適切な AI モデル形式を選択して時間を節約し、パフォーマンスを向上させ、よりスマートなプロジェクトを構築しましょう

AIモデルのフォーマットはどれも同じではありません。ここでは、AIモデルのフォーマットとは何か、なぜ重要なのか、そして適切なフォーマットを選択することで効率、セキュリティ、そして成果を最大限に高めることができるのかを説明します。     

人工知能モデルは、今日の最もエキサイティングなテクノロジーの中核を成しています。チャットボットを支える大規模言語モデル（LLM）から、医用画像処理に用いられる視覚モデル、そしてeコマースプラットフォームのレコメンデーションエンジンに至るまで、AIモデルは生データを有用な洞察や体験へと変えるエンジンです。最も簡単に言えば、AIモデルとは、膨大なデータセットからパターンを学習し、予測、分類、あるいは出力を生成する訓練済みシステムです。 

しかし、モデルの学習は物語の半分に過ぎません。モデルが完成したら、保存、共有、そしてデプロイする必要があります。そこで重要になるのが、モデルのフォーマットです。フォーマットは、モデルの保存方法だけでなく、実際の動作方法も決定します。パフォーマンス、効率性、互換性、さらにはセキュリティさえも、この選択に左右される可能性があります。 

課題は、「AIモデルフォーマット」が一つだけではないことです。むしろ、様々なユースケースに合わせてカスタマイズされた、成長を続けるエコシステムが存在しています。強力なクラウドサーバーで問題なく動作するフォーマットが、モバイルデバイスではうまく動作しない可能性があります。迅速な実験に最適なフォーマットが、エンタープライズ展開には適さない場合もあります。これほど多くの選択肢があるため、開発者、研究者、そしてビジネスリーダーが、どのフォーマットが自社のプロジェクトに最適か判断に苦労するのも無理はありません。 

このガイドでは、最も一般的な AI モデル形式を分析し、その長所 (および短所) について説明します。これにより、時間を節約し、コストを削減し、理論上だけでなく現実世界で AI プロジェクトを機能させるためのよりスマートな選択を行うことができます。 

読む: AIを変革する3つのトレンド

GGMLとGGUF、軽量推論のための量子化モデル

 GGMLとGGUFは密接に関連したフォーマットで、AIモデルを小型化し、低スペックのハードウェアでも容易に実行できるようにするという、一つの主要な目標を掲げて設計されています。この目標は、量子化と呼ばれるプロセスによって達成されます。量子化とは、モデルで使用される数値の精度を下げることです（例えば、16ビットまたは32ビットの重みを4ビットまたは8ビットの重みに変換するなど）。適切に量子化が行われれば、モデルのサイズは劇的に縮小され、ハードウェア要件も軽減されますが、精度の低下はわずかです。 

そのため、GGMLとGGUFは、ハイエンドGPUを搭載していないデバイスでAIモデルをローカルに実行したい人にとって特に魅力的です。実際、どちらのフォーマットもCPU上で直接推論を実行でき、専用のグラフィックハードウェアではなくRAMがワークロードを処理できます。つまり、軽量のノートパソコンやデスクトップでも、専用のアクセラレーションカードなしで、かなり複雑なモデルを実行できるということです。 

もう一つの利点は、導入の容易さです。GGMLまたはGGUF形式で保存されたモデルは通常、単一のファイルとしてパッケージ化されるため、異なるプラットフォーム間での移動、共有、セットアップが容易です。特にGGUFは、より詳細なアーキテクチャ情報などの豊富なメタデータをファイル内に追加することでGGMLを改良し、設定の煩わしさを軽減しました。また、LLaMAベースのモデル以外にもサポートを拡大し、これらのフォーマットの有用性を高めました。 

しかし、これらの強みにはトレードオフが伴います。これらのフォーマットは推論（学習済みモデルの実行）用に構築されているため、学習や微調整をサポートしていません。モデルの学習を継続したい場合は、まず別のフォーマットに変換し、学習が完了したら元に戻す必要があります。また、量子化は強力ですが、ある程度の品質低下は避けられません。出力は、完全精度モデルによって生成されるものほど正確ではない可能性があります。 

実際には、GGML と GGUF は、既存のモデルを限られたハードウェア上で実行し、速度と効率のために若干の精度のトレードオフを受け入れる意思のあるユーザーに最適です。 

主な利点: 

• • • CPU使用に最適化されており、GPUを必要としません
    • より小型で高速なモデルのための量子化をサポート
    • シンプルな単一ファイル形式でパッケージ化
    • 最小限の設定でさまざまなプラットフォームで動作します

主な欠点: 

• • • 直接トレーニングしたり微調整したりできない
    • 量子化により精度が低下する場合がある

PyTorchフォーマットは実験に柔軟性を提供する

Metaに支えられたPyTorchは、AI研究開発において最も広く利用されているフレームワークの一つとなっています。その人気の理由は、実行前にモデルアーキテクチャ全体を構築するのではなく、コード実行時に動的に構築するという「define-by-run」アプローチにあります。この柔軟性により、研究者や開発者は新しいモデル設計の実験、デバッグの効率化、アーキテクチャのオンザフライでの適応を容易に行うことができます。 

PyTorch でモデルを保存する場合、次の 2 つの主なファイル形式が一般的です。 

• • • .pt ファイルには、モデルのデプロイに必要なものがすべて含まれているため、モデルをトレーニングから本番環境に移行する場合に最適です。
    • .pthファイルは通常、モデルの重みとパラメータを保存するために使用され、多くの場合、トレーニング中のチェックポイントとして使用されます。これにより、開発者はトレーニングを一時停止、調整、再開することができ、最初からやり直す必要はありません。 

PyTorchの最大の強みの一つは、その使いやすさです。このフレームワークは、データサイエンスと機械学習で最も広く使用されているプログラミング言語であるPythonで記述され、緊密に統合されています。その構文は「Pythonic」な印象を与えます。つまり、Pythonコードの慣習と可読性基準に準拠しており、シンプルで明確、そして直感的に記述できます。多くの開発者、研究者、学生が既に業務でPythonを使用しているため、初心者の学習曲線は低くなります。PyTorchは、慣れないプログラミングパラダイムを強制的に学習させるのではなく、既に持っているスキルを適用できるようにすることで、アイデアのプロトタイプ作成を容易にし、すぐに使い始めることができます。  

PyTorchは、大規模な開発者コミュニティとHugging Faceのようなリポジトリとの緊密な統合により、ツール、チュートリアル、事前学習済みモデルなど、充実したエコシステムを提供しています。このサポートにより、実験を加速し、他者の成果を基に開発を進めることが容易になります。 

しかし、PyTorchを研究用途で好まれる理由である柔軟性こそが、大規模な本番環境での導入効率を低下させる可能性があります。PyTorch形式で保存されたモデルは、デフォルトで多くの容量を占有することが多く、リソースが限られた環境ではパフォーマンスが低下する可能性があります。さらに、PyTorchはPythonで最もよく使用されるため、他の環境でモデルを使用する方法はあるものの、Python以外の環境でのサポートは限られているように感じるかもしれません。 

もう一つ重要な注意点があります。PyTorch形式は、Python固有のデータ保存方法であるpickleを使用してシリアル化されます。pickleは便利ですが、ファイルに実行コードが含まれる可能性があるため、セキュリティリスクにもなり得ます。検証されていないソースからの.ptファイルや.pthファイルを開くと、脆弱性が生じる可能性があります。開発者は、モデルの入手元に注意し、共有する際には安全なプラクティスを徹底する必要があります。 

つまり、柔軟性と実験が優先される場合は PyTorch 形式が最適ですが、エンタープライズ グレードの大規模な展開には最も効率的な選択肢ではない可能性があります。 

主な利点: 

• • • 直感的なPython構文で簡単に学習できます
    • 実行中の動的なモデル変更をサポート
    • 大規模なコミュニティとHugging Faceエコシステムに支えられています

主な欠点: 

• • • 大規模な本番環境のワークロードには効率が悪い
    • 他の選択肢と比較してデフォルトのモデルサイズが大きい
    • 主にPython環境向けに設計されています
    • ファイルが信頼できないソースから取得された場合、pickle シリアル化によるセキュリティリスクが発生します。

読む: Phison がオンサイトとエッジでの使用向けに AI 処理能力を拡大

本番環境向けに構築された TensorFlow 形式

Googleが開発したTensorFlowは、特にスケール、信頼性、クロスプラットフォーム展開が最も重要となる本番環境で、最も広く採用されているAIフレームワークの一つとなっています。研究や実験によく使われるPyTorchとは異なり、TensorFlowは本番環境での運用を念頭に設計されているため、エンタープライズでの導入に適しています。これをサポートするため、TensorFlowは複数のモデル形式を提供しており、それぞれ異なるタイプの展開に最適化されています。 

TensorFlow SavedModel: エンタープライズグレードのデプロイメント 

SavedModel形式はTensorFlowのデフォルトであり、最も包括的なオプションです。単一のファイルではなく、パラメータ、重み、計算グラフ、メタデータを含むファイルのディレクトリ全体を保存します。この構造により、元のコードを必要とせずにモデルを推論に使用できるため、再現性と移植性が重要となるエンタープライズ展開において大きな利点となります。 

SavedModel はあらゆるものをカプセル化できるため、大規模な制作に最適ですが、トレードオフもあります。つまり、よりシンプルな形式に比べて、ファイル サイズが大きくなり、管理が複雑になり、学習曲線が急になります。 

主な利点: 

• • • 重み、パラメータ、グラフの保存を含む包括的な機能
    • 生産と再現性に最適化
    • プラットフォームや環境を問わず動作します

主な欠点: 

• • • 管理が難しくなる可能性がある、より大きな複数ファイル形式
    • 初心者にとって習得が難しい
    • 一部のデバイスターゲットでは変換が必要

 TensorFlow Lite: モバイルおよびエッジデバイス向け AI 

TensorFlow Lite（TFLite）は、スマートフォン、IoTデバイス、組み込みシステムなど、計算リソースが不足している環境に最適化されています。量子化、グラフの簡略化、事前コンパイル（AOT）などの手法を用いてモデルサイズを縮小し、低消費電力ハードウェアでも実行できるほど軽量かつ効率的なモデルを実現します。 

そのため、TFLiteは、スマートフォンのリアルタイム画像認識やIoTデバイスに組み込まれた顔認識といったアプリケーションに特に役立ちます。ただし、量子化などの最適化によって精度が若干低下する可能性があり、TFLiteは推論専用であり、学習には使用できません。また、TFLiteは合理化されているため、デバッグが複雑になる場合があります。 

主な利点: 

• • • モバイルや低電力ハードウェアで効率的に動作します
    • より小型の単列モデルを製作
    • クロスプラットフォーム展開をサポート

主な欠点: 

• • • 量子化による精度の低下
    • トレーニングや微調整用に設計されていない
    • デバッグとエラーの追跡は難しい

TensorFlow.js レイヤーモデル: ブラウザ上の AI 

LayersModel 形式を使用すると、TensorFlow モデルを TensorFlow.js を通じてブラウザで直接実行できます。.json ファイル（レイヤー定義、アーキテクチャ、重みマニフェストを含む）と 1 つ以上の .bin ファイル（重み値を保存）の組み合わせとして保存されるため、AI を完全にクライアント側で実行できます。 

このアプローチにより、バックエンドインフラストラクチャを必要とせず、ブラウザ内でモデルのトレーニングと実行が可能になります。これは、データがデバイス外に出ることがないというプライバシーと、導入の容易さという点で大きなメリットをもたらします。例えば、開発者は画像分類器をウェブアプリケーションに組み込み、ユーザーのブラウザで直接実行させることができます。ただし、モデルのサイズには制限があり、パフォーマンスは使用するブラウザとデバイスに大きく依存するという制約があります。 

主な利点: 

• • • バックエンドインフラストラクチャは不要
    • ローカル実行は強力なプライバシーを提供します
    • ウェブアプリとの統合が簡単

主な欠点: 

• • • モデルのサイズと複雑さが制限されている
    • ブラウザ/デバイスの機能に依存
    • 他のTensorFlow形式からの変換が必要になる場合があります

 すべてをまとめると 

TensorFlowの強みは、環境を問わない柔軟性にあります。SavedModelはエンタープライズおよび本番環境への導入において主力であり、TFLiteはAIをモバイルおよびエッジ空間に拡張し、LayersModelはサーバーレスでブラウザベースのインテリジェンスを実現します。これらのフォーマットを組み合わせることで、TensorFlowは他のフレームワークではほとんど匹敵しないリーチを実現しますが、それぞれ複雑さ、精度、スケーラビリティにおいてトレードオフを伴います。 

クローズドループシステムで AI PC を最大限に活用

Kerasは初心者にシンプルさを提供します

TensorFlowは大規模で実稼働レベルのAIに必要なパワーと柔軟性を提供しますが、その複雑さは初心者にとって敷居が高い場合があります。そこでKerasの出番です。Kerasは元々独立したプロジェクトとして開発され、後にTensorFlowの公式高レベルAPIとして統合されました。Kerasは、ニューラルネットワークの構築と実験をよりシンプルでアクセスしやすいものにするために設計されました。 

Kerasの根底にある考え方は、使いやすさです。TensorFlowの低レベルの詳細の多くを抽象化し、モデルの定義、学習、評価のためのより直感的なインターフェースを開発者に提供します。これは、ディープラーニングを始めたばかりの方や、膨大な定型コードを書かずにアイデアのプロトタイプを素早く作成したい方にとって特に魅力的です。 

Kerasモデルは.keras形式で保存されます。この形式では、アーキテクチャ、学習設定、重みといった主要な情報がすべて1つのファイルに統合されています。そのため、移植性が高く、共同作業者との共有が容易です。開発者は、あるマシンでモデルを構築・保存し、他のマシンに最小限の手間で読み込むことができます。 

このシンプルさの代償として、きめ細かな制御とパフォーマンス最適化が犠牲になっています。大規模な本番環境で作業する上級ユーザーは、Keras を「生の」TensorFlow と比べて制限的に感じるかもしれません。高レベル API であるため、上級開発者が微調整する必要のある重要な詳細が隠れてしまう可能性があります。また、フレームワークが低レベルロジックの多くを抽象化しているため、複雑なエラーのデバッグも困難になります。 

つまり、KerasはAI初心者や、迅速なプロトタイピングと可読性を重視するチームにとって、優れた入門ツールとなります。しかし、ミッションクリティカルでパフォーマンス重視のワークロードを実行する企業は、最大限の制御を実現するために、KerasからTensorFlowなどのフレームワークに移行する必要があるでしょう。 

主な利点: 

• • • 初心者にも優しく、簡単に習得できます
    • すべての情報を単一のポータブルファイルに保存します
    • モデルを定義するための明確で読みやすい形式を提供します

主な欠点: 

• • • 低レベルの詳細に対する制御が少ない
    • TensorFlowを直接使用した場合に比べてパフォーマンスが低い
    • 抽象化によりデバッグが困難になることがある

ONNX、ユニバーサル翻訳機

PyTorch、TensorFlow、Kerasなど、多種多様なAIフレームワークが存在するため、相互運用性はすぐに課題となります。あるフレームワークで学習したモデルが、別のフレームワークではスムーズに動作しない（あるいは全く動作しない）場合があり、チーム間での作業共有やプラットフォーム間のプロジェクト移行が困難になります。この問題を解決するために、Open Neural Network Exchange（ONNX）が開発されました。 

ONNXは、本質的には機械学習モデルを表現するための標準化されたフォーマットです。AIの万能翻訳機と考えてください。モデルを標準化された演算子（レイヤーに類似）で構成された計算グラフとして保存することで、ONNXは重要な情報を失うことなくフレームワーク間でモデルを移動することを可能にします。例えば、PyTorchでモデルを学習し、ONNXにエクスポートしてからTensorFlowにデプロイする、あるいはその逆も可能です。 

このフォーマットでは、フレームワークが独自の演算子を使用している場合でも、カスタム演算子の使用が可能です。このような場合、ONNXは演算子を共通の同等の演算子にマッピングするか、カスタム拡張機能として保持することで、環境間での機能性を維持します。この柔軟性により、ONNXは単一のフレームワークに縛られたくない企業に人気の選択肢となっています。 

ONNXは推論にも最適化されているため、特にトレーニング済みのモデルを本番環境にデプロイするのに適しています。モデルは単一のファイルに保存されるため、異なる環境間での共有とデプロイが簡素化されます。NVIDIA、AMD、IntelなどのハードウェアベンダーはONNXランタイムをサポートしており、専用ハードウェアによるパフォーマンス向上を容易に実現できます。 

トレードオフは何でしょうか？ONNXは、他のフォーマットに比べて初心者にとって使いにくいです。管理にはより専門的な技術が必要になることが多く、フレームワークネイティブのフォーマットよりもファイルサイズが大きくなる可能性があります。また、複雑なモデルや実験的なモデルの場合、変換が難しくなることがあります。そのため、標準的なアーキテクチャで問題なく動作するものが、最先端の設計をエクスポートする際に必ずしも完璧に変換できるとは限りません。 

それでも、ONNX は、開発者や組織に単一の形式に縛られることなく、仕事に適したツールを選択する自由を与えることで、AI エコシステムで重要な役割を果たします。 

主な利点: 

• • • フレームワークの相互運用性、PyTorch、TensorFlowなどの間で簡単に変換可能
    • 推論と展開に最適化
    • 単一ファイル形式により共有と移植性が向上
    • パフォーマンス最適化のためのハードウェアベンダーからの幅広いサポート

主な欠点: 

• • • 初心者にとって学習曲線は急峻
    • 一部の形式に比べてファイルサイズが大きい
    • 複雑なモデルやカスタムモデルは必ずしもシームレスに変換できるとは限りません

知っておくべきその他のAIモデル形式

これまで取り上げた形式 (PyTorch、TensorFlow、Keras、GGUF/GGML、ONNX) は、今日の AI 開発で最も一般的に使用されているオプションを表していますが、特定のエコシステムやユースケースについて言及する価値のある他の形式もいくつかあります。 

• トーチスクリプト モデルを静的計算グラフに変換するPyTorchエクスポート形式。これにより、Pythonが利用できない環境へのデプロイが容易になります。クロスフレームワークデプロイではONNXが一般的になっていますが、PyTorchと密接に連携した本番環境シナリオではTorchScriptが依然として有用です。 

• コア ML (.mlmodel) iOSおよびmacOSデバイス上でAIモデルを実行するためのApple専用フォーマット。Appleエコシステムに高度に最適化されているため、iPhone、iPad、Mac向けのアプリや機能をターゲットとする開発者にとって不可欠です。 

• PMMLとPFA – 予測モデルマークアップ言語（PMML）と分析用ポータブルフォーマット（PFA）は、機械学習モデルをポータブルな方法で表現するための初期の標準でした。現代のディープラーニングワークフローではあまり一般的ではありませんが、従来のデータサイエンスプロジェクトではまだ見られることがあります。 

• MXNetフォーマット かつてAWSのサポートもあって人気を博したApache MXNetは、独自のモデル形式を採用しています。PyTorchやTensorFlowの台頭により採用は減少していますが、一部のレガシーシステムは依然としてMXNetに依存している可能性があります。 

これらの形式は、これまで説明した主要な形式ほど広く使用されていませんが、その存在を知っておくと、ニッチな状況や特定のプラットフォーム要件に対応するのに役立ちます。 

表示: Phison aiDAPTIV+ ソリューション

フォーマットをミッションに合わせる

これまで見てきたように、AIモデルのフォーマットには選択肢が尽きることはありません。軽量推論用のGGUFやGGMLから、研究・実稼働用のPyTorchやTensorFlow、相互運用性のためのONNXまで、それぞれのフォーマットが存在するのは、プロジェクトごとに異なるトレードオフが求められるためです。TorchScript、Core ML、PMML、MXNetといったあまり一般的ではないフォーマットでさえ、ニッチなエコシステムでは重要な役割を果たしています。 

重要なのは、普遍的に「最適な」フォーマットは存在しないということを覚えておくことです。適切な選択はユースケースによって異なります。展開先のデバイス、利用可能なリソース、使用しているフレームワーク、そして柔軟性、パフォーマンス、スケーラビリティのバランスを考慮してください。早期に適切な判断を下すことで、時間とコストを節約し、AIプロジェクトが理論上だけでなく現実世界でも確実に機能することを保証します。 

もちろん、モデルのフォーマットは方程式の一部に過ぎません。これらのモデルのトレーニングと微調整には、多くの組織が負担できる以上のGPUパワーが必要になることが多く、クラウドサービスを使用するとコストが上昇し、データセキュリティ上の懸念が生じる可能性があります。 PhisonのaiDAPTIV+ソリューション が登場します。専用の SSD で GPU VRAM を拡張することにより、aiDAPTIV+ は企業が大規模な AI モデルをローカルでトレーニングできるようにし、機密データを非公開に保ちながら、クラウドのみの代替手段に比べてコストを削減します。 

結局のところ、適切なフォーマットを選択するには、ツールとミッションを一致させることが重要です。適切なトレーニングインフラストラクチャと組み合わせることで、組織はよりスマートなAIモデルを構築するだけでなく、真に価値を生み出す方法でそれらを展開できるようになります。 

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よくある質問（FAQ）：