KAIBER NN Editor for PyTorch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ブラウザベースの開発支援ツールです。
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」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。
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。
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。
✔︎ オペレータのドラッグ&ドロップ、カット、コピー、ペーストに対応
類似した構造が繰り返されるモデルの作成が容易
✔︎ Undo、Redoに対応
操作をミスしても取り消し・やり直しが簡単
✔︎ オペレータごとにリスト形式て設定項目を表示
設定可能な項目を一覧で確認できます✔︎ 各オペレータ出力のシェイプをリアルタイムに表示
出力シェイプを確認しバグを素早く発見できます
✔︎ 作成したNNモデルはPyTorch用ソースコードとしてエクスポート可能
素早く学習用コードに組み込むことができます✔︎ オペレータ画面にPyTorchオペレータドキュメントへのリンクを表示
該当ドキュメントを素早く参照できます
✔︎ オペレータごとにリスト形式て設定項目を表示
設定可能な項目を一覧で確認できます2023年 4月20日 |
β6を公開しました。詳しくはQiita解説投稿をご覧ください。 |
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2022年 9月9日 | β5を公開しました。(インポート・エクスポート機能のサポート)詳しくはQiita解説投稿をご覧ください。 |
2022年 8月31日 | β4を公開しました。 |
2022年 8月4日 | β2を公開しました。 |
2022年 6月20日 | KAIBER NN Editor for PyTorchの無償評価版β1を公開しました。 |
2022年 6月20日 | KAIBER NN Editor for PyTorchの無償評価版β1を公開しました。 |