Getting Started# Model Serving Concepts 始める前に それが重要な理由 コアコンセプト InferenceServiceKServe経由 プレディクター ServingRuntime / ClusterServingRuntime その仕組み ライフサイクルフロー 主な機能 使用パターン Gen AI Builder ナレッジベース カスタムアプリケーション ハイブリッド+ソブリンAIの連携 ベストプラクティス AI Factoryで 関連トピック 次のステップ Gen AI Factory LLM Architecture (Library and Serving Overview) 目的と範囲 アーキテクチャ原則 関心の分離 ガバナンス統合 リソースの最適化 制御とデータフロー フローコンポーネント コアコンポーネント 画像&モデルライブラリー モデルライブラリーキュレーションビュー LLMサービスインフラストラクチャ アクセス管理 システムフロー LLMインジェストパイプライン キュレーションプロセス 導入ワークフロー ランタイム操作 リソース管理 LLM用のGPUインフラストラクチャ LLMスケーリング戦略 LLMのパフォーマンスの最適化 セキュリティとガバナンス アクセス制御フレームワーク コンプライアンス統合 監査とモニタリング 統合パターン 開発ワークフロー APIの互換性 高度な機能 マルチLLMフレームワークのサポート カスタムランタイム構成 次のステップ Deployment Overview 導入フローの概要 展開コンポーネント KServe InferenceService ClusterServingRuntime どこから始めるべきか ハイブリッドマネージャーの統合 ベストプラクティス 次のステップ AI Factory Model Use Cases and Personas ペルソナベースの実装シナリオ プラットフォームエンジニア インフラストラクチャ管理シナリオ AIエンジニア モデル展開最適化シナリオ アプリケーション開発者 RAGアプリケーション開発シナリオ DevOpsエンジニア 自動モデル展開パイプラインシナリオ セキュリティエンジニア セキュアモデルサービングアーキテクチャシナリオ クロスファンクションのユースケース エンタープライズソブリンAIの実装 ハイブリッドクラウドモデルの展開 実装の考慮事項 リソースプランニング 運用の複雑さ パフォーマンスの最適化 Model Serving FAQ 現在サポートされているモデルは何ですか? サービス提供モデルにはどのようなKubernetesリソースが使用されますか? どのようなハードウェアが必要ですか? カスタムモデルを展開できますか? スケーリングはどのように処理されますか? 実行中のモデルをモニタするにはどうすればよいですか? モデルサービングアーキテクチャの詳細はどこで学べますか?
