AI Factory Model Use Cases and Personas#
このガイドでは、さまざまな組織のペルソナとユースケースにわたるAIファクトリーモデルの実践的な実装シナリオの概要を説明します。各シナリオは、ロールベースの要件に合わせた特定の実装パスを提供します。
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#
プラットフォームエンジニアは、インフラストラクチャのプロビジョニング、システムの信頼性、およびAIモデル展開全体のオペレーショナルエクセレンスに焦点を当てています。
インフラストラクチャ管理シナリオ#
目的 マルチプルの開発チームと運用ワークロードをサポートする、信頼性の高いスケーラブルなモデル提供インフラストラクチャを確立します。
重要な要件
さまざまなチームやプロジェクトのマルチテナントリソースの分離
推論需要パターンに基づいた自動スケーリング
プロアクティブな問題解決のための包括的なモニタリングとアラート
組織ポリシーに合わせたセキュリティ制御
実装アプローチ
インフラストラクチャ基盤
適切なテイントとラベルを使用してGPU対応のKubernetesノードを構成する
安全なマルチテナントの分離のためのネットワークポリシーを実装します
組織のキャパシティプランニングに合わせてリソースのクォータと制限を確立する
運用フレームワーク
推論サービスの可観測性のための監視スタック統合を展開する
モデルのメタデータと構成の自動バックアップ手順を構成する
クリティカルモデルを提供するワークロードのディザスターリカバリー手順を実装する
ガバナンス統合
実稼働モデル展開の承認ワークフローを確立する
モデルイメージ検証用のセキュリティスキャンパイプラインを構成する
コンプライアンスとオペレーションフォレンジックのための監査ログを実装する
リファレンスドキュメント
AIエンジニア#
AIエンジニアは、インフラストラクチャの複雑性を抽象化しながら、モデルのパフォーマンス特性の包括的な制御を提供する、合理化されたモデル展開ワークフローを必要としています。
モデル展開最適化シナリオ#
目的 最小限の操作オーバーヘッドで、プロダクション推論のための大規模な言語モデルを展開および最適化します。
重要な要件
多様なモデルタイプをサポートするフレームワークに依存しない展開手順
量子化やバッチ処理を含むパフォーマンス最適化機能
モデルバリアントを比較するためのA/Bテストフレームワーク
既存のAIパイプラインおよびワークフローとの統合
実装戦略
モデルの準備
包括的なメタデータを使用してモデル画像をアセットライブラリーに登録する
特定のモデルフレームワークのServingRuntime最適化を構成する
体系的なベンチマークを通じてパフォーマンスのベースラインを確立する
展開構成
モデル要件に合わせたリソース割り当てでInferenceServicesを作成する
推論需要パターンに基づいて自動スケーリングポリシーを実装する
安全な運用更新のためのカナリア展開戦略を構成する
パフォーマンスモニタリング
レイテンシー、スループット、および精度追跡のためのモデル固有のメトリックを確立する
自動パフォーマンス回帰検出を実装する
モデルのパフォーマンスの低下のアラートを構成する
リファレンスドキュメント
アプリケーション開発者#
アプリケーション開発者は、開発速度と操作の簡素化を維持しながら、モデル推論機能をビジネスアプリケーションに統合します。
RAGアプリケーション開発シナリオ#
目的 組織インフラ内でプライベート埋め込みモデルと言語モデルを活用する検索拡張生成アプリケーションを構築します。
重要な要件
既存のアプリケーションフレームワークと互換性のある標準化されたAPIインターフェイス
開発環境と実稼働環境全体で一貫したモデルバージョン
インタラクティブなユーザーエクスペリエンスのための低遅延推論
ベクトルデータベースおよびナレッジ管理システムとの統合
開発ワークフロー
モデルの統合
モデルライブラリーを介して承認された埋め込みモデルと言語モデルを特定します
標準化されたOpenAI互換エンドポイントを使用してアプリケーションクライアントを構成する
モデルの可用性のためのエラー処理とフォールバック戦略を実装する
パフォーマンスの最適化
頻繁に要求される埋め込みのキャッシュ戦略を実装する
大量のドキュメント埋め込み操作のバッチ処理を構成する
要求パターンを最適化して推論レイテンシーを最小限に抑える
運用展開
環境固有のモデルエンドポイント構成を確立する
アプリケーション固有のモデルの使用パターンのモニタリングを実装する
モデルインスタンス間の自動フェイルオーバーの構成
リファレンスドキュメント
Gen AI Builder Integration
DevOpsエンジニア#
DevOpsエンジニアは、モデル提供ワークロードのCI / CD統合、展開の自動化、および運用の信頼性に焦点を当てています。
自動モデル展開パイプラインシナリオ#
目的 モデルレジストリの変更に基づいてモデルサービスインフラストラクチャを自動的に更新する継続的展開パイプラインを実装します。
重要な要件
自動化されたモデルの検証と展開のワークフロー
既存のCI / CDインフラストラクチャおよび承認プロセスとの統合
失敗した展開またはパフォーマンスの低下のロールバック機能
展開アクティビティの包括的なロギングと監査証跡
パイプライン実装
自動フレームワーク
モデルレジストリ更新のWebhookトリガーを構成する
モデルの互換性テストのための自動検証パイプラインを実装する
パフォーマンスとセキュリティ基準に基づいて展開ゲートを確立する
展開オーケストレーション
InferenceService展開用のインフラストラクチャ・アズ・コードテンプレートを作成する
ゼロダウンタイム更新のためのブルーグリーン展開戦略を実装します
ヘルスチェックの失敗に基づいて自動ロールバック手順を構成する
モニタリングの統合
展開の成功/失敗メトリックとアラートを確立する
展開前/事後分析のためのパフォーマンス比較ダッシュボードを実装する
展開アクティビティと承認ワークフローの監査ログを構成する
リファレンスドキュメント
セキュリティエンジニア#
セキュリティエンジニアは、組織および規制要件へのコンプライアンスを保証しながら、モデルサービングインフラストラクチャの包括的なセキュリティ制御を実装します。
セキュアモデルサービングアーキテクチャシナリオ#
目的 モデル提供のライフサイクル全体にわたってモデル資産と推論データを保護するセキュリティ制御を確立します。
重要な要件
モデル推論トラフィックのゼロトラストネットワークアーキテクチャ
モデルのアクセスと使用パターンの包括的な監査ログ
モデルイメージとサービスインフラストラクチャの脆弱性管理
推論要求と応答のデータプライバシー制御
セキュリティの実装
アクセス制御フレームワーク
モデルの登録と展開操作にロールベースのアクセス制御を実装する
安全なマルチテナントモデル分離のためのネットワークポリシーを構成する
推論エンドポイントのAPI認証と承認を確立する
脆弱性管理
登録時にモデルイメージの自動セキュリティスキャンを構成します
特定されたセキュリティ問題の脆弱性修復ワークフローを実装する
実稼働モデル展開のセキュリティ承認ゲートを確立する
監査とコンプライアンス
すべてのモデル操作の包括的な監査ログを構成する
規制要件に合わせたデータ保持ポリシーを実装する
セキュリティ評価のコンプライアンス報告機能を確立する
リファレンスドキュメント
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#
シナリオ 複数のビジネスユニットにわたって業務効率を維持しながら、包括的なAIガバナンスを実装する大企業。
ステークホルダー プラットフォームエンジニア、セキュリティエンジニア、コンプライアンスチーム
実装要件
多様なビジネス要件をサポートするインフラストラクチャを提供するマルチテナントモデル
規制コンプライアンスを保証する包括的なガバナンスフレームワーク
既存のエンタープライズIDおよびアクセス管理システムとの統合
さまざまなモデルタイプと使用パターンにわたるパフォーマンスの最適化
ソリューションアーキテクチャ
インフラストラクチャレイヤー
地理的分散のために複数のKubernetesクラスターにハイブリッドマネージャーを展開する
同期されたガバナンスポリシーを使用してフェデレーションモデルレジストリを実装する
モデル共有とロードバランシングのためにクロスクラスターネットワークを構成する
ガバナンス統合
ビジネスユニットの委任と全社的な承認ワークフローを確立する
規制要件の自動コンプライアンスレポートを実装する
エンタープライズリスク管理フレームワークに合わせてセキュリティポリシーを構成する
オペレーショナルエクセレンス
すべてのモデルサービスインフラストラクチャにわたって包括的なモニタリングを展開する
履歴使用パターンに基づいて、自動化されたキャパシティプランニングを実装する
モデルサービスの中断に対するインシデント対応手順を確立する
ハイブリッドクラウドモデルの展開#
シナリオ 一貫した運用手順を維持しながら、オンプレミスとクラウドインフラストラクチャ全体にモデルを展開する組織。
ステークホルダー プラットフォームエンジニア、DevOpsエンジニア、ネットワークエンジニア
実装に関する考慮事項
展開環境間のネットワーク接続と遅延の最適化
さまざまなインフラプロバイダーにわたって一貫したセキュリティポリシー
モデルの推論とトレーニングワークロードのデータの局所性要件
複数のインフラストラクチャ層にまたがるディザスターリカバリー機能
アーキテクチャコンポーネント
クラウドとオンプレミスのインフラストラクチャにわたるFederated Hybrid Managerの展開
環境固有の展開構成を使用した統合モデルレジストリ
クロス環境のモニタリングとアラートの統合
一貫したバックアップとディザスターリカバリーの手順
実装の考慮事項#
リソースプランニング#
モデルサービングインフラストラクチャは、特に大規模な言語モデルと高スループットの推論ワークロードの場合、大量の計算リソースを必要とします。組織は、予想されるモデルサイズと使用パターンに基づいて、キャパシティプランニング手順を確立する必要があります。
リソース割り当てのガイドライン
GPUメモリ要件はモデルパラメーター数に直接スケーリング
CPU割り当ては前処理および後処理のパフォーマンスに影響を与える
ネットワーク帯域幅は、高スループットの推論シナリオに影響を与える
ストレージパフォーマンスはモデルのロードとチェックポイント操作に影響を与える
運用の複雑さ#
さまざまなフレームワークで多様なモデルタイプを管理するには、かなりの運用の専門知識が必要です。運用ワークロードにスケーリングする前に、包括的なトレーニングプログラムと操作手順を確立します。
運用のベストプラクティス
さまざまなモデルタイプにわたって標準化された展開手順を実装する
運用上の問題に対する明確なエスカレーション手順を確立する
トラブルシューティングとメンテナンスのための包括的なドキュメントを維持する
改善の機会を特定するための定期的な業務レビュー
パフォーマンスの最適化#
モデルの推論パフォーマンスは、ハードウェア構成、モデルの特性、アプリケーションの使用パターンを含む複数の要素に依存します。体系的なパフォーマンステストと最適化手順を実装します。
最適化戦略
導入されたすべてのモデルのパフォーマンスベースラインを確立する
自動パフォーマンス回帰検出を実装する
実際の使用パターンに基づいてリソース割り当てを構成する
定期的なパフォーマンスレビューと最適化サイクル
これらのユースケースは、さまざまな組織のロールの具体的な実装経路を提供するとともに、多様な展開シナリオにわたるAIファクトリーモデルの包括的な機能を強調します。