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実験: Nixで機械学習

Nixを使った機械学習を紹介します。 Kerasでmnist数字を使ってConvNetモデルを練習させて。モデルをFlask アプリケーションにデプロイします。

モデル

モデルはKerasで定義しています。モデルはmodel.nixでビルドできます。

Nixを利用することで:

  • 柔軟性: バックエンド、エポックなどをモージュルオプションでカスタマイズできる。
  • 決定性: ビルドは再現できます。
  • 依存関係: 直接TensorflowやTheanoをインストールする必要なく、すべての依存関係はNixで管理されています。
  • 分散ビルド: Nixの分散ビルドを利用して、十分なパワーをもったマシンでモデルをビルドできます。
  • 継続インテグレーション: Hydraを使って、モデルをビルドできます。

モデルをビルド

デフォルト値、tensorflowバックエンドと10エポック、でモデルをビルドする。

$ nix-build -A model

default.nixにはモデルのバリエーションもあります。

nix-build -Eを使って、パラメータを設定できます。

$ nix-build -E 'with import ./.; model.override { epochs = 5; }'

フロントエンド

フロントエンドはモデルを利用する簡単なflaskアプリケーション。

フロントエンド実行

コマンドラインからモデルを実行する:

$ MODEL=$(nix-build -A model)/model.h5 $(nix-build -A frontend)/bin/cnn-mnist

NixOSモジュール

NixOSはNixを利用したリナックスディストリビューションです。NixOSの宣言型設定で複雑な設定を抽象できます。 とても簡単にカスタムNixOSモジュールを作れます、例えばmodule.nixはフロントエンドアプリケーションのモジュールを定義します:

module.nixをNixOSのメイン設定ファイル、configuration.nix、にインポートして、利用することができます。 次のコードでモジュールをインポートし、フロントエンドアプリケーションを有効にします。

  imports = [ /PATH/TO/MODULE/FILE/module.nix ];

  services.cnn-mnist.enable = true;

モジュールはアプリケーションをカスタマイズできるオプションを定義します:

  • port: アプリケーションのポート
  • host: アプリケーションのホスト
  • backend: 利用するバックエンド: theanoかtensorflow
  • model: 利用するモデル

NixOSモジュールは表現的、次のコードで機械学習アプリケーションをNginxリバースプロクシの後ろで実行できます:

  services.cnn-mnist = {
    enable  = true;
    port    = 8000;
    backend = "theano";
  };

  # Opening port 80
  networking.firewall.allowedTCPPorts = [ 80 ];
  
  # Nginx frontend 
  services.nginx = {
    enable = true;
    httpConfig = ''
      server {
        listen 80;
        location / {
          proxy_pass          http://127.0.0.1:8000;
          proxy_http_version  1.1;
        }
      }
    '';
  };

デプロイ

NixOps、NixOSコンフィグレーションをデプロイするツール、でリモートサーバにアプリケーションをデプロイできます。

nixops-deployment.nixはVirtualBoxデプロイファイルとなります。下記のコマンドでデプロイできます:

$ nixops create -d cnn-mnist nixops-deployment.nix
$ nixops deploy -d cnn-mnist

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