こんにちは!バクラクエンジニアの高際です! LayerXでは現在AI-OCRチームのマネージャーを担当しています。 このnoteでは、機械学習チーム立ち上げ前夜の意思決定プロセスと、その後の進捗について報告したいと思います。 いきなり昔話をしますが、LayerXは実は去年(2021年)までは機械学習に積極的に取り組んでいませんでした。 クラウドコンピューティングと同様当然に利用する技術ではあるものの、自社のコア技術として積極投資するというよりは、あくまでツールのひとつとして利用するというスタンスでした。 それが一転して2022年にはCEO福島から「機械学習を本気でやります。チームを10倍に拡大させる」という宣言を出しました。 ML本気でやります。MLチームを10倍に拡大させることを決めました。MLエンジニアの皆様ぜひLayerXをよろしくおねがいします。(私も5年のブランクを超え勉強し始め
StreamlitはPythonだけでwebアプリを作ることができるツール(ライブラリ)です。フロントに関する知識がほとんど不要なため、簡単なダッシュボードやデモアプリを作るのに適しています。公式のページでは様々なサンプルアプリが公開されています。 ところで機械学習(特に深層学習)モデルでは、例えば画像1枚あたり数秒の推論時間がかかることもあります。Streamlitは機械学習のデモアプリ用途としても適していると思いますが、推論に時間がかかる場合にいちいち推論完了を待つのは退屈かもしれません。ここではPythonのwebフレームワークであるFastAPIを組み合わせることで、推論を非同期で行う画像認識アプリケーションを作ります。 コードはこちらに配置しました。 アプリ内容 StreamlitによるGUIは以下のようになります。画像をアップロードし、「Submit」ボタンを押すことで画像認識
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