に提供します。これらのサービスは、AI実装を特定のビジネスニーズに合わせてカスタマイズするのに役立ち、ソリューションが強力であるだけでなく、ビジネス目標にも合致していることを保証します。
- ユーザーインターフェース (UI) とユーザーエクスペリエンス (UX): AIアプリケーションを効果的にするには、エンドユーザーがAI出力と簡単に対話できる直感的なインターフェースが必要です。開発チームは、AIの分析情報を実用的な形式で表示するダッシュボード、Webアプリケーション、モバイルアプリを構築できます。HPEのAIサービスには、スムーズなユーザーインタラクションを促進し、AI主導の有益な情報の有効性を最大限に高めるインターフェイスの設計に関するコンサルティングとサポートが含まれます。
- 統合用API:企業は多くの場合、APIを使用してAI機能を既存のシステムやワークフローに統合します。HPEのAIサービスは、シームレスな統合のためのカスタムAPIの作成を支援し、AIモデルが他のエンタープライズソフトウェアやデータプラットフォームと通信できるようにします。
- AI主導の自動化:ビジネスプロセスの自動化は、アプリケーションレイヤーの主な用途です。HPEのAIソリューションを活用すると、反復的なタスクを自動化し、運用を最適化し、意思決定プロセスを改善するアプリケーションを構築できます。これには、顧客サービスチャットボットから自動不正検出システムまで、あらゆるものが含まれます。
- カスタマイズとパーソナライズ:このレイヤーの AI アプリケーションは、多くの場合、カスタマイズされた推奨事項、動的コンテンツ、適応性ユーザーインターフェイスの提供など、ユーザーエクスペリエンスのパーソナライズに重点を置いています。企業は、HPE Gen AI実装サービスと連携することで、パーソナライズされたAI主導のインタラクションを可能にするアプリケーションを構築および展開できます。
- アプリケーションレイヤーの代替:
AI機能を強化するためのサードパーティソリューションや追加のツールを探している企業には、次のオプションは要注目です。
AI搭載のSaaSプラットフォーム:
- Salesforce Einstein:顧客関係管理 (CRM) ツール内にAI機能を統合し、予測分析、顧客の有益な情報、自動化されたワークフローを提供します。
- IBM Watson AI Services:自然言語処理 (NLP) から機械学習まで、幅広いAI機能を提供し、企業向けアプリケーションに統合してユーザーエクスペリエンスを向上させ、運用を効率化できます。
AIアプリケーションフレームワーク:
- Microsoft Azure Cognitive Services:企業がコンピュータービジョン、音声認識、言語理解などのAI機能をアプリケーションに組み込むことを可能にする一連のAPIとツールを提供します。
- Google Cloud AI:会話型AIインターフェイスを構築するためのDialogflowなどの事前トレーニング済みモデルとツールに加え、ビジョン、翻訳、データ分析用のAPIも提供します。
ノーコードおよびローコードのAIプラットフォーム:
- データロボット:組織が大規模なコーディング不要でAI アプリケーションを構築および展開できるようになり、よってビジネス ユーザーはAIをより利用しやすくなり、市場投入までの時間が短縮されます。
- H2O.ai:最小限のコーディングでAIアプリケーションの迅速な開発と展開をサポートするプラットフォームであり、AIを簡単に統合する方法を求めている企業に最適です。
IT意思決定者および経営幹部向けの重要なポイント:
- 市場投入までの時間: HPEのGen AI実装サービスは、AIを活用したアプリケーションの開発と展開を迅速化し、企業がより早く競争優位性を獲得できるようにします。
- スケーラビリティとカスタマイズ:選択したAIソリューションが、ビジネス ニーズの変化に合わせて拡張および適応できる柔軟性を備えていることを確認します。
- 統合機能AI ソリューションが既存のエンタープライズ システムとスムーズに統合され、統合されたテクノロジースタックを実現できるかどうかを評価します。
- ユーザー中心の設計:ユーザ エクスペリエンスを考慮してAIアプリケーションを設計し、採用と有効性を高めるのに役立つツールとサービスを優先します。
HPEのGen AI実装サービスやその他のHPE AIソリューションを活用することで、企業はAIモデルの力を最大限に活用する堅牢なアプリケーションを作成できます。こうしたサービスを利用すると、影響力のある結果が生まれ、戦略目標を推進するAIアプリケーションの開発、展開、保守のプロセスを通じて企業を導きます。
HPEとのパートナーシップ
HPEでビジネス向けAIスタックを開始しましょう。当社には、AIの優位性を生み出し、目的を実現するためのさまざまな製品とサービスがあります。
HPE AI Solutions: AIはあらゆる場所で活用され、あらゆる産業に変革をもたらし、無限の可能性を開きます。AIは、疑問を発見に、有益な情報をアクションに、想像を現実に変えることができます。
AIプロジェクトを前へ進めて発展させる準備は万全に整っていますか。HPEのAIソリューションを利用して、AIを活用したビジネスへの変革を推進し、複雑な問題や膨大なデータセットに容易に対処できるように準備を整えることができます。
HPE Private Cloud AI: エンドツーエンドのライフサイクルソフトウェアプラットフォームにより、データを自社で保持してセキュリティを維持したままで、高速なインフラストラクチャ構成の簡素化と、パブリッククラウドがもたらすスピードと拡張性が実現します。拡張性に優れた事前検証済みのAIに最適化され隅々まで高速化されたプライベートクラウドを使用すれば、AIチームとITチームは、コストと財務リスクの管理を維持しながら、AIモデルと開発ツールから成る充実したエコシステムにより、AIプロジェクトを自由に試行および拡張することができます。
HPE Cray Supercomputing: HPEの包括的なソリューションポートフォリオにより、効率を向上させ、HPCおよびAI/MLワークロードをスーパーコンピューティングのスピードで高速化します。
