AIモデルを本番環境にデプロイすることは複雑で課題の多い作業です。主な課題には以下のようなものがあります:

1. コスト効率: 数千人または数百万人のユーザーにサービスを提供する際に、デプロイが費用対効果的であることを確保する。

2. レイテンシ: ユーザー体験を損なわないよう、推論のレイテンシを最適化する。

3. 柔軟性: 言語、ビジョン、ビデオなど、さまざまなタイプのAIモデルとその固有の要件に対応する。

4. セキュリティ: データセキュリティとプライバシーの厳格な基準に準拠したデプロイを確保する。

5. インフラストラクチャの要件: モデルを効率的に実行するために適切なハードウェア、ソフトウェア、クラウドインフラストラクチャを決定する。

6. スケーラビリティ: ユーザー需要の増加に対応できるスケーラブルなアーキテクチャを設計する。

7. 推論エンドポイント: VLLM、Llama CPP、Hugging Faceなど、それぞれトレードオフがある最適な推論エンドポイントを決定する。

8. 専門知識: モデル最適化、コンテナデプロイ、インフラストラクチャ管理などの専門知識が必要とされる。

これらの課題により、AIモデルを本番環境に投入するための最適化されたソリューションを見つけ出すのは「大変な苦労」となります。ここでNVIDIAのInference Microservice (NIM)が開発者にとってゲームチェンジャーとなり得ます。

NVIDIA Inference Microservice (NVIDIA NIM)は、大規模言語モデル(LLM)やその他のAIモデルを本番環境にデプロイしようとする開発者にとって、ゲームチェンジャーとなるツールです。NIMは、事前に構成された最適化されたコンテナを提供し、デプロイプロセスを簡素化し、大幅なパフォーマンスとコストメリットをもたらします。

NIMは、LLM、ビジョン、ビデオ、テキスト-to-画像、さらにはタンパク質折りたたみモデルなど、幅広いAIモデルをサポートしています。これらのモデルは事前に学習され、NVIDIA ハードウェア上で最適化されているため、NIMなしで実行するよりも大幅なスループット向上が得られます。NVIDIAによると、LLama 3 80億命令モデルをH100 GPUで実行する際、NIMを使うと3倍のスループット向上が得られるそうです。

NIMは業界標準のAPIを採用しているため、既存のプロジェクトに簡単に統合できます。開発者はNVIDIA管理のサーバーレスAPIを使用するか、事前構成されたコンテナを自社のインフラストラクチャにデプロイできます。後者のオプションには、本番デプロイにNVIDIA AI Enterpriseライセンスが必要です。

NIMの使用を開始するには、NVIDIA Webサイトで利用可能なモデルを探索し、Webベースのインターフェイスや、プロジェクトに統合できるPython、Node.js、シェルベースのクライアントを使ってそれらを試すことができます。ローカルデプロイの場合は、事前構成されたDockerコンテナをダウンロードし、開発者のインフラストラクチャにデプロイできます。

NIMの柔軟性、パフォーマンス、使いやすさは、オープンソースおよびローカルのLLMをはじめ、その他のAIモデルの本番化を目指す開発者にとって、ゲームチェンジャーとなります。デプロイプロセスの簡素化と最適化されたモデルの提供により、開発者はアプリケーションの構築に集中できるようになります。

NVIDIA Inference Microservice (NIM)は、オープンソースおよびローカルの大規模言語モデル(LLM)の本番化を目指す開発者にとって、ゲームチェンジャーとなるツールです。NIMは、最適化された推論エンジンを備えた事前構成されたコンテナを提供し、LLMのデプロイと実行を簡単にします。

LLMにNVIDIA NIMを使う主なメリットは以下の通りです:

1. パフォーマンスの向上: NIMを使うと、TensorRTやTensorRT LLMテクノロジーの活用により、LLMを最適化せずに実行する場合と比べて最大3倍のスループット向上が得られます。

2. コスト効率: NIMによるパフォーマンス向上は、LLMベースのアプリケーションの運用コストを大幅に削減できます。

3. デプロイの簡素化: NIMは業界標準のAPI(OpenAI APIなど)に準拠しているため、既存のインフラストラクチャに簡単に統合できます。NIMコンテナを自社のインフラストラクチャにデプロイするか、NVIDIA管理のサーバーレスAPIを使うことができます。

4. 幅広いモデルサポート: NIMは、LLMだけでなく、ビジョン、ビデオ、テキスト-to-画像モデルなども含む、さまざまなAIモデルをサポートしています。

5. 最適化されたモデル: NIMには、Llama 3などの人気LLMの最適化版が同梱されており、即座にパフォーマンス向上が得られます。

6. 柔軟性: 自社でファインチューニングしたモデルをNIMでデプロイしたり、量子化モデルやLoRAアダプターをNIM上で実行したりできます。

NVIDIA NIMを始めるには、NVIDIA Webサイトで利用可能なNIMモデルを探索し、無料で1,000回の推論クレジットにアクセスできます。その後、NVIDIA管理のサーバーレスAPIを使用するか、自社のインフラストラクチャにプリ構成されたDockerコンテナをデプロイできます。

NVIDIA Inference Microservice (NIM)は、オープンソースおよびローカルの大規模言語モデル(LLM)の本番化を目指す開発者にとって、ゲームチェンジャーとなるツールです。NIMは、最適化された推論エンジンを備えた事前構成されたコンテナを提供し、デプロイを簡素化し、大幅なパフォーマンス向上をもたらします。

NIMは、LLM、ビジョン、ビデオ、テキスト-to-画像、タンパク質折りたたみモデルなど、さまざまなAIモデルをサポートしています。NIMを使うことで、最適化なしで実行する場合と比べて3倍のスループット向上が期待できます。

NIMの使用を開始するには、NVIDIA Webサイトで利用可能なモデルを探索し、Webベースのインターフェイスで試すことができます。あるいは、提供されているPython、Node.js、シェルベースのAPIを使ってプロジェクトに統合することもできます。

ローカルデプロイの場合は、事前構成されたNIMコンテナをダウンロードし、自社のインフラストラクチャにデプロイできます。本番デプロイには、NVIDIA AI Enterpriseライセンスが必要です。デプロイには、Dockerのセットアップ、APIキーの提供、コンテナの実行が含まれます。

NIMは、自社でファインチューニングしたモデルのデプロイもサポートしています。LoRAアダプターをNIM上で実行したり、Kubernetesクラスターにデプロイしてスケーリングしたりすることも可能です。

全体として、NVIDIA NIMはLLMやその他のAIモデルのデプロイを簡素化し、プロトタイプを本番環境に移行し、数千人または数百万人のエンタープライズユーザーにサービスを提供したい開発者にとって、非常に有用なツールとなります。

NVIDIA Inference Microservice (NIM)は、オープンソースおよびローカルの大規模言語モデル(LLM)の本番化を目指す開発者にとって、ゲームチェンジャーとなるツールです。NIMは、最適化された推論エンジンを備えた事前構成されたコンテナを提供し、デプロイを簡素化し、大幅なパフォーマンス向上をもたらします。

NIMの主なハイライト:

• LLM、ビジョン、ビデオ、テキスト-to-画像モデルなど、さまざまなAIモデルをサポート
• NIMを使わずに実行する場合と比べて最大3倍のスループット向上を提供
• リソース利用の最適化により、運用コストを削減
• アプリケーションへの統合が容易なOpenAI APIなどの業界標準APIを提供
• サーバーレスおよび自己ホスト型のデプロイオプションを提供
• 自社モデルのファインチューニングや量子化をサポート

NIMの使用を始めるのは簡単です。NVIDIA Webサイトで用意されたNIMモデルを試したり、提供されているPython、Node.js、シェルベースのクライアントを使ってプロジェクトに統合したりできます。自己ホストでのデプロイの場合は、事前構成されたDockerコンテナをダウンロードし、自社のインフラストラクチャにデプロイできます。

全体として、NVIDIA NIMはLLMやその他のAIモデルを本番環境に導入するプロセスを簡素化し、インフラストラクチャとデータセキュリティを管理しながらこれらのモデルの力を活用したい開発者にとって、非常に有用なツールとなります。