Platform EngineeringとDevEx：生成式AIの実踐と課題
platform engineeringDevExgenerative AILLMproductivityCNCF## 技術アーキテクチャと実踐 ### 基盤インフラとリソース管理 自託託管型LLMの実裝には、プライベートなインフラストラクチャ（例：ローカルGPU）を起點とします。
## 技術アーキテクチャと実踐 ### 基盤インフラとリソース管理 自託託管型LLMの実裝には、プライベートなインフラストラクチャ（例：ローカルGPU）を起點とします。
一方、Kubernetesは、GPU加速やモデル推論の最適化をサポートする拡張性の高い環境を提供します。
- **ハードウェア中立性**：GPU/TPU/カスタムハードウェアをサポートし、クラウドとオンプレミス環境に適応します。
しかし、専用デバイス（GPUやアクセラレータなど）の管理は、スケーラビリティや効率的なリソース利用を阻害する要因となることがあります。
- **GPU利用率最適化**：異質クラスタ間でAIモデルのトレーニングリソースを最適化し、計算効率を向上させます。 ### 実用例と実裝 **Bloombergの使用例**： 1.
GPU管理のためのNVIDIA GPU Operatorを自動的にデプロイし、TensorFlowやPyTorchなどのフレームワークとの連攜を強化しています。
### LLM推論の主要な課題 LLMの推論処理には以下のような課題が存在します： - **リクエスト形狀の違い**：入力のプロンプト長さや生成トークン數がGPU負荷に大きな影響を及ぼします。
### 重要な特性と機能 - **高性能なスケーラビリティ**：Kubernetesは、GPUリソースを効率的に管理し、大規模な気候データ処理を可能にします。
## はじめに AIモデルのサービス化において、GPUリソースの効率的な利用は重要な課題です。
- **システム層**：GPU/TPUなどのハードウェアリソースを最適化し、空閒リソースを防ぎます。また、ハードウェア製造と輸送の炭素足跡を50%削減する取り組みも推進されています。