ヤムル

YAMLは "YAML Ain't Markup Language "の略で、設定ファイルやプログラミング言語間のデータ交換によく使われる、人間が読めるデータ・シリアライゼーション標準である。そのシンプルさと読みやすさから、構造化されたデータを簡単に扱う必要のある開発者や機械学習の実務者に好まれている。

YAMLの主な特徴

• 人間が読める：YAMLのフォーマットは人間が読みやすく書きやすいように設計されています。明確さを保証するために、インデントとクリーンで最小限の構文を使います。
• 柔軟なデータ構造：YAMLはリスト、マップ、スカラー型のような複雑なデータ構造をサポートし、さまざまなプログラミング環境で配列、辞書、マッピングを表現するために使うことができる。
• 言語にとらわれない: YAMLは異なるプログラミング言語に簡単に統合できるため、ソフトウェアアプリケーションやスクリプトに非常に汎用性がある。

AIとMLにおけるYAML

人工知能（AI）や機械学習（ML）の文脈では、YAMLはモデル・パラメーターやデータ処理ステップ、その他の重要な設定を定義する設定ファイルのセットアップに頻繁に使用される。このアプローチは、設定の変更と共有を容易にすることで、機械学習のワークフローを合理化するのに役立つ。

実世界での応用

1. Ultralytics YOLO コンフィギュレーション：YAMLは Ultralytics YOLO入力サイズ、バッチサイズ、学習率などのパラメータを設定するために、YAMLはモデルでよく利用されます。これはハイパーパラメータのチューニングやモデルの調整のプロセスを簡素化するのに役立ちます。

2. Kubernetes：YAMLはKubernetesでデプロイ設定、サービス、リソースクォータを定義するために広く使われている。これは、スケーラビリティと柔軟なデプロイを必要とする機械学習モデルにとって極めて重要だ。

YAMLとJSONおよびXMLの比較

• JSON: YAMLとJSONはどちらも人間が読めるが、YAMLの方が構文が少なくコンパクトな傾向があり、手動での編集が容易である。しかし、ウェブ・アプリケーションではJSONの方がより広くサポートされています。
• XML：YAMLはXMLよりも可読性が高く、XMLでは面倒になる閉じタグや入れ子のタグ構造を必要としないからです。

YAML構文の基本

Python がコードブロックを示すためにスペースを使うのと同じように、YAML は構造を定義するためにインデントを使います。キーと値のペアは : をコロンの後に空白を入れる。リストは、各項目をダッシュ (-).

例

yamlname: Ultralytics Modelparameters: - batch_size: 16 - epochs: 50

ワークフロー自動化におけるYAML

YAMLは継続的インテグレーションと継続的デプロイメント（CI/CD）プロセスで重要な役割を果たし、GitHub ActionsやTravis CIなどのツールで自動化スクリプトを定義する。これにより、機械学習チームはテストとデプロイメントのパイプラインを自動化し、一貫したモデルのデプロイメントプラクティスを確保することができる。

YAML入門

AI/MLプロジェクトでYAMLを利用しようとしている実務家にとって、オープンソースのプラットフォームを探索することは素晴らしいスタートである。多くのプラットフォームはYAMLコンフィギュレーションの実装を合理化するテンプレートとツールを提供し、開発から運用へのスムーズな移行を支援する。

その他のリソース

• KubernetesでYAMLを理解する
• 初心者のためのYAMLチュートリアル
• AIモデルのデプロイにおけるYAMLの実用的な使用法については、 Ultralytics Guideをご覧ください。

YAMLを活用することで、AIやMLの専門家は設定ファイルを効率的に管理することができ、シームレスなコラボレーション、構造化されたデータの取り扱い、合理化されたデプロイメントプロセスが可能になる。