AIモデルのビジュアルエディタ「KAIBER NN Editor for PyTorch」を発表
〜 ニューラルネットワークのGUI編集とリアルタイムエラーチェックでバグを飛躍的に削減 〜 無料試用版β1を専用サイトで公開!
ディープインサイト株式会社(本社:東京都品川区、代表取締役社長:久保田良則、以下、ディープインサイト)は、インタラクティブな操作でAIモデルの設計を効率化するWebブラウザベースのニューラルネットワーク設計エディタ「KAIBER NN Editor for PyTorch」を発表します。第一弾として6月20日(月)より無料試用版β1の公開を行います。
(専用サイト https://kaiber.biz/nne-py)
(専用サイト https://kaiber.biz/nne-py)
ディープラーニングのニューラルネットワークは、エラーを起こしやすいコード記述で実装を行っているのが現状です。ディープインサイトはエッジAI開発ツール「KAIBER(カイバー)」で培ったノウハウをベースに、PyTorchに特化したGUIベースのニューラルネットワーク設計ツールを開発しました。
「Define by Run」など柔軟な機能で人気が高まっているPyTorchフレームワークに対応した直感的なビジュアルデザインインターフェースにより、ニューラルネットワーク層やその相互作用を視覚的に記述することで、表現力や性能を犠牲にすることなく、AIモデルの挙動を容易に理解しNNコードの迅速な設計や生成が可能です。またデバッグを容易にし、フレームワークとコード記述に関するPyTorch固有の開発作法を自動化します。
特徴:
*PyTorchフレームワークをネイティブにサポート
多様なフレームワークを汎用的にサポートするのではなく、PyTorchに特化することで、単一の設計手法に集中し、既に開発されたPythonコードとの統合が簡単になり、またPyTorch独自のNN設計作法との整合性を自動チェックしバグを削減します。
*ニューラルネットワークをチャート計算グラフで設計
ニューラルネットワークの設計プロセスで、視覚的で明瞭なインターフェイスを提供することに重点を置いています。すべてのコードを置き換えるのではなく、モデルアーキテクチャとデータフローの視覚化により、複雑なモデルを簡単にデバッグおよび保守できます。
*ビジュアルおよびコードベースのハイブリッドアプローチ
PyTorchの「Pythonベースの深層学習モデル」設計手法に対応します。通常のPyTorchで利用可能な学習モデルのコードを自動生成。Pythonの前処理プログラムやニューラルネットワークの実装に組み合わせることができます。
主な機能:
ビジュアルモデルデザイン :マウス操作によりモデル構造を視覚的に把握し設計が可能
オペレータ設定 :PyTorchのオペレータ設定項目を一覧表示・設定が可能
リアルタイムエラーチェック :各オペレータ出力の整合性をリアルタイムに確認
Pythonコード出力 :PyTorch専用ニューラルネットワークモデルのPythonコードを生成
ドキュメントリンク :PyTorchサイトの各オペレータ情報にダイレクトにリンク
「KAIBER NN Editor for PyTorch」専用サイト: https://kaiber.biz/nne-py
今後、機能追加したバージョンを段階的に公開し、保守サポート付きの商用バージョンのリリースを計画しています。
以上
お問い合わせ:
会社名:ディープインサイト株式会社
代表者:代表取締役&CEO 久保田良則
所在地:東京都品川区東五反田5−22−37 オフィスサークルN五反田806
URL:https://www.deepinsight.co.jp お問い合わせ先:contact@deepinsight.co.jp
「Define by Run」など柔軟な機能で人気が高まっているPyTorchフレームワークに対応した直感的なビジュアルデザインインターフェースにより、ニューラルネットワーク層やその相互作用を視覚的に記述することで、表現力や性能を犠牲にすることなく、AIモデルの挙動を容易に理解しNNコードの迅速な設計や生成が可能です。またデバッグを容易にし、フレームワークとコード記述に関するPyTorch固有の開発作法を自動化します。
特徴:
*PyTorchフレームワークをネイティブにサポート
多様なフレームワークを汎用的にサポートするのではなく、PyTorchに特化することで、単一の設計手法に集中し、既に開発されたPythonコードとの統合が簡単になり、またPyTorch独自のNN設計作法との整合性を自動チェックしバグを削減します。
*ニューラルネットワークをチャート計算グラフで設計
ニューラルネットワークの設計プロセスで、視覚的で明瞭なインターフェイスを提供することに重点を置いています。すべてのコードを置き換えるのではなく、モデルアーキテクチャとデータフローの視覚化により、複雑なモデルを簡単にデバッグおよび保守できます。
*ビジュアルおよびコードベースのハイブリッドアプローチ
PyTorchの「Pythonベースの深層学習モデル」設計手法に対応します。通常のPyTorchで利用可能な学習モデルのコードを自動生成。Pythonの前処理プログラムやニューラルネットワークの実装に組み合わせることができます。
主な機能:
ビジュアルモデルデザイン :マウス操作によりモデル構造を視覚的に把握し設計が可能
オペレータ設定 :PyTorchのオペレータ設定項目を一覧表示・設定が可能
リアルタイムエラーチェック :各オペレータ出力の整合性をリアルタイムに確認
Pythonコード出力 :PyTorch専用ニューラルネットワークモデルのPythonコードを生成
ドキュメントリンク :PyTorchサイトの各オペレータ情報にダイレクトにリンク
「KAIBER NN Editor for PyTorch」専用サイト: https://kaiber.biz/nne-py
今後、機能追加したバージョンを段階的に公開し、保守サポート付きの商用バージョンのリリースを計画しています。
以上
お問い合わせ:
会社名:ディープインサイト株式会社
代表者:代表取締役&CEO 久保田良則
所在地:東京都品川区東五反田5−22−37 オフィスサークルN五反田806
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