機械学習モデルを標準の本番環境対応コンテナにパッケージ化できるオープンソースのツールCogの開発チームは、最新版となる「Cog 0.3.0」を4月21日（現地時間）にリリースした。
Cogは、単純な設定ファイルを使用して環境を定義することが可能で、NVIDIAベースイメージ、依存関係の効率的なキャッシュ、特定のPythonバージョンのインストール、適切なデフォルトの環境変数といった、ベストプラクティスを備えたDockerイメージを生成できる。
また、互換性のあるCUDA／cuDNN／PyTorch／Tensorflow／Pythonの組み合わせを認識し、正しく設定することが可能となっており、Open APIスキーマを生成することでPydanticを使用した入力と出力の検証を実現している。
今回リリースされた「Cog 0.3.0」は、新機能として組み込みのキューワーカーが実験的に実装され、Redisキューからの予測の処理に対応した。
ほかにも、キューAPIへの実験的な通知の追加や、APIレスポンスのキューイングへのログの追加、make installにおけるバージョンの指定への対応、ファイル処理が変更される可能性があることの文書化など、ドキュメントへの修正も含む数多くの機能追加や改善が行われている。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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