Burn Framework (第3部): 学習パイプラインとプロダクションデプロイ
LearnerBuilder を使用した自動化学習ループの構築と、WebAssembly や組込み環境へのモデルデプロイ手順を解説します。
Burn ↗ でモデルの定義が完了したら、次は堅牢な学習パイプラインの構築とプロダクション環境へのデプロイを行います。
LearnerBuilder を用いた学習ループの構築#
Burnの LearnerBuilder を活用することで、チェックポイント保存、メトリクス記録、TensorBoard連携、オプティマイザ状態管理を自動化できます。
src/train.rs
use burn::train::LearnerBuilder;
use burn::optim::AdamConfig;
use burn::backend::Autodiff;
use burn::backend::Wgpu;
type MyAutodiffBackend = Autodiff<Wgpu>;
pub fn run_training() {
let device = Default::default();
let optimizer = AdamConfig::new().init();
// [!code focus]
// LearnerBuilderによる学習プロセスの自動化
let learner = LearnerBuilder::new("./artifacts")
.metric_train_numeric("loss")
.with_file_checkpointer(1)
.devices(vec![device])
.num_epochs(10)
.build(Model::<MyAutodiffBackend>::new(784, 128, 10, &device), optimizer, 1e-3);
}クロスプラットフォームでのプロダクションデプロイ#
Burnは多彩なターゲットへのモデルデプロイを強力にサポートしています：
- 重みの保存と読込:
NamedMappableやONNXフォーマットの相互運用。 - WebAssembly (WASM): サーバーバックエンドを介さずブラウザ内でモデルを直接実行。
- No-STD サポート: 標準ライブラリ非依存の組込み機器やマイクロコントローラへ直接組込み可能。
# WebAssembly ターゲットでのビルド
cargo build --target wasm32-unknown-unknown --releaseまとめ#
Burn ↗ はRustのAIエコシステムにおける大きなマイルストーンです。Rustならではの高速性とメモリ安全性、そして柔軟なマルチバックエンド抽象化を兼ね備えたBurnは、次世代のディープラーニング開発における強力な選択肢となります。