JP7252286B2 - オンデバイス機械学習プラットフォーム - Google Patents
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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 (15)
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複数のアプリケーションと、
前記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、
前記複数のアプリケーションに推論を提供するように動作可能な機械学習済みモデルと、
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第1の訓練事例を受け取ることと、
前記第1の訓練事例が前記複数のアプリケーションのうちの他のアプリケーションにアクセス可能でないように、前記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第1の訓練事例を記憶することと、
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複数のアプリケーションのうちの第2のアプリケーションから入力データを受け取ることと、
少なくとも前記機械学習済みモデルを利用して、前記入力データに少なくとも部分的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2のアプリケーションに、前記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、
コンピューティングデバイス。
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少なくとも部分的に基づいて前記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、前記機械学習済みモデルを、前記第1の訓練事例に少なくとも部分的に基づいて再訓練させることとをさらに含む、
請求項1に記載のコンピューティングデバイス。
前記第1の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をさらに含み、
前記第1の訓練事例を記憶することが、前記集中事例データベースの前記1つまたは複数のコンテキスト特徴と共に前記第1の訓練事例を記憶することを含む、
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1つまたは複数のコンテキスト特徴と共に前記第1の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第1の訓練事例を記憶することを含む、
請求項3に記載のコンピューティングデバイス。
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3または4に記載のコンピューティングデバイス。
請求項3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、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第1の訓練事例全体を削除することをさらに含む、
請求項3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。
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3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。
請求項8に記載のコンピューティングデバイス。
前記第1の訓練事例が前記複数のアプリケーションのうちの他のアプリケーションにアクセス可能でないように、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、前記複数のアプリケーションから受け取った訓練事例を含む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第1の訓練事例を記憶するステップであって、前記機械学習済みモデルが前記複数のアプリケーションに推論を提供するように動作可能である、ステップと、
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、前記複数のアプリケーションのうちの第2のアプリケーションから入力データ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、少なくとも前記機械学習済みモデルを利用して、前記入力データに少なくとも部分的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つの推論を前記第2のアプリケーションに提供するステップとを含む、
方法。
前記第1の訓練事例を記憶するステップが、前記集中事例データベースの前記1つまたは複数のコンテキスト特徴と共に前記第1の訓練事例を記憶するステップを含む、
請求項10に記載の方法。
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第1の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第1の訓練事例を記憶するステップを含む、
請求項11に記載の方法。
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、前記機械学習済みモデルを前記第1の訓練事例に少なくとも部分的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10から12のいずれか一項に記載の方法。
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