米Oracle、機械学習モデルにアクセスするためのプロトコル「GraphPipe」を公開

　米Oracleは8月15日、機械学習モデルの実装を簡素化するためのプロトコルおよびソフトウェア「GraphPipe」をオープンソースで公開した。TensorFlowなどのフレームワークを使って構築したモデルを容易に遠隔から利用できるという。

　GraphPipeは、標準プロトコルを使って機械学習モデルにアクセスするためのネットワークプロトコルとソフトウェア集。モデルサーバーとやりとりするための共通のプロトコルやモデルをサーブするAPIの標準がないことから開発したという。TensorFlow、MXNet、Caffe2、PyTorchなど主要な機械学習フレームワーク向けに効率の良い通信プロトコルとなることを目指す。

　TensorFlow、Caffee2、ONNX向けのリファレンスモデルサーバー、Python、C++、Java、JavaScriptなどの言語向けのシリアライズ系ライブラリであるFlatBuffersを土台とし、FlatBuffer定義、Python/Go/Java向けクライアントライブラリ、TensorFlow向けのプラグインなどに加え、モデルをサーブするためのガイドラインやサンプルも含む。

　これを利用することで高速にモデルデータを転送でき、開発者はAIモデルを実装するためにカスタムのAPIを構築する必要がなくなるとしている。

　GraphPipeはプロジェクトのWebサイトより入手できる。

GraphPipe
https://oracle.github.io/graphpipe