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確率的プログラミング言語のPyro、LF Deep Learningの最新プロジェクトに

By 2019-02-212月 25th, 2019Press Release

UberによりコントリビュートされたPyroがフレキシブルかつ表現的な深層確率モデリングを可能に

2019年2月21日サンフランシスコ発 – Linux Foundation 傘下で人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、ディープラーニング (DL) 分野のオープンソースイノベーションを支援し維持する LF  Deep Learning Foundation（LF DL）は、Uberが開始したPyroプロジェクトがLF DLの最新インキュベーションプロジェクトになったことを発表しました。PyTorchフレームワーク上に構築されたPyroは深層確率プログラミングのフレームワークです。Pyroを使用すると、AIモデルの大規模な調査が容易になり、ディープ ラーニング モデルの開発とテストを迅速かつシームレスに行うことができます。これは、昨年12月のHorovodの発表に続き、LF DLがUberからコントリビューションを受ける2番目のプロジェクトです。

Pyroは、Siemens、IBM、Uberなどの大企業、Noodle.AIなどのスタートアップ企業、さらにハーバード大学、マサチューセッツ工科大学、スタンフォード大学、オックスフォード大学、ケンブリッジ大学、ブロード研究所などで使用されています。Uberは、センサー フュージョン、時系列予測、広告キャンペーンの最適化、画像の深層理解のためのデータ拡張で発生するさまざまな問題をPyroで解決しています。

Pyroは、財政面および知識面でのリソース、インフラストラクチャ、マーケティング、リサーチ、クリエイティブなサービス、イベントのサポートなどを提供するLF DLの5番目のプロジェクトです。この充実したニュートラルな環境では、オープンソース コミュニティの他のコントリビューターに広く協力を呼びかけることで、Acumos AIプロジェクト、Angelプロジェクト、EDLプロジェクト、Horovodを含むプロジェクトの急速な進歩を促進します。

LF DLのエグゼクティブ ディレクターであるIbrahim Haddadは、次のように述べています。

「LF Deep Learning Foundationは、Pyroが私たちのプロジェクトに加わることを心から歓迎します。本日のUberによるプロジェクトへのコントリビューションの発表により、AI、機械学習、ディープ ラーニングの包括的なエコシステムを構築するという目標にさらに近づきました。コミュニティが発展し、予測などさまざまな機能のさらなる発展がPyroによってもたらされることを期待しています」

Pyroは、以下の4つの指針に基づき設計されています。

  • 一般性：すべての計算可能な確率分布を表現する。
  • 拡張性：大規模なデータセットも小さいオーバーヘッドで扱うことができる。
  • 最小：少数の強力で部品化された抽象によって実装される。
  • 柔軟性：必要に応じて常に自動化と制御が可能。

Uber AI Labsの責任者であるZoubin Ghahramani氏は、次のように述べています。

「PyroはもともとUber AI Labsで作成され、産業界と学会の両方のAI専門家に、より高速でシームレスな深層確率プログラミングを提供することを目的としていました。PyroがLF DLポートフォリオに組み入れられたことで、世界中の研究者が多くの機会を得て、ディープ ラーニングとベイジアン モデリングが利用しやすくなることを期待しています」

Pyroは、LF DLプロジェクトである Acumos (プラットフォーム、オープンソースAIフレームワーク)、Angel (パラメータ サーバーを基盤にした高性能分散マシン ラーニング プラットフォーム)、EDL (クラウド サービス プロバイダーがディープ ラーニング フレームワークを用いてクラスター クラウド サービスを構築するのを支援するために設計されたエラスティック ディープ ラーニング フレームワーク) およびHorovod（TensorFlow、Keras、PyTorch対応の分散トレーニング フレームワーク）に加わります。

Pyroについて
Pyroは、確率モデリングと推論のための言語として使用できます。また、確率的変分推論とハミルトン モンテカルロ法を含む、テスト済みの推論アルゴリズムをスケーラブルに実装します。このプロジェクトは、ベイジアン ニューラル ネットやAmortized Bayesian Inferenceといった深層ベイジアン モデルの調査のためのプラットフォームとしてUber AI Labsで開発されました。現在、このプロジェクトは、50人のコミッターから約1,500のコミットを受けており、MITがそのライセンスを所有しています。 Pyroの詳細については、Uberエンジニアリング ブログを参照してください。 また、Uberは最近Linux Foundationのゴールド メンバーとなり、Jaeger（オープンソースの分散トレーシング システム）をCloud Native Computing Foundationに提供しました。

その他のリソース

LF Deep Learningについて
LF Deep Learning FoundationはLinux Foundationのプロジェクトの1つで、人工知能、機械学習、ディープ ラーニングのオープンソースなプロジェクトの成長を促進および維持することを目的としています。プロジェクトのLF DLポートフォリオでは、人工知能（AI）、機械学習（ML）、ディープ ラーニング（DL）に重点が置かれています。LF Deep Learningは、世界屈指の技術を持つ複数の企業の支援を受けています。これは、AI、DL、およびMLのイノベーションを前進させる、調和とエコシステム実現のためのニュートラルなスペースです。LF Deep Learning Foundationに参加する方法については、https://www.deeplearningfoundation.orgを参照してください。

Linux Foundationについて
2000年に設立されたLinux Foundationは、1,000を超えるメンバーにサポートされており、オープンソース ソフトウェア、オープン スタンダード、オープン データ、およびオープン ハードウェアに関するコラボレーションにおいて世界をリードしています。Linux、Kubernetes、Node.jsをはじめとするLinux Foundationのプロジェクトは、世界のインフラに必要不可欠な存在です。Linux Foundationは、ベスト プラクティスを活用し、貢献者、ユーザー、およびソリューション プロバイダーのニーズに対応することにより、サステナブルなオープン コラボレーション モデルを生み出しています。詳細については、linuxfoundation.orgをご覧ください。

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