JP2018206199A - 管理装置、管理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
前記生成部は、前記サブセットそれぞれのハッシュ値を要素とするデータ列を前記識別情報として生成してもよい。
前記管理装置は、ネットワークを介して他の装置から前記学習モデルの使用要求を受け付ける受付部と、前記ライセンス情報を参照して前記他の装置のユーザが前記学習モデルを使用可能か否かを判定する認証部と、前記ユーザが前記学習モデルを使用可能な場合、前記他の装置から取得した前記タスクを実行するためのデータに関する前記学習モデルの実行結果を出力する学習実行部と、をさらに備えてもよい。
前記対価算出部は、前記タスクを実行するための前記学習実行部の利用負荷に基づいて、前記ユーザに請求する請求額を算出してもよい。
前記対価算出部は、前記タスクを実行するための前記学習実行部の占有率に基づいて、前記ユーザに請求する請求額を算出してもよい。
図1は、本実施形態に係る管理装置1の概要を示す図である。管理装置1は、ニューラルネットワークの学習モデルの登録を受け付け、登録された学習モデルの使用を有償で受け付ける装置である。管理装置1は、LAN(Local Area Network)やインターネット等の通信ネットワークを介してコントリビュータ端末2及びユーザ端末3と通信可能に接続されている。
以下、管理装置1の構成について説明する。
図2は、本実施形態に係る管理装置1の構成を示す図である。
管理装置1は、記憶部11と、制御部12とを備える。
モデル登録部13は、コントリビュータが使用するコントリビュータ端末2から学習モデルの新規登録又は更新を受け付ける。図5は、本実施形態に係るモデル登録部13の構成を示す図である。図5に示すように、モデル登録部13は、取得部131と、分割部132と、第1ハッシュ生成部133と、量子化部134と、第2ハッシュ生成部135と、寄与率管理部136と、記憶制御部137とを備える。
説明を図2に戻す。ライセンス登録部14は、ユーザ端末3のユーザからライセンスの登録を受け付ける。例えば、ライセンス登録部14は、ユーザ端末3に、モデル名と、モデルIDと、説明文とを表示させ、ユーザが使用する学習モデルの選択を受け付ける。ここで、ライセンス登録部14は、例えば、学習モデルの全層数やラベルに基づいて、学習モデルのライセンス料を算出し、ユーザ端末3にライセンス料を表示してもよい。
使用受付部15は、通信ネットワークを介して他の装置としてのユーザ端末3から学習モデルの使用要求を受け付ける。具体的には、使用受付部15は、ユーザ端末3から、ユーザが使用する学習モデルのモデル名と、ユーザIDとを含む学習モデルの使用要求を受信することにより、学習モデルの使用要求を受け付ける。なお、本実施形態では、使用受付部15は、ユーザ端末3から学習モデルの使用要求を受け付けることとしたが、これに限らない。使用受付部15は、コントリビュータ端末2から使用要求を受け付けてもよい。
対価算出部18は、タスクを実行するための学習実行部17の利用態様に基づいて、ユーザに請求する請求額を算出する。例えば、対価算出部18は、タスクを実行するための学習実行部17の利用負荷に基づいて、ユーザに請求する請求額を算出する。ここで、学習実行部17の利用負荷は、ユーザが使用した学習モデルに基づくタスクを実行した際に、学習実行部17が費やした時間、すなわちCPU使用時間である。このようにすることで、管理装置1は、利用負荷という観点に基づいて請求額を公平に算出することができる。
続いて、管理装置1における処理の流れについて説明する。まず、学習モデルの登録又は更新に係る処理の流れについて説明する。図6は、本実施形態に係る学習モデルの登録又は更新に係る処理の流れを示すフローチャートである。
続いて、分割部132は、学習モデルを分割してサブセットを生成する(S20)。
続いて、量子化部134は、サブセットを量子化する(S40)。そして、第2ハッシュ生成部135は、量子化されたサブセットのハッシュ値を生成し、当該ハッシュ値に基づいて量子化後データ列を生成する(S50)。
続いて、記憶制御部137は、学習モデルを登録又は更新することにより、学習モデル情報を更新する(S70)。
続いて、学習モデルの使用及び報酬算出に係る処理の流れについて説明する。図7は、本実施形態に係る学習モデルの使用及び報酬算出に係る処理の流れを示すフローチャートである。
続いて、認証部16は、使用要求が受け付けられた学習モデルが使用可能か否かの認証を行う(S120)。
続いて、学習実行部17は、取得した入力データと、使用要求に対応する学習モデルとを使用したタスクを実行する(S140)。これにより、学習実行部17は、タスクの実行結果を取得する。
続いて、報酬算出部19は、使用した学習モデルに対応し、学習モデル情報に記憶されている寄与率に基づいて、各コントリビュータの対価の報酬を算出する(S160)。
以上のとおり、本実施形態に係る管理装置1は、1又は複数のコントリビュータが作成した学習モデルと、各コントリビュータの学習モデルの作成に関する寄与率とを関連付けて記憶し、ネットワークを介してユーザ端末3から学習モデルの使用要求を受け付け、ユーザ端末3による学習モデルの使用の見返りとして支払われた対価を、学習モデルに対応する寄与率に応じて各コントリビュータに分配する場合のそれぞれの報酬を算出する。
Claims (11)
- タスクを実現するための学習モデルを1又は複数のサブセットに分割する分割部と、
前記サブセットそれぞれのハッシュ値を生成して前記学習モデルを特定するための識別情報を生成する生成部と、
を備える管理装置。 - 前記学習モデルはニューラルネットワークを用いた学習によって生成された複数の層それぞれの重みであり、
前記分割部は、前記複数の層を分割して前記サブセットとする、
請求項1に記載の管理装置。 - 前記分割部は、前記学習モデルのラベルを含めて前記サブセットを生成する、
請求項1又は2に記載の管理装置。 - 前記生成部は、前記サブセットそれぞれのハッシュ値を要素とするデータ列を前記識別情報として生成する、
請求項1から3のいずれか一項に記載の管理装置。 - 生成した識別情報と、前記学習モデルを使用可能なユーザの識別情報とを関連付けたライセンス情報を記憶する記憶部、
をさらに備える、
請求項1から4のいずれか一項に記載の管理装置。 - ネットワークを介して他の装置から前記学習モデルの使用要求を受け付ける受付部と、
前記ライセンス情報を参照して前記他の装置のユーザが前記学習モデルを使用可能か否かを判定する認証部と、
前記ユーザが前記学習モデルを使用可能な場合、前記他の装置から取得した前記タスクを実行するためのデータに関する前記学習モデルの実行結果を出力する学習実行部と、
をさらに備える、
請求項5に記載の管理装置。 - 前記タスクを実行するための前記学習実行部の利用態様に基づいて、前記ユーザに請求する請求額を算出する対価算出部をさらに備える、
請求項6に記載の管理装置。 - 前記対価算出部は、前記タスクを実行するための前記学習実行部の利用負荷に基づいて、前記ユーザに請求する請求額を算出する、
請求項7に記載の管理装置。 - 前記対価算出部は、前記タスクを実行するための前記学習実行部の占有率に基づいて、前記ユーザに請求する請求額を算出する、
請求項7又は8に記載の管理装置。 - プロセッサが、
タスクを実現するための学習モデルを1又は複数のサブセットに分割するステップと、
前記サブセットそれぞれのハッシュ値を生成して前記学習モデルを特定するための識別情報を生成するステップと、
を実行する管理方法。 - コンピュータに、
タスクを実現するための学習モデルを1又は複数のサブセットに分割する機能と、
前記サブセットそれぞれのハッシュ値を生成して前記学習モデルを特定するための識別情報を生成する機能と、
を実現させるプログラム。
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