ディープインサイトは20日、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。第1弾として無料試用版β１を公開した。

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。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。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する。

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する。
＊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る。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る。
＊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。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る。

関連URL

「KAIBER NN Editor for PyTorch」　
ディープインサイト