Spring AIはAIに強力なのか？

この数年、人工知能（AI）と機械学習（ML）技術の取り入れに伴う各业界での急増の取り入れが顕著になっています。TensorFlow、PyTorch、Scikit-learnなどのフレームワークは多用途性と強さにおいて人気のあるAI開発の選択肢となっています。しかし、AIを企業クラス、プロダクションに适したアプリケーションに取り組むことは、解決する必要があるユニークな課題をもたらしています。

Springは幅広く認識されている企業級フレームワークで、優れた強さ、スケーラビリティ、そしてフレキシビリティにおいて洗練されたアプリケーションを作るのに最適です。しかしながら、Springは人工知能/機械学習ベースのアプリケーションの複雑な要件を効果的に満たすことができるのかという疑問が而起こります。この記事は、SpringフレームワークがAI分野での能力、AIライブラリとの潜在的な統合、そしてプロダクション環境内でのAI workflowの効果的管理を探索することを目的とします。

1. Spring FrameworkとSpring AIの概要

Springは、スケーラブル、安全、モジュラーなアプリケーションの開発に使用されるものであるJavaベースのフレームワークです。その主要なコンポーネントには、Spring Boot、Spring Cloud、Spring Dataが含まれます。

1.1. Spring AIとは何ですか？

Springフレームワーク自体にはAI専用のライブラリは存在しないが、強力なAI/MLフレームワークと結合した場合は、AI駆動のシステムの開発に有効なプラットフォームとなっています。

Spring BootとSpring Cloudは、AI/MLモデルのデプロイ、REST APIの管理、マイクロサービスのオーケストレーションなど、プロダクションレベルのAIシステムの構築とデプロイに不可欠なコンポーネントを提供します。

1.2. SpringにおけるAI開発の強み

• スケーラビリティ: Springのマイクロサービスを構築するためのネイティブサポートにより、AIアプリケーションはワークロードの増加に対応でき、パフォーマンスを害しないように拡張することができます。
• プロダクションの準備: Springの強力な設計により、高パフォーマンスのディストリビュートアプリケーションを管理でき、プロダクション環境にデプロイされたAIアプリケーションの信頼性と効率を保証できます。
• 統合: Springは、REST APIやJavaライブラリを通じて、PythonベースのAIフレームワークと无缝に統合し、AIシステムの異なるコンポーネント間のやり取りやデータ交换を促進します。
• セキュリティ: Spring Securityは、AIモデル内の機密情報を守るための包括的な措置を提供し、推奨システムにおけるユーザー情報や予測モデルにおける診断記録の保護を行い、AIアプリケーションの誠実さと機密性を保証します。

2. Springを使用したAI/MLパイプライン

2.1. Spring Bootを使用したTensorFlow/PyTorchモデルの統合

AI開発の分野では、Pythonを使用し、TensorFlowやPyTorchなどの人気のあるフレームワークを用いてモデルを作成するのが一般的な慣習です。Spring Bootは、効率と信頼性に優れており、これらのモデルをスケーラブルで生产用のサービスに簡単に統合するために最適なフレームワークです。

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/predict")

public class PredictionController {

​

    @PostMapping

    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody InputData inputData) {

        // Load the TensorFlow model

        SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("/path/to/model", "serve");

        Session session = model.session();

        // Prepare input tensor

        Tensor inputTensor = Tensor.create(inputData.getFeatures());

        // Run the session to get predictions

        Tensor result = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0);

        // Convert result tensor to expected output format

        float[][] prediction = new float[1][1];

        result.copyTo(prediction);

        return ResponseEntity.ok(prediction[0][0]);

    }

}

​

このコードでは:

• 既に学習されたTensorFlowモデルをSavedModelBundleを使用して読み込みます。
• SessionオブジェクトがTensorFlowの計算を処理します。
• Spring Bootコントローラは、推論のためのRESTエンドポイントを提供します。

2.2. Spring Cloud Data Flowを使用した分散型MLパイプライン

Spring Cloud Data Flowは、分散型AIや機械学習パイプラインの作成と管理を行うことができる強力なプラットフォームです。ストリーム処理をサポートしており、実時間AIモデルの更新に最適であり、バッチ処理をサポートしており、バッチモデルトレーニングなどの必要なタスクであります。

たとえば、Spring Cloud Data Flowを使用して、ストリームデータを簡単に処理し、複雑な機械学習アルゴリズムを適用し、さまざまな用途に适した実時間の予測を提供するパイプラインを構築することができます。

Spring Cloudを使用した典型的なMLパイプラインのコンポーネント

• Source: 实时データ(例: ユーザーのクリック、センサーデータ)を集めます
• Processor: データに既に学習されたモデルを適用します
• Sink: 予測結果をデータベース、UI、または外部システムに送ります。

stream create real-time-ml --definition "http-source | ml-processor | log-sink" --deploy

​

この例では、

• HTTP源（http-source）がストリーミングデータを取り込んでいます。
• ml-processorは、マイクロサービスに保存されたモデルを呼び出してリアルタイムの予測を行います。
• log-sinkは、予測結果を捕らえて記録します。

3. Spring Bootを使用したAIマイクロサービスの構築

AIモデルは、伸縮性と保守性を促進するためにマイクロサービスとしてデプロイすることが多いです。Spring Bootは、RESTful APIやマイクロサービスの開発を簡素化することができるので、その用途に最適なフレームワークです。

たとえば、PyTorchモデルをREST APIとしてデプロイするために、PyTorchがPythonベースのフレームワークであることにも関わらず、Spring Bootを使用することができます。これまでのプロセスの詳細な概要は以下の通りです。

1. まず、PyTorchモデルをtorch.jitモデルとしてプロダクション用にエクスポートします。
2. 次に、Spring Bootを使用してREST APIをホストし、Pythonコードとの一貫した通信を可能にします。

手順1: PyTorchモデルのエクスポート

import torch

import torch.nn as nn

​

# Define and export the PyTorch model

class SimpleModel(nn.Module):

    def __init__(self):

        super(SimpleModel, self).__init__()

        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):

        return self.fc(x)

​

model = SimpleModel()

torch.jit.save(torch.jit.script(model), "model.pt")

​

手順2: Pythonスクリプトを呼び出すSpring Bootコントローラー

Spring Boot REST API内でPythonコードを使用して、ProcessBuilderを利用してエクスポートされたモデルを呼び出すことができます。

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/predict")

public class PyTorchPredictionController {

​

    @PostMapping

    public ResponseEntity<?> predict(@RequestBody InputData inputData) throws IOException {

        ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder("python3", "/path/to/predict.py", inputData.toString());

        Process process = processBuilder.start();

​

        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream()));

        String prediction = reader.readLine();

        return ResponseEntity.ok(prediction);

    }

}

​

これは、単純な設定です。

• コントローラーにPOSTリクエストを送信することで、Pythonモデルを呼び出します。
• 予測結果を捕らえて、クライアントに返信します。

4. Springを使用したAIモデルのバージョン管理とモニタリング

4.1. Spring Bootを使用したマルチモデルバージョンの管理

人工知能（AI）モデルがどんどん進化するにつれて、運用中の複数のバージョンの管理は大きな課題となっています。Spring Bootは、RESTful アーキテクチャをサポートしていることで、これらのバージョンの管理を簡素化する解決策を提供しています。

@RestController

@RequestMapping("/api/v1/model/{version}")

public class ModelVersionController {

​

    @PostMapping("/predict")

    public ResponseEntity<?> predict(@PathVariable String version, @RequestBody InputData inputData) {

        // Load model based on the version

        String modelPath = "/models/model_" + version + ".pb";

        SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load(modelPath, "serve");

        Session session = model.session();

        // Perform inference

        Tensor inputTensor = Tensor.create(inputData.getFeatures());

        Tensor result = session.runner().feed("input", inputTensor).fetch("output").run().get(0);

        // Convert result tensor to expected output format

        float[][] prediction = new float[1][1];

        result.copyTo(prediction);

        return ResponseEntity.ok(prediction[0][0]);

    }

}

​

4.2. Spring Actuatorを使用してAIモデルの監視

Spring Actuatorは、人工知能モデルのパフォーマンスを実時間で監視するために欠かせません。このツールは、定義されたメトリクスとカスタマイズされたメトリクスを利用して、反応時間、誤り率、使用状況などの重要なモデルのメトリクスを追跡することができます。これは、AIモデルの状態とパフォーマンスに関する重要な洞察を提供し、予防的なメンテナンスと最適化を可能にします。

@Component

public class ModelMetrics {

​

    private final MeterRegistry meterRegistry;

​

    @Autowired

    public ModelMetrics(MeterRegistry meterRegistry) {

        this.meterRegistry = meterRegistry;

        meterRegistry.counter("model.requests", "version", "v1");

    }

​

    public void incrementModelRequests(String version) {

        meterRegistry.counter("model.requests", "version", version).increment();

    }

}

​

この例では、モデルの各バージョンが呼び出される回数を追跡するカスタムメトリクスを作成します。これらのメトリクスは、PrometheusやGrafanaなどのツールと統合され、モニタリングが可能です。

5. SpringにおけるAIアプリケーションの安全性

AIモデルを実装する際、機密情報の処理の可能性があるため、安全性を最優先とする必要があります。彼らの予測の精度は、特に金融や医療などの分野で大きな影響を与える可能性があります。

5.1. Spring Securityを使用してAI APIを保護

Spring Securityを使用することで、OAuth2またはJWTなどの様々な認証机制を用いてAPIエンドポイントを保護することができます。

@EnableWebSecurity

public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {

​

    @Override

    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {

        http

            .authorizeRequests()

            .antMatchers("/api/v1/predict/**").authenticated()

            .and()

            .oauth2Login();

    }

}

​

この例では、予測のエンドポイントを保護し、OAuth2を通じた認証を要求することです。

6. 春期とAI専用フレームワークによるAIのデプロイメント比较

6.1. 春期とTensorFlow Servingの比較

TensorFlow Servingは、機械学習モデルに特化した高性能なサービスシステムであり、新しいモデルのデプロイ、バージョン管理、TensorFlowモデルの速やかな推論を可能にします。TensorFlow Servingは、プロダクション環境でのパフォーマンス最適化を行い、バッチリクエストを通じてハードウェアの利用を最適化する機能を含みます。

主要な違い

用途適切性

• TensorFlow Servingは、主要な目的がTensorFlowモデルをプロダクションにデプロイし、高パフォーマンスのモデルサービス、バージョン管理、および監視の内蔵サポートを持ったような場でより効果的です。
• Springは、単なるモデルサービスを超え、複数の種類のモデル（TensorFlowだけでなく）を使用している環境や、より強力でスケーラブルな企業解決策に適しています。

6.2. Spring vs Kubernetes (With AI Orchestration)

Kubernetesは、オープンソースのプラットフォームであり、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケール、および管理を簡素化するために特別に設計されています。AIの分野では、Kubernetesは複雑な分散型ワークフローを調整する際に優れた能力を持っており、モデルトレーニング、推論、データパイプラインなどのタスクを包括しています。KubernetesベースのAIデプロイメントは、Kubeflowなどの补足ツールと統合されることが多いですが、これらのツールはAIワークロードのスケールや機能を拡張したり、流線化したりします。

主要な違い

使用する案件的性質

• Kubernetesは、オーケストレーション、学習、およびスケーリングが必要な伸縮性の高い分散型AI作业をサポートしています。特に、クラウド基盤上の環境において、大企業向けの複雑なAI作业を理想的です。
• 春は、モデル推論をビジネスワークフローに統合して使用するための enterprise environmentに最適なものです。それは、企业の機能のような安全性、API管理、およびユーザー認証に焦点を当てています。

6.3. Spring vs MLflow

MLflowは、実験、再現性、およびモデルのデプロイメントを管理するためのオープンソースプラットフォームです。実験を追跡、モデルをパッケージ化、REST APIを通じて提供するツールを提供します。MLflowは、バージョン管理と、プロダクションにデプロイされる機械学習モデルによく使用されます。

主要な違い

使用例の適切さ

• MLflowは、モデル実験からデプロイと追跡までを管理することを目的としたチームに理想的です。最小限の努力でモデルの追跡、パッケージ化、およびサービスを簡単にすることです。
• Springは、AIモデルがより大きな、より複雑な企業アプリケーションの一部で、ビジネスロジック、セキュリティ、およびAPI管理が必要である場合により適切です。カスタムモデル生命周期管理が必要なチームにとって、Springは設定上より柔軟性を提供しますが、より多くの設定が必要です。

6.4.比较の概要

6.5. AIデプロイメントのための適切なフレームワークの選択

• Springは、企業環境内でAIモデルをデプロイするのに最適な選択肢です。安全性、スケーラビリティ、および複雑なビジネスワークフローが必要な場合に特に適しています。組織がAIを他のサービス (たとえば、データベース、ユーザー認証) と統合する必要がある場合に最適です。
• TensorFlow Servingは主にTensorFlowモデルのスケールに适したサービスを必要とする場において、他のEnterprise機能には最小限の焦点を当てるべきだと考えるべきです。
• Kubernetesは分散型AIパイプラインのオーケストレーションに最適なツールであり、特にクラウド環境においては理想です。スケーラブルでクラウドネイティブなAI/MLアプリケーションを開発するEnterpriseにとって、Kubernetes(Kubeflowなどのツールとともに)は強力なオーケストレーションとスケーリング機能を提供します。
• MLflowはAI/MLライフサイクルを管理するのに最適な選択肢であり、実験の追跡からモデルのデプロイに至ります。データ科学者が生産環境で効率的に実験を行い、モデルを管理するために特に役立ちます。

8. AIのためにSpringとPythonを選ぶ時

9. 結論

AIと機械学習の迅速に変化する分野で、開発とデプロイのために適切なフレームワークを選択することは非常に重要です。Springは通常、多用途の企业フレームワークとして知られていますが、その強いスケール性、安全性、そしてマイクロサービスアーキテクチャの特徴とそれに結合した際、高品質なAIのデプロイメントには効果的です。特にREST APIとクラウドインフラとの無缝な統合により、機械学習モデルとのやり取りが simplified で、複雑なビジネスシステムとAIの統合を試みる企業には強力な選択肢となります。

しかしながら、モデルバージョニング、トレーニングオーケストレーション、そして素早いプロトタイプ作成など、より specializes された作业には、TensorFlow Serving、Kubernetes、MLflowなどのAI専門のフレームワークが適切な解決策を提供し、高性能のモデルサービス、分散型AIワークフロー、そして最小限の手動作业で完全な機械学習ライフサイクルの管理を streamlined することに優れています。

SpringとこれらのAI専門のフレームワークの間の選択は、最終的には特定の用途によって決まります。主要な目的がAIを大規模な企业クラスの環境にデプロイし、厳格な安全性やビジネス統合要件に基づいて行うことであれば、Springは他のものよりも際立ったフレキシブリティとコントロールを提供します。そうした目的ではなく、素早い実験、効率的なモデル管理、または分散システムで複雑なAIワークフローをスケールすることが焦点であれば、TensorFlow Serving、Kubernetes、MLflowは手間のかかるプロセスを簡略化するための焦点を持つ解決策を提供します。

多くのチームにとって、両者の長所を融合させたハイブリッドアプローチは最も効果的かもしれません。PythonとAI専用のフレームワークをモデルの開発と実験に活用し、Springを使用して、スケーラブルで安全、強力なプロダクション環境でこれらのモデルをデプロイする複雑性を管理する。このアプローチは、AIシステムがイノベーティブでEnterprise-readyになることを保証し、ビジネスにとって長期的な価値を提供し、AI専門家にとっても同様にです。