Hopsworks

Hopsworksは、データ準備からモデルのデプロイ、モニタリングまで、機械学習のライフサイクル全体を合理化するために設計された、包括的なリアルタイムAIレイクハウスプラットフォームです。データサイエンティスト、データエンジニア、MLエンジニアのための中央ハブとして機能し、データ、フィーチャー、モデル、コンピューティングリソースを管理するための統一された環境を提供します。Hopsworksの中核は、強力なフィーチャーストアとスケーラブルなデータインフラストラクチャを統合し、組織が前例のない効率とガバナンスで高性能なリアルタイムAIアプリケーションを構築・運用できるようにすることです。

このプラットフォームは、モジュール式のオープンアーキテクチャ上に構築されており、既存のデータエコシステムとシームレスに統合できます。データレイク、データウェアハウス、データベースを cohesive なAIレイクハウスに統合し、Delta Lake、Apache Hudi、Apache Icebergなどの一般的なデータ形式をサポートします。この統合により、データのサイロ化が解消され、MLワークロードのデータアクセスが簡素化されます。高性能なオープンソースのキーバリューストアであるRonDBを搭載したHopsworksは、リアルタイムのフィーチャーサービングでミリ秒未満のレイテンシを実現し、これは不正検知、推薦システム、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスなどのユースケースにとって重要な要件です。

Hopsworksの使い方

Hopsworksの使用には、データから本番環境対応モデルへの道のりを加速する合理化されたワークフローが含まれます。このプロセスは、Pythonファーストで開発者に優しいように設計されています。

1. 接続とデータ取り込み： Pythonクライアントを使用してHopsworksプロジェクトに接続することから始めます。Spark、Flink、Pandasなどのフレームワークを使用して、データレイク、データベース、ストリーミングプラットフォームなど、あらゆるソースからデータを取り込むことができます。
2. フィーチャーエンジニアリング： 生データをML対応のフィーチャーに変換します。Hopsworksはさまざまなフレームワークでのフィーチャーエンジニアリングをサポートしており、バッチとリアルタイムのストリーミングフィーチャーパイプラインの両方を構築できます。
3. フィーチャーグループの作成： Hopsworksフィーチャーストア内でフィーチャーを「フィーチャーグループ」に整理します。スキーマ、主キー、およびフィーチャーをオンライン（リアルタイム）またはオフライン（バッチ）アクセスで利用可能にするかどうかを定義します。
4. トレーニングデータの生成： フィーチャーストアを使用して、ポイントインタイムで正しいトレーニングデータセットを作成します。この重要な機能は、予測しようとしているイベントの時点で利用可能だったフィーチャー値のみを使用するようにすることで、データのリークを防ぎます。
5. モデルのトレーニングとバージョン管理： あらゆるMLフレームワーク（例：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn）を使用してモデルをトレーニングします。Hopsworksは、LLMなどの大規模モデルのトレーニングをスケーリングするための統合GPU管理を提供します。すべてのモデルとそれに関連するフィーチャーは、モデルレジストリでバージョン管理および追跡できます。
6. デプロイとサービング： トレーニング済みのモデルを推論サービスとしてデプロイします。リアルタイムアプリケーションの場合、モデルはオンラインフィーチャーストアからミリ秒のレイテンシでフィーチャーを取得し、すべての予測に対して新鮮で関連性の高いデータを確保できます。

Hopsworksの主な機能

• AIレイクハウス： データレイク、データウェアハウス、データベースを統合し、すべてのAIデータに対して単一の信頼できる情報源を提供します。
• 高度なフィーチャーストア： リアルタイムとバッチの両方のユースケースでフィーチャーを管理、保存、発見、提供するための最も先進的な統合フィーチャーストア。フィーチャーのバージョン管理、データ検証、リネージ追跡が含まれます。
• リアルタイムフィーチャーサービング： RonDBを搭載し、ミリ秒未満のレイテンシとミリ秒単位の鮮度でフィーチャーを提供し、要求の厳しいリアルタイムAIシステムに最適です。
• 統合ベクターインデックス： RAG（Retrieval-Augmented Generation）などのLLMおよび生成AIアプリケーションをサポートするために、オンラインフィーチャーストアに組み込まれたベクターインデックス。
• ソブリンAIとマルチクラウド： Kubernetesを使用して、あらゆるクラウド（AWS、Azure、GCP）、オンプレミス、またはハイブリッドセットアップにデプロイ可能で、データとインフラストラクチャを完全に制御できます。
• 統合GPU管理： LLMを含む大規模モデルのトレーニングと推論のために、GPUリソースを効率的にオーケストレーションします。
• エンドツーエンドのMLOps： フィーチャーエンジニアリング、モデルトレーニング、デプロイ、モニタリングを含むMLライフサイクル全体を管理するための単一プラットフォームで、強力なガバナンスとコラボレーション機能を備えています。
• ポイントインタイムの正確性： タイムトラベルクエリを自動的に生成して、歴史的に正確なトレーニングデータを作成し、モデル開発における一般的な落とし穴を防ぎます。

Hopsworksの使用例

Hopsworksは多用途であり、さまざまな業界の幅広いAIおよびMLアプリケーションに適用できます。

• LLMとエージェント： 統合ベクターデータベースからコンテキストデータへの低レイテンシアクセスを必要とする、Retrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインやその他のLLMベースのエージェントの構築とデプロイ。
• 予測分析： タイムリーなデータが重要な需要予測、解約予測、予知保全のためのモデル開発。
• リアルタイム推薦システム： ユーザーの最新のインタラクションに基づいてリアルタイムでユーザーフィーチャーを提供することにより、パーソナライズされたコンテンツと製品の推薦を強化します。
• カスタマー360： バッチデータとストリーミングデータを組み合わせて、顧客の統一されたリアルタイムビューを作成し、パーソナライゼーションとターゲットマーケティングを推進します。
• 不正および異常検知： ストリーミングデータを過去のパターンと比較分析することにより、不正な取引やセキュリティの脅威をリアルタイムで特定します。

Hopsworksの利点

Hopsworksは、AIイニシアチブの拡大を目指す組織に大きな競争上の優位性を提供します。

• 市場投入までの時間短縮： MLOpsワークフローを合理化し、フィーチャーの再利用を可能にすることで、Hopsworksはモデルの本番投入を最大5倍高速化できます。
• 大幅なコスト削減： フィーチャーを一元化することで、冗長なデータ処理とストレージを防ぎ、最大80％のコスト削減につながります。
• 比類のないパフォーマンス： 最大10倍高速なMLパイプラインとミリ秒未満のフィーチャーサービングレイテンシを実現し、新しいクラスのリアルタイムAIアプリケーションを可能にします。
• 強化されたガバナンスとコンプライアンス： 100％の監査カバレッジ、データリネージ、ロールベースのアクセス制御を提供し、AIシステムが信頼性、透明性、コンプライアンスを確保できるようにします。
• 柔軟性とロックインなし： オープンでモジュール式のアーキテクチャは、あらゆるMLフレームワーク、データソース、デプロイ環境をサポートし、ベンダーロックインを防ぎます。

料金プラン

Hopsworksは、さまざまなニーズに合わせて柔軟な料金モデルを提供しています。クラウドインフラストラクチャの要件なしで個人や小規模チームが始められる無料のサーバーレスフィーチャーストアがあります。大規模な組織やエンタープライズユースケース向けに、Hopsworksは主要なクラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCP）でのマネージドサービスとオンプレミスデプロイオプションを提供しています。これらのエンタープライズプランには、専用サポート、高度なセキュリティ機能、カスタムのスケーラビリティが付属しています。エンタープライズプランとマネージドプランの詳細な料金については、Hopsworksの営業チームに直接連絡してカスタム見積もりを取得することをお勧めします。