OpenCLIPをサービス化するノートブック

AI/ML

概要

本リポジトリは、OpenCLIPモデルを用いてテキスト埋め込みを生成し、それをAPIとして提供する最小限のFastAPIサービスを構築するノートブックを公開しています。Google Colabの無料GPU環境を活用することを想定し、CUDA対応GPUがあれば自動的に選択して高速化。APIエンドポイントを通じてテキストを入力すると、512次元のベクトルが返され、オプションでL2正規化も可能です。モデルカードはopenai/clip-vit-base-patch32が標準ですが、OpenCLIP対応の他モデルに容易に差し替え可能で、テキスト検索や類似度計算、機械学習前処理など幅広い用途に適しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • OpenCLIPによるテキスト埋め込み生成をAPIとして提供
  • FastAPIを使った軽量かつ高速なサービス構築
  • Google Colabの無料GPU環境を想定し、CUDA自動検出で高速処理
  • 任意のOpenCLIP対応モデルに差し替え可能な柔軟性

技術的なポイント

本プロジェクトの技術的な核は、OpenCLIPモデルによるテキストの埋め込み生成機能をWeb APIとしてシンプルに提供している点にあります。OpenCLIPは、CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training)のオープンソース実装であり、テキストと画像を統一的にベクトル化できる強力なモデルです。ここでは特にテキスト側のエンベッディングに特化し、512次元のベクトルを出力します。

サービスはPythonのFastAPIフレームワークで構築されており、POST /embedエンドポイントにテキストを送信すると対応する埋め込みベクトルがJSON形式で返されます。FastAPIは非同期処理に対応しつつ、Swagger UIなどの自動ドキュメント生成も標準装備しているため、APIの検証や拡張が容易です。

GPU活用の面では、CUDAが利用可能かどうかを自動判定し、可能であればGPU上でモデル推論を行うことで高速化を実現。GPU非搭載環境でもCPUで動作可能なため、環境に依存しない柔軟な運用が可能です。

モデルはopenai/clip-vit-base-patch32をデフォルトとし、open-clip-torchパッケージを通じてロード・推論されます。これにより、OpenCLIPが公式にサポートする他の多様なモデルへ容易に切り替えられる拡張性も備えています。また、生成された埋め込みはオプションでL2正規化され、ベクトルの大きさを揃えることも可能です。これにより、類似度計算などの下流タスクでの安定性や精度向上に寄与します。

依存関係のインストールは、軽量で高速なuvコマンドを推奨しつつ、pipでも対応可能。プロジェクト全体はJupyter Notebook形式で提供されており、コードの解説や実行を段階的に進められるため、初心者から上級者まで幅広いユーザーに適しています。さらに、テストコードtest_embed_api.pyも含まれており、APIの動作確認や品質維持にも配慮されています。

このように、OpenCLIPの最先端技術を手軽に試せるAPIサービスとして設計されており、研究開発やプロトタイプ構築、学習教材としても有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • LICENSE: ライセンスファイル
  • README.md: プロジェクト説明および使用方法
  • openclip_service.ipynb: OpenCLIP埋め込みAPIを構築するJupyter Notebook
  • test_embed_api.py: APIの動作を検証するテストスクリプト

まとめ

OpenCLIPのテキスト埋め込みを手軽にAPI化し、GPU活用可能な環境で高速処理を実現するシンプルかつ有用なサービスです。

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