AIを活用する際にAIモデルをどう調達すれば良いか？
調達方法には多くの選択肢があり、どれを使えば良いか悩むかもしれません。
この記事ではAIモデルを使う方法をご紹介します
調達方法
調達方法には大別すると3つの選択肢があります。
柔軟性と使い勝手はトレードオフな感じです。
・クラウドサービス（AWSやAzureなど）の機械学習モデルAPI
・OSSの機械学習モデルライブラリー（scikit-learnやtensorflowやPytorch、hugging faceなど）
・自作（フルスクラッチ、ディープラーニングのフレームワークを利用など）
採用基準
機械学習システムにどのようにAIモデルを組み込むか、全ての課題に対応できる方法は無くケースバイケースになりますが、
以下の項目は、どの方法を採用するかの判断材料になると思います。
・どんなタスクに使いたいか？そのタスクに向いているか？
・どんなデータで学習しているか？タスクに使えるデータで学習しているか？
・モデルの入力層や出力層の調整が出来るか？
・モデルの再学習は行えるか？
・1リクエストあたりのコスト
・モデル、学習済みパラメータのライセンス
まとめ
基本的にクラウドサービスやライブラリーの使用範囲で、機械学習システムは構築できます。
PoCや実運用を考慮に入れると、どちらかの方法を採用することになるかと思います。
自作が選択肢になるのは、学習のためのスクラッチ実装であったり、研究等アカデミックよりの実装が必要な場合かと思います。
