WebAssemblyでの機械学習モデルデプロイの動向
本記事はMLOps Advent Calendar 2020の 2 日目の記事です。 WebAssembly（Wasm）は機械学習モデルをデプロイする新たな手段になりうるでしょうか。 この記事では、機械学習モデル（特に Deep Learning）を Wasm でデプロイする周辺技術の動向や内部の仕組みをざっくりと説明します。 Table of Contents tkat0 です。WebAssembly(Wasm)面白いですね。 私も最近はyewでフロントエンドを書いて遊んでいます。Rust で React っぽいことできるのは新鮮で面白いです。 Wasm は、なんとなく速い JavaScript？とか機械学習で何に役立つの？とか思ってる方も多いと思います。 しかし、Wasm はブラウザでの推論時に使えるだけでなく、機械学習モデルのサービングやエッジデバイスでの推論にも使えると知ったら驚き
WebAssemblyが50マイクロ秒以下で起動する「Lucet」。コンパイラとランタイムをFastlyがオープンソースで公開
WebAssemblyが50マイクロ秒以下で起動する「Lucet」。コンパイラとランタイムをFastlyがオープンソースで公開 WebAssemblyとは、Webブラウザ上でネイティブコードに近い実行速度で高速に実行できるバイナリフォーマットです。 マイクロソフト、Google、Mozilla、AppleなどのWebブラウザベンダがW3CのWebAssembly Community Groupなどを通じて共同で開発に取り組んでおり、すでに主要ブラウザで実行環境が整っています。 Lucetは50マイクロ秒でWebAssemblyモジュールが起動 LucetはこのWebAssemblyをWebブラウザではなく、Fastlyのエッジクラウドで高速かつ安全に実行する目的で開発されたもの。 しかも50マイクロ秒（1マイクロ秒は100万分の1秒）以下でWebAssemblyモジュールが起動し、メモリオ
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