Picsellia Atlas

Picselliaは、コンピュータビジョン向けMLOpsプラットフォームだ。1つのモデルを本番に出すためだけに5つのツールをつなぎ合わせるのに疲れたチームを対象にする。画像と動画のデータセットを管理し、AI支援でアノテーションを付け、どのGPUでも学習と実験の追跡を行い、その結果をクラウド、エッジ、自社サーバーへデプロイし、稼働後は監視まで担う。軸になるのは共有されたデータ系統で、各工程が元の画像へのひも付けを保つため、ある予測を、それを生んだデータまでたどれる。ビジョンAIプラットフォームとして、各実験を再現可能な形で残す点も大きい。自前で組むと、まずここが失われる。

この製品が狙う課題は、ビジョンモデルを本番に出した経験のあるチームなら誰でも知っている。データはあるツールに、ラベルは別のツールに、学習ログは誰も再現できないノートブックに眠り、リリース後はカメラ角度や製品パッケージの変化でモデルが静かに劣化していく。Picselliaはそれらを1つのプラットフォームの内側に収める。だからチームは、パイロットから監視付きの本番システムへ、途中で技術スタックを組み直さずに移行できる。

押さえるべき制約は範囲と価格だ。Picselliaはコンピュータビジョン専用なので、自然言語処理や表形式の機械学習も必要なら別のツールを探すことになる。料金はモジュール制と従量課金の組み合わせで、利用量が安定したチームには合うが、小さな実験では予算が読みにくい。無料プランもないため、試すにはデモの予約かトライアルの開始が要る。

Getting Started

1. picsellia.comでデモを予約するかトライアルを開始し、必要なモジュールを選ぶ。Data Engine、VisionAI Factory、Reliability Engineの3つだ。
2. 画像と動画のデータセットをアップロードするか接続し、変更が追えるようバージョン管理する。
3. AI支援のアノテーションツールでラベルを付ける。専任のアノテーターを足す場合はアノテーター席を追加する。
4. 自社のGPU、またはPicselliaの従量課金の計算資源でモデルを学習し、実験を並べて比較する。
5. クラウド、エッジ、自社サーバーへデプロイし、同じダッシュボードで予測とドリフトを監視する。