ML開発の境界を打ち破る: OCI上のSQream (2024/09/10)

https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/breaking-boundaries-ml-development-sqream-on-oci

投稿者： Deborah Leff | Chief Revenue Officer, SQream

Sanjay Basu PhD | Senior Director - Gen AI/GPU Cloud Engineering

今こそ、人工知能(AI)モデルと機械学習(ML)モデルを開発するエキサイティングな時期です。テクノロジーが前例のないペースで進歩し続ける中、企業は革新的なアイデアを発展させ、競争力を維持するMLモデルを導入しようとしています。しかし、緊急性にもかかわらず、多くの組織は依然としてAIプロジェクトをコンセプトから本番に移行するのに苦労しています。多くの場合、この課題は膨大な量のデータを効率的に処理して準備することにあります。これは、開発プロセス全体のペースと成功を左右する重要なステップです。

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)上のSQreamのような画期的なテクノロジーは、データ準備を加速し、開発サイクルを90%以上短縮することで、レガシー・プロセスを変革することで、結果を改善しています。このような進歩により、組織はワークフローを合理化し、AIの導入を迅速化し、最終的に戦略目標をより効果的に達成することができます。

MLモデル開発は複雑なプロセスであり、多くの場合、手作業による時間のかかるステップに悩まされ、必要なデータとインフラストラクチャを提供するために複数のチームに大きく依存しています。最近の調査によると、2023年には企業の98%がMLプロジェクトの失敗を経験しています。

これらの課題を克服するには、プロセスの技術面と共同作業面の両方に対処する戦略的アプローチが必要です。OCIでは、SQreamを使用して、データ・サイエンスの全体像を再構築する変革的な改善を目の当たりにしています。この専門的で特許取得済みのGPUアクセラレーテッド・テクノロジーは、データの準備を高速化するだけではありません。プロセス全体を再定義することで、実用的なデータとインサイトへの迅速なアクセスが可能になります。SQreamは、チームの生産性を低下させるボトルネックを軽減することで、個人とグループの両方を動員し、より短い時間でより多くの成果を達成します。より広範囲に及ぶOCI上のSQreamは、非常に貴重な戦略的柔軟性とコスト効率を提供し、企業がデジタル時代の絶え間なく変化する要求に迅速に対応できるようにします。これらの機能強化により、MLプロジェクトをより効率的かつ効果的に実行できるようになり、同社がデータ投資を十分に活用できるようになります。

データ準備の変換

ML開発の初期段階、特にデータ準備は、多くの場合、最も時間がかかり、複雑です。このフェーズには、データ収集、クリーニング、統合、変換などの広範なタスクが含まれ、それぞれが従来のCPUインフラストラクチャで処理されるときにプロジェクトを大幅に遅延させることができます。GPUアクセラレーションは、次のプロセスに革命をもたらし、大規模な並列処理能力を活用して、速度と効率を大幅に向上させます。

• データの準備(収集、クリーニング、統合、変換): 従来のデータ準備には、時間がかかり、エラーが発生しやすく、多くの場合、複数の反復が必要な、手作業による手作業が伴います。データ収集の手動スクリプトから、データ・クリーニングの手間をかける作業、および異なるデータセットを統合および変換するための複雑なカスタム・スクリプトまで、これらの手動プロセスによりプロジェクトが大幅に遅延する可能性があります。OCI上のSQreamは、これらのタスクに劇的な影響を及ぼし、GPUアクセラレーテッド・テクノロジを活用してプロセスを合理化および自動化します。このイノベーションにより、エラーが削減され、データ準備が90%も削減され、大規模なデータセットのリアルタイム処理が可能になり、手動チャンク、ステージング領域または前処理ステップが不要になります。前処理や中間ステップを必要とせずにこれらのタスクをリアルタイムで処理する能力は、タイムリーで効果的なデータ分析とモデル開発に不可欠です。
• 特徴エンジニアリングとデータ検証: 特徴エンジニアリングと検証は、モデルの精度とパフォーマンスに直接影響するため、ML開発において重要なステップです。ただし、これらのプロセスは通常反復的で時間がかかり、最も効果的な機能を識別するために複数の実験が必要になります。OCI上でSQreamを使用すると、データ・サイエンティストは様々な機能セットを迅速に試し、その有効性をより迅速に検証できます。プラットフォームのGPUアクセラレーションにより、複雑な計算の処理を高速化し、開発から本番までのサイクルを大幅に短縮できます。この機能は、モデルの精度に最も影響力のある特徴を特定するための鍵であり、最終的にはより堅牢で信頼性の高いMLモデルにつながります。

これらの機能強化により、MLプロジェクトの重要な初期段階が加速されるだけでなく、モデルに供給されるデータが最高品質であることが保証されます。データ・サイエンティストはデータの準備に費やす時間を減らし、実用的なインサイトを導出する時間を増やすことができるため、この基礎的な改善により、結果をより成功させるための段階となります。

チームを強化し、生産性を向上

効率的なデータ準備は重要ですが、チームのコラボレーションと生産性を最適化してMLプロジェクトの価値を最大限に高めることも同様に重要です。典型的なML開発環境では、チームのダイナミクスは、進捗とコラボレーションの両方を妨げる非効率性によって妨げられることがよくあります。データ・サイエンティストは、データ・エンジニアに多くのタスク(特にデータ準備)を依存しています。データ・サイエンティストは、データ・エンジニアがデータを準備およびプロビジョニングするのを待つことが多いため、開発プロセス全体が遅延するため、この依存はボトルネックになります。

さらに、データ・サイエンティストとデータ・エンジニア間の従来の労働力の分断は、重複した努力と誤ったコミュニケーションにつながり、さらに遅延とフラストレーションが増大する可能性があります。チームは、データの調整を要求し、それらが処理されるのを待つという繰り返しのサイクルで、生産性をさらに低下させる可能性があります。データ・サイエンス・チームとデータ・エンジニアリング・チームとの間に隔離が生じると、開発サイクルが長くなり、コストが超過し、イノベーションの機会が失われることがよくあります。

OCI上のSQreamは、次の方法でチームのダイナミクスに革命をもたらします。

• コラボレーションの強化: SQreamのGPUアクセラレーテッド・データ処理機能を利用することで、データ・サイエンティストは、以前はデータ・エンジニアリングのサポートを必要としていた多くのデータ準備タスクを独立して実行できます。データ・サイエンティストは、データ操作を直接制御できるため、リアルタイムの調整と反復が可能になり、開発サイクルが加速し、誤ったコミュニケーションの可能性が低下します。
• 士気と生産性の向上: SQream on OCIでは、データ処理の遅れや外部リソースへの依存などの一般的なボトルネックを取り除くことで、データ・サイエンス・チームはより自律的かつ効率的に運用できます。こうした自律性は、メンバーが作業からより迅速に結果を得られるようになり、データ・プロビジョニングを待機するのではなく、より創造的で戦略的な活動に集中できるようになるため、生産性とチームの士気を向上させます。チームがより効率的に作業できるようになると、モチベーションが高まり、効果の高い結果を提供してビジネスの成功を促進できます。
• 最適化された人材配分: データ・サイエンティストがより多くのデータ処理タスクに取り組むにつれて、データ・エンジニアは、データ・インフラストラクチャの最適化、データ・ストレージ・ソリューションの改善、高度なデータ・ガバナンス・プラクティスの実装に重点を置くことができます。ロールとリソースの割り当てを最適化することで、チームの全体的な効率が向上し、各メンバーが専門分野により効果的に貢献できるようになります。重要なタスクに対する単一のチームへの依存度を低減することで、企業はコスト・プロファイルを大幅に削減することで、データ運用の回復力を高めることができます。

コスト効率: 総所有コストの削減

OCIでのSQreamの最も魅力的なメリットの1つは、データ運用における総所有コスト(TCO)の劇的な削減です。従来、データ分析機能のスケーリングには、オンプレミスまたはクラウドのいずれかの高性能サーバーとストレージ・ソリューションの調達とメンテナンスなど、人事と物理インフラストラクチャの両方に多大な投資が必要でした。この設定は、特に大規模なプロジェクトや、データ機能の急速な拡大を目指す組織にとっては、非常にコストがかかる場合があります。そのため、OCI上のSQreamには、次の利点があります。

• 最適化されたハードウェア利用: GPUの処理能力を最大限に高めるように設計されたSQreamのアーキテクチャにより、より多くのデータを高速で処理できるようになり、物理ハードウェアへの依存が大幅に減少します。OCIのスケーラブルなクラウド・リソースを活用することで、組織は物理インフラストラクチャの対応する増加なしにデータ処理機能を拡張できます。禁止コストを発生させずに業務を効率的にスケーリングできることは、データ・イニシアチブの拡大を検討している企業にとって大きな利点です。
• 運用コストの削減: より多くのデータ運用をクラウドに移行することで、企業は電力、冷却、スペースなど、データセンターの運用に関連する継続的なコストを最小限に抑えることができます。さらに、SQreamのGPUアクセラレーションの効率は、従来のCPUベースのシステムと比較して計算時間とエネルギー消費を削減し、クラウド処理コストを削減します。組織は、これらの節約を他の戦略的イニシアチブに振り向けることができ、イノベーションと成長により多くの投資を行うことができます。

OCIでのSQreamによるML開発の未来

競争力を維持するためにAIとMLの迅速な開発が不可欠である時代において、OCI上のSQreamは、データ準備とチームの生産性の重要な課題に対処する変革の原動力となっています。SQreamは、データ収集、クリーニング、統合、変換に関連する時間と複雑さを大幅に削減することで、データ・サイエンティストがかつてないスピードと精度でコンセプトから本番に移行できるようにします。90%のデータ準備時間の短縮は、単なる統計ではありません。これはイノベーションの起爆剤であり、組織は新たなレベルの効率性と成功を実現できます。

OCI上のSQreamを使用すると、データ・サイエンティストは、大規模なサポートを必要としていたタスクを管理できるようになり、依存関係が減少し、リアルタイムの調整が可能になります。SQreamは、ワークフローを合理化し、ボトルネックを排除することで、コラボレーションを強化し、市場投入までの期間を短縮します。GPUアクセラレーションとクラウドベースのインフラストラクチャを使用することで、大規模なハードウェア投資を必要とせずにデータ処理機能を拡張できるため、この変革は時間の節約にとどまりません。運用コストの削減と相まって、この構造により戦略的な取り組みのためのリソースが解放され、イノベーションと成長の文化が育まれます。

これらの変化は、個々のプロジェクトだけでなく、組織の全体的な俊敏性、効率性、回復力に対するSQreamのOCIへの大きな影響を示しています。企業がAIと機械学習の複雑さを乗り越え続ける中、プロセスを合理化し、チームを強化し、リソースを最適化する能力は、競争力を維持するための鍵となります。OCI上のSQreamは、単なる技術進歩ではありません。これは、組織がデータ資産を完全に活用し、有意義な結果を推進し、急速に進化するデジタル環境で成功を収めることができるようにする戦略的な支援リソースです。

SQreamとOracleがML開発に革命をもたらす方法については、包括的なリソース・スイートにアクセスするか、チームとのミーティングをスケジュールしてください。Oracle Cloud Infrastructure上のSQreamがML開発を加速させる方法の詳細については、今すぐお問い合わせください。