Elixir上でのニューラルネットワークモデルの使用を可能にする「Bumblebee」が登場

　インタラクティブなノートブックによって、Elixirコードのワークフローを自動化する「Livebook」の開発チームは、GPT2やStable DiffusionといったさまざまなニューラルネットワークをElixirで利用可能にする、「Bumblebee」を12月9日（現地時間）に発表した。

　Bumblebeeでは、GPT2やStable DiffusionなどいくつかのモデルをElixirで実装しており、これらモデルのトレーニングパラメータをHugging Faceから直接ダウンロードできる。

　LivebookとBumblebeeの統合によって、3回クリックするだけで、Elixirによる機械学習モデルの実行が可能になる。

　既存のプロジェクトへの機械学習モデルの組み込みは、Nx.Serving機能によって容易に実施でき、大規模な実行が可能となっており、機械学習モデルを既存のPhoenix Webアプリケーションの一部として提供し、Broadwayを使用してデータ処理パイプラインに統合することで、サードパーティの依存関係を必要とすることなく、Nerves組み込みシステムとともに展開できる。

　そのほか、Google XLAベースのEXLAや、LibtorchベースのTorchxといったプロジェクトによって、すべてのニューラルネットワークをCPU/GPUにコンパイルすることが可能となっている。

　今後は、Elixirでのニューラルネットワークのトレーニングと転移学習に注力する予定で、ビジネスやアプリケーションのニーズに応じて、開発者が事前トレーニング済みのモデルを拡張、および特化できるようにする。また、従来の機械学習アルゴリズムの開発における進捗状況についても公開を予定している。