AI開発が高度化すると、学習モデルの開発作業も複雑化します。複数のAIモデルやハイパーパラメータなどを組み合わせての精度検証は、AIモデル開発の基本サイクルです。

エンジニアはPythonでAIフレームワークの実行コードを繰り返し修正し、環境構築・バージョン管理・データ学習の進捗確認などを効率的に進める必要があります。しかしAutoMLのような自動化リューションは、適用タスク範囲が限定的である事が多くカスタマイズ性が不足しています。

 KAIBER DL Code Managerは、AIモデルの開発工程で作成されるPythonコードを機能単位で分割・管理することにより、複数の実行パターンをブロック単位で簡単に組み合わせて再構築し、学習モデル開発作業を効率化します。クラウドでもオンプレミスでも利用できるので、学習データのセキュリティ対策の選択肢も増えます。