今日（米国時間4/18）FacebookはCaffe2をオープンソースにした。それは、最初のCaffeに次ぐディープラーニングフレームワークで、そのCaffeはカリフォルニア大学バークリー校で始まったプロジェクトだ。Caffe2は、効率的にデプロイできる高性能な製品を作ろうとするデベロッパーに、大幅な柔軟性を与える。
FacebookがCaffeのコミュニティにエンゲージするのは、これが初めてではない。10月にはCaffe2Goを発表したが、それはいわば、モバイルのCPUとGPU向けに最適化されたCaffe2だ。そもそも、名前の中に‘Caffe2’がある。そのときCaffe2Goが注目されたのは、リリース時期がたまたまStyle Transferと一致したからだ。
もうひとつ注目すべきは、同社が最初のCaffeのエクステンションをリリースしたことだ。それによってCaffeが、大きなオーディエンス向けのサービスを構築しているデベロッパーにとって、魅力的になった。Facebookは従来、リソースをそれほど必要としないディープラーニングのプロジェクトには、研究用途向けに最適とされるTorchライブラリ〔2015年にオープンソース化〕を使ってきた。
でも最近のテクノロジー企業はどこも、自社の機械学習フレームワークはスケーラビリティが優れている、と強調するようになった。Caffe2の開発リーダーYangqing Jiaは、MXNetと、スケーラビリティをめぐるAmazonの主張 をどう思っているだろうか。彼は比較のためのベンチマークにあえて言及しないが、しかしそれはベンチマークが無意味だからではなく、そもそも機械学習アプリケーションの性能は実装に大きく左右されるし、また学習モデルの質にも依るからだ。しかもそれらにはほぼ必ず、“DIY的な”バラつきや変動がつきまとう。
Caffe2のリーダーYangqing Jiaと事業開発のリーダーAlex Yu
“フレームワークというものには多かれ少なかれ必ずスケーラビリティの問題がつきまとうが、そんな中でCaffe2は、頭一つぐらい他を抜いていると思う”、とJiaは説明する。
Facebookは、Caffe2とPyTorchの両方に多くのリソースを注いでいる。今日の発表には、ハードウェアとデバイスとクラウドのレベルでのパートナーシップが伴っている。Caffe2の事業開発を統轄するAlex Yuは、どのカテゴリーでもパートナーとしてマーケットリーダーをねらった、と言っている。たとえばハードウェアではNvidiaやIntel、デバイスではQualcomm、クラウドではAmazonとMicrosoft、といったぐあいだ。この中にGoogleの名はないが、Google Cloud Platformとのパートナーシップも、今後無視されることはありえない。
Caffe2はリリースの前から、Facebook内部で大々的にデプロイされてきた。また、元のCaffeと同じく、デベロッパーコミュニティの育成にも力を入れる。CaffeからCaffe2へのモデルへの変換は、ユーティリティスクリプトで簡単にできる。ドキュメンテーションとチュートリアルはFacebookが提供、そしてCaffe2のソースコードはGitHub上にある。
