JP2020528588A - オンデバイス機械学習プラットフォーム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本開示の実施形態例に係るオンデバイス機械学習プラットフォーム122を含むコンピューティングデバイス例102のブロック図を示す。
class Learning {
...
static CollectionClient getCollectionClient(CollectionOptions options);
...
}
interface CollectionClient {
Task<Void> add(Example example);
Task<Void> clear();
}
class Learning {
...
static TrainerClient getTrainerClient(TrainerOptions options);
...
}
interface TrainerClient {
Task<Void> start(@Schedule int schedule);
Task<Void> stop();
}
class Learning {
...
static PredictorClient getPredictorClient(PredictorOptions options);
...
}
interface PredictorClient {
Task<PredictionResult> predictRank(Example example, Map<String, Example> candidates);
}
class MyLearningConfig {
static final ExampleCollectionOptions COLLECTION_OPTIONS =
ExampleCollectionOptions.create("myCollection)
.setTimeToLive(TimeUnit.DAYS.toMillis(7))
.addContext(ContextType.USER_LOCATION);
static final TrainerOptions TRAINER_OPTIONS =
TrainerOptions.create("myTrainer")
.setCollectionName(COLLECTION_OPTIONS.getCollectionName())
.setPersonalized(
"mrepo://myApp/training_plan",
"mrepo://myApp/initial_params",
"file:trained_params");
static final PredictorOptions PREDICTOR_OPTIONS =
PredictorOptions.create("myPredictor")
.setRanking(
"mrepo://myApp/prediction_plan",
TRAINER_OPTIONS.getTrainedParamsUri())
.addContext(ContextType.USER_LOCATION);
}
ExampleCollectionClient collection =
Learning.getExampleCollectionClient(COLLECTION_OPTIONS);
...
void onSomeEvent(SomeEvent event) {
collection.add(eventToExample(event));
}
void onCreated() {
TrainerClient trainer = Learning.getTrainerClient(TRAINER_OPTIONS);
trainer.start(Schedule.CONTINUOUSLY);
}
PredictorClient predictor = Learning.getPredictorClient(PREDICTOR_OPTIONS);
...
SomeEvent predict(SomeEvent event, Map<String, SomeEvent> candidates) {
PredictionResult result = predictor.predictRank(eventToExample(event), candsToExample(candidates));
if (result.notAvailable()) {
//これは、アーチファクトが訓練によりダウンロードされること、または計算されることが未だ行われていない場合に起こる可能性がある。
Log.warn(「予測がまだ利用可能でない、デフォルトを使用」)
return candidates.iterator().next();
}
return candidates.get(result.getKeys()[0]);
}
1.事例が事例集合へ記憶される前。注入されるコンテキストはCollectionOptionsによって特定できる。
2.事例が予測エンジンに渡される前。注入されるコンテキストはPredictorOptionsによって特定できる。
1.短い待ち時間。全てのコンテキストがオンデバイスプラットフォーム内にキャッシュされ、そして機械学習に配慮した形式に変換される。
2.オンデバイスプラットフォームへのIPC(プロセス間呼出し)が高速であれば、コンテキストをキャッシュすることでバッテリを節約する。
1.オンデバイスプラットフォームは、クライアントがオンデバイスプラットフォームに登録するときにパッケージ名およびAPIキーペアを得る。オンデバイスプラットフォームは、検証のために中央局にパッケージ名およびAPIキーペアを送る。
2.一旦クライアントが検証されると、オンデバイスプラットフォームは、クライアントがそのデバイスで使用するためのプラットフォームキーを生成することになる。
3.そのデバイスにおける将来のAPI呼出しのために、クライアントは、オンデバイスプラットフォームにプラットフォームキーを提供するべきである。
図8は、本開示の実施形態例に係る機械学習済みモデルを使用して推論を生成する方法例800のフローチャートを示す。
本明細書に述べた技術は、サーバ、データベース、ソフトウェアアプリケーションおよび他のコンピュータベースのシステムならびに、取られる措置およびそのようなシステムに/から送られる情報に言及する。コンピュータベースのシステムの固有の柔軟性がコンポーネント間でのタスクおよび機能性の各種の可能な構成、組合せおよび分割を可能にする。例えば、本明細書に述べたプロセスは単一のデバイスもしくはコンポーネントまたは組み合わさって作用する複数デバイスもしくはコンポーネントを使用して実装できる。データベースおよびアプリケーションは単一のシステムに実装できるまたは複数システムにわたって分散できる。分散されたコンポーネントは順次にまたは並列に動作できる。
112 プロセッサ
114 メモリ
116 ネットワークインタフェース
120a アプリケーション
120b アプリケーション
120c アプリケーション
122 オンデバイス機械学習プラットフォーム
124 集中事例データベース
126 コンテキストマネージャ
128 機械学習エンジン
130 集中モデルリポジトリ
132a 機械学習済みモデル
132b 機械学習済みモデル
132c 機械学習済みモデル
202 アプリケーション開発者
204 モデル
206 推論プラン
208 訓練プラン
210 クラウドサーバ
212 連合サーバ
214 デバイス
216 デバイス
218 ログ
402 メインプロセス
404 バックグラウンドプロセス
406 訓練エンジン
410 収集API
412 予測API
414 訓練API
420 収集APIサービス
422 予測APIサービス
424 訓練APIサービス
430 コンテキストプロバイダ
432 予測エンジン
434 アーチファクトマネージャ
440 記憶コンポーネント
442 表現型構成コンポーネント
444 ログマネージャ
Claims (20)
1つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体とを備えたコンピューティングデバイスであって、前記1つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体が、
前記1つまたは複数のプロセッサによって実装される1つまたは複数のアプリケーションと、
前記1つまたは複数のアプリケーションから受け取られた訓練事例を記憶する集中事例データベースと、
前記1つまたは複数のプロセッサに、以下の動作を行うオンデバイス機械学習プラットフォームを実装させる命令とを記憶し、前記動作が、
収集アプリケーションプログラミングインタフェースを介して、前記1つまたは複数のアプリケーションのうちの第1のアプリケーションから新たな訓練事例を受け取ることと、
前記コンピューティングデバイスと関連するコンテキストを記述した1つまたは複数のコンテキスト特徴を決定することと、
前記コンピューティングデバイスに記憶されている機械学習済みモデルを訓練する際の使用のために、前記集中事例データベースに前記1つまたは複数のコンテキスト特徴と共に前記新たな訓練事例を記憶することとを含む、
コンピューティングデバイス。
前記新たな訓練事例を記憶する前に、1つまたは複数のコンテキスト型の各々に対する前記第1のアプリケーションの許可状況を決定することであって、前記第1のアプリケーションおよび各コンテキスト型に対する前記許可状況が、前記第1のアプリケーションがコンテキスト型にアクセスする許可を有するかどうかを記述している、ことをさらに含み、
前記1つまたは複数のコンテキスト特徴と共に前記新たな訓練事例を記憶することが、
前記第1のアプリケーションがアクセスする許可を有するコンテキスト型に含まれるコンテキスト特徴のみと共に前記新たな訓練事例を記憶することを含む、
請求項1に記載のコンピューティングデバイス。
1つまたは複数のコンテキスト更新のリスナとして登録することと、
前記1つまたは複数のコンテキスト更新に基づいて、コンテキスト特徴のコンテキスト特徴キャッシュを維持することとをさらに含み、
前記コンピューティングデバイスと関連する前記コンテキストを記述した前記1つまたは複数のコンテキスト特徴を決定することが、
前記コンテキスト特徴キャッシュから前記1つまたは複数のコンテキスト特徴にアクセスすることを含む、
請求項1または2に記載のコンピューティングデバイス。
前記新たな訓練事例の受取りに応じてコンテキストマネージャに前記1つまたは複数のコンテキスト特徴を要求することを含む、
請求項1から3のいずれか一項に記載のコンピューティングデバイス。
請求項1から4のいずれか一項に記載のコンピューティングデバイス。
前記動作が、
予測アプリケーションプログラミングインタフェースを介して前記第1のアプリケーションから入力データを受け取ることと、
前記コンピューティングデバイスと関連する前記コンテキストを記述した1つまたは複数の追加コンテキスト特徴を決定することと、
前記1つまたは複数の機械学習済みモデルのうちの少なくとも第1の機械学習済みモデルを利用して、前記入力データに基づいて、かつさらに前記1つまたは複数の追加コンテキスト特徴に基づいて、少なくとも1つの推論を生成することと、
前記予測アプリケーションプログラミングインタフェースを介して前記第1のアプリケーションに、前記第1の機械学習済みモデルによって生成された前記少なくとも1つの推論を提供することとをさらに含む、
請求項1から5のいずれか一項に記載のコンピューティングデバイス。
前記動作が、
訓練アプリケーションプログラミングインタフェースを介して前記第1のアプリケーションから、前記集中事例データベースに記憶されている1つまたは複数の訓練事例に基づいて前記1つまたは複数の機械学習済みモデルのうちの第1の機械学習済みモデルを再訓練するようにとの命令を受け取ることと、
前記命令に応じて、前記第1の機械学習済みモデルを、前記集中事例データベースに記憶されている前記1つまたは複数のコンテキスト特徴と共に前記新たな訓練事例に基づいて再訓練させることとをさらに含む、
請求項1から6のいずれか一項に記載のコンピューティングデバイス。
前記1つまたは複数のコンテキスト特徴を決定することが、
前記特定のユーザアカウントと関連する前記コンテキストを記述した前記1つまたは複数のコンテキスト特徴を決定することを含む、
請求項1から7のいずれか一項に記載のコンピューティングデバイス。
前記1つまたは複数のコンテキスト特徴のうちの少なくとも第1のコンテキスト特徴に満了期間を割り当てることを含み、
前記動作が、
前記第1のコンテキスト特徴に割り当てられる前記満了期間の終結において前記集中事例データベースから前記第1のコンテキスト特徴または前記新たな訓練事例全体を削除することをさらに含む、
請求項1から8のいずれか一項に記載のコンピューティングデバイス。
少なくとも1つのコンテキスト型に対する前記第1のアプリケーションの許可状況の変化の指示を受け取ることと、
前記許可状況の前記変化に応じて、前記第1のアプリケーションと関連する訓練事例と関連付けられる前記少なくとも1つのコンテキスト型のいかなるコンテキスト特徴も前記集中事例データベースから削除することとをさらに含む、
請求項1から9のいずれか一項に記載のコンピューティングデバイス。
前記コンテキスト特徴を削除した後に、前記集中事例データベースにおける前記第1のアプリケーションと関連する前記訓練事例を使用して前記第1のアプリケーションと関連する1つまたは複数の機械学習済みモデルを再訓練することをさらに含む、
請求項10に記載のコンピューティングデバイス。
予測アプリケーションプログラミングインタフェースを介して、コンピューティングデバイスに記憶されている1つまたは複数のアプリケーションのうちの第1のアプリケーションから入力データを受け取ることと、
前記コンピューティングデバイスと関連するコンテキストを記述した1つまたは複数のコンテキスト特徴を決定することと、
前記コンピューティングデバイスに記憶されている1つまたは複数の機械学習済みモデルのうちの少なくとも第1の機械学習済みモデルを利用して、前記入力データに基づいて、かつさらに前記1つまたは複数のコンテキスト特徴に基づいて、少なくとも1つの推論を生成することと、
前記予測アプリケーションプログラミングインタフェースを介して前記第1のアプリケーションに、前記第1の機械学習済みモデルによって生成された前記少なくとも1つの推論を提供することとを含む、
コンピュータ可読記憶媒体。
少なくとも前記第1の機械学習済みモデルを利用する前に、1つまたは複数のコンテキスト型の各々に対する前記第1のアプリケーションの許可状況を決定することであって、前記第1のアプリケーションおよび各コンテキスト型に対する前記許可状況が、前記第1のアプリケーションがコンテキスト型にアクセスする許可を有するかどうかを記述している、ことをさらに含み、
少なくとも前記第1の機械学習済みモデルを利用することが、
少なくとも前記第1の機械学習済みモデルを利用して、前記第1のアプリケーションがアクセスする許可を有するコンテキスト型に含まれるコンテキスト特徴のみを使用して、前記少なくとも1つの推論を生成することを含む、
請求項12に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
1つまたは複数のコンテキスト更新のリスナとして登録することと、
前記1つまたは複数のコンテキスト更新に基づいて、コンテキスト特徴のコンテキスト特徴キャッシュを維持することとをさらに含み、
前記コンピューティングデバイスと関連する前記コンテキストを記述した前記1つまたは複数のコンテキスト特徴を決定することが、
前記コンテキスト特徴キャッシュから前記1つまたは複数のコンテキスト特徴にアクセスすることを含む、
請求項12または13に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
前記入力データの受取りに応じて、コンテキストマネージャに前記1つまたは複数のコンテキスト特徴を要求することを含む、
請求項12から14のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
前記1つまたは複数のコンテキスト特徴を決定することが、
前記特定のユーザアカウントと関連する前記コンテキストを記述した前記1つまたは複数のコンテキスト特徴を決定することを含む、
請求項12から15のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
収集アプリケーションプログラミングインタフェースを介してコンピューティングデバイスによって、前記コンピューティングデバイスに記憶されている1つまたは複数のアプリケーションのうちの第1のアプリケーションから新たな訓練事例を受け取るステップと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記コンピューティングデバイスと関連するコンテキストを記述した1つまたは複数のコンテキスト特徴を決定するステップと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記コンピューティングデバイスに記憶されている機械学習済みモデルを訓練する際の使用のために、前記コンピューティングデバイスの集中事例データベースに前記1つまたは複数のコンテキスト特徴と共に前記新たな訓練事例を記憶するステップとを含む、
コンピュータで実行される方法。
前記新たな訓練事例を記憶する前に、前記コンピューティングデバイスによって、1つまたは複数のコンテキスト型の各々に対する前記第1のアプリケーションの許可状況を決定するステップであって、前記第1のアプリケーションおよび各コンテキスト型に対する前記許可状況が、前記第1のアプリケーションがコンテキスト型にアクセスする許可を有するかどうかを記述している、ステップをさらに含み、
前記コンピューティングデバイスによって、前記1つまたは複数のコンテキスト特徴と共に前記新たな訓練事例を記憶するステップが、
前記コンピューティングデバイスによって、第1のアプリケーションがアクセスする許可を有するコンテキスト型に含まれるコンテキスト特徴のみと共に前記新たな訓練事例を記憶するステップを含む、
請求項17に記載のコンピュータで実行される方法。
前記コンピューティングデバイスによって、前記コンピューティングデバイスと関連する前記コンテキストを記述した1つまたは複数の追加コンテキスト特徴を決定するステップと、
前記コンピューティングデバイスによって、前記コンピューティングデバイスに記憶されている1つまたは複数の機械学習済みモデルのうちの少なくとも第1の機械学習済みモデルを利用して、前記入力データに基づいてかつ更に前記1つまたは複数の追加コンテキスト特徴に基づいて少なくとも1つの推論を生成するステップと、
前記予測アプリケーションプログラミングインタフェースを介して前記コンピューティングデバイスによって、前記第1のアプリケーションに前記第1の機械学習済みモデルによって生成された前記少なくとも1つの推論を提供するステップとをさらに含む、
請求項17または18に記載のコンピュータで実行される方法。
前記命令に応じて、前記コンピューティングデバイスによって、前記第1の機械学習済みモデルを前記集中事例データベースに記憶されている前記1つまたは複数のコンテキスト特徴と共に前記新たな訓練事例に基づいて再訓練させるステップとをさらに含む、
請求項17から19のいずれか一項に記載のコンピュータで実行される方法。
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