【勉強会】GDG DevFest Osaka 2019 の

GDG DevFest Osaka 2019
日時：2019年12月08日　10:30～
#DevFest19 #gdgosaka #Japan #Osaka #Google


TensorFlow Lite, Edge TPU and Auto ML(Google 佐藤 様)

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• 機械学習のお話。
• なんでML？→新しいプログラミング。AIはアプリケーションの１つ。
• IoT膨大な情報。いちいちコーディングしていられない。MLは『なんとなく』を実現してくれる。新しい手段。
• とにかく情報を集め、そこからパターンを作り出すのがML。自動プログラミング。精度100％はでないが、強力（近似までもっていける）。
• 最近は小さいコンピュータにもMLが乗っている。スマホ、ラズパイ等。
• エッジ側にMLがあると
• レイテンシが少ない。
• ネットに繋がってなくても動く
• データがローカルで完結する
• 必要なデータのみを圧縮しクラウドへ 

• モバイル用に『TensorFlow Lite』登場。
•  Firebase ML KiTにも『TensorFlow Lite』含まれている。
• CPUクロックの向上が飽和状態、専用プロセッサに特化し始めている。
• ランタイムで専用プロセッサとの間を取り持つ
• モデルを作り、コンバーターで最適化
• Dance Like（スマホアプリ）　セグメイテーション　体の部位を特定して判断
• Smart Mirror　鏡にカメラを埋め込みリアルタイムで画像を認識変換
• Edge TPU Googleが１から開発したCPU。
• Efficientnet Googleの最も早いニューラルネットワーク
• 60fpsで物体を判断検知。工場の外観検査（京セラ）で使っている
• Coral　Googleのハードウェアプラットフォームで買えます。
• データサイエンティストが少ない⇒半自動化がクラウド側のAutoML
• AutoML Vision（京セラの事例：工場の製品に傷）独自の機械学習を作る。
• 高い品質のデータと機械学習の基礎知識があれば短期間で構築可能
• 数万円で始められる
• Q.アノテーションを自動でしてくれないか。
• A.傷⇒多種多様なので、キューピーではAutoインコーラーでハズレ値検知を行うモデルを使った。正常値をたくさん見せて、外れたら異常と判断。
• A.アノテーションを人手でやってくれるサービスがGoogleであります。

AutoMLとQumicoを使って、ラズパイでディープラーニングを動かす話（@natsutan 夏谷様）

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• AIのトレンド
• Deep Learning
• エッジAIとは、AIを処理するサーバがなく、それぞれの装置がAIを搭載
• カメラだと検知した物体のみをサーバに送る
• レイテンシ◎
• 通信量◎
• 消費電力○ 
• エッジAIを使う理由
• 自動運転など、応答速度が非常に重要なケース
• コストが重要なケース
• 通信環境が悪くても動く必要があるケース
• プライバシーを守りたいケース
• 世の中にAIが普及するにつれ、エッジAIの重要性も増えていく
• 業界標準フォーマット ONNIX
• ONNIXフォーマット Python、Rust対応
• 機械学習の精度を上げる技術：NAS NNアーキテクチャ探索
• AutoMLの実力
• 物体検出　6万円ぐらいで、70％の精度
• 30個ぐらい上げてから事例を増やした方がいいよ。
• 料金：モデルによって金額が異なる。
• 物体検出のネットワーク（フロー）はかなり複雑
• Qumicoの紹介
• DeepL学習結果をエッジ用にC言語変換
• Tree Stage Compiler 中間にONNIXを使ってる
• AutoMLが出力するNN例
• データエンジニアを育成
• MLの精度があがるから、サイエンティストよりデータエンジニアを沢山つくりたい。
• エッジAIの難しいところ
• JOB HUB アノテーションをやってくれる会社。クラウドワーカーを使ってる。

スポンサーセッション

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• カスタメディア様　プラチナスポンサー
• SNS シェアリングエコノミーのパッケージ会社
• マッチングサービスが売り（例：お坊さんと、画家と依頼人[ピクトマ]）
• クラウドファンディング[en,try 地域密着型、雪かきマッチング]
• 大手企業　設備・人材をシェアリングしたい要望
• シェアBUY HR 
• InB シェアリング　大企業でのシェアリング（社員＆家族）
• シェアリング、マッチングで社会に貢献

プログラミング言語 Go のススメ（@mattn様）

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• Go言語の紹介
• https://go.dev
• 10周年
• Docker, kubernetes, terraform
• なぜDockerはGoなの
• スタティックコンパイル
• マルチアーキテクチャビルドなど
• Googleが開発したプログラミング言語
• Goの特徴
• コンパイル型の言語
• プロジェクト構成ファイルがいらない。
• libcに依存しないバイナリ
• go get でインストール可能
• とても決め事が多い、でもそれが良い
• シングルバイナリ
• 依存が少ない
• C言語のライブラリに頼ってない
• OpenSSLすら
• libcに依存しない
• バイナリ１つでどこでも動く
• 配布やデプロイが簡単
• マルチプラットフォーム向けのビルドができる。
• LinuxでWindows、WindowsでLinuxのバイナリが作れる
• コーヒーブレイクが難しい問題
• 静的型つけ言語
• C言語の良い部分を引き継いでいる
• 型での束縛
• 安心してソースコードを壊すことができる
• テストは安全に壊す為の方法
• GCによりメモリ管理
• C言語に似ているけどメモリ安全
• GC Stop The World 気にならないレベルに。
• マルチコアの活用
• マルチスレッドプログラミング
• 同じ処理を複数起動するのは楽
• 異なる処理をマルチにするのは難しい。
• goroutine スレッドに比べ軽量
• その他
• 問題をコードで書く文化
• 私的Go言語の使い方
• ドキュメントを書く習慣
• ベンチマークを気にする習慣
• Go言語のこれから
• エラーチェック
• ジェネリック
• Go言語は簡単で速い
• スケールする
• 配布が楽
• マスコットが可愛い

Cloud Run（Kuma Arakawa 様）

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• Cloud Runの概要
• Cloud Run for Anthos
• ２つある
• マネージドとK8S + K native
• 今日はマネージドの方の話
• Cloud Run ステートレスなコンテナ化されたアプリケーションをデプロイできる。ステートレス - サーバの中に状態を持たない、DBとか他に移す。
• デプロイ　するとrevisionで管理されイミュータブルにデプロイされる。イミュータブル-古いものを残して新しいアプリをデプロイ。
• Knative互換のためベンダーロックされない
• 0からスケールする
• デプロイが簡単。デプロイと同時にコンテナが起動する。
• Cloud Function/App Engine/Cloud Run/App Engine Flex/K8s/Compute Engine
• 左から右へカスタマイズ性が向上、右から左へデプロイの容易さ
• 新たなリリース
• GA(Generally Available)をリリース
• 自動スケーリング（最大インスタンスを指定可能）
• エコシステム
• circleciでもサポート
• DataDogでもCloudRunをサポート
• トラフィックをスプリットできる機能がサポート？
• カナリアデプロイができたりと、使えそう。
• できること、できないこと
• Cloud Memorystore／Filestore／Cloud Load Balancing には繋がらない
• Run→pub/subを挟んで⇒Runの非同期呼び出し
• Cloud TasksかCloud Pub/Subかの選択
• https://cloud.google.com/run/docs/comp-pub-sub?hl=ja
• App Engine Flex 使わない方がいい。
• イミュータブルにしないといけない。せざるを得ない。
• まとめ
• 小さめのサービスのコンテナを動かすもの
• 用途によるので、無理やり使わない
• 色々なマネージドサービスと組み合わせる
• 頻繁にアップデートがある。常にウォッチを。

How to distribute your web app
インストール可能なウェブアプリ（Shunya Shishido 様）

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• PWA　WEBアプリをよりNativeアプリに近い形へ指向したものを目指すデザインパターン。オフラインで読める、プッシュ通知などの機能をもつ
• 信頼性
• 高速な表示
• エンゲージメント性
• スタバアプリ　Nativeアプリのようだが、React.jsで作られている
• こんな感じ
• フルスクリーン
• Web Share API
• ストレージ上限の緩和
• PWAのインストール
• ホームから起動
• タスクスイッチャー
• シェア・クリップボード etc
• 重要なのはインストール後、ユーザはネイティブアプリと同じような振る舞いを期待している
• サンタトラッカー(Santa Tracker)もPWAの事例
• Web App Manifest
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• mini infobar ベストなUXではないがデフォルトで出る。これもカスタマイズ可。
• Navive App & PWA Nativeアプリがあった場合に振る舞いを変えることができる。
• Spofify PWA webのプレイヤーを作成し、SNSの繋がりを強化。
• PWA利用ユーザの30%がNativeアプリをDL
• ディスクトップPWAも増えている hulu/STADIA
• Trusted Web Activities　PWAをAndroidアプリに埋め込む
• Chromeのcookieなどと共有される為、常に最新
• G Suiteから配信もできる
• Llama Pack apkを出力できるライブラリ
• Rakuten Pasha　軽量
• Lighthuouse でスコアを80点以上とらないと配信できない。
• Web Packaging コンテンツの帰属と配信の役割・責務を分ける
• 帰属先をデジタル署名して書き換えられないようにする。
• AMPキャッシュ（CDN)を使うとURLは配信先になるため、帰属者に変更することができる。
• Web Bundle　WEBリソースをパッケージ(zip)してシェアできる。
• ChromeでCanaryを有効。wbnのファイルへ送る。
• Webアプリそのものをパッケージングできる。